Efficient Time Series Processing for Transformers and State-Space Models through Token Merging
作者: Leon Götz, Marcel Kollovieh, Stephan Günnemann, Leo Schwinn
分类: cs.LG
发布日期: 2024-05-28 (更新: 2025-08-05)
备注: 21 pages in total, 20 figures
💡 一句话要点
提出局部合并以提高时间序列处理效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时间序列分析 变换器 状态空间模型 局部合并 计算效率 深度学习 模型优化
📋 核心要点
- 现有的变换器和状态空间模型在处理长序列时计算需求高，效率低下。
- 论文提出局部合并算法，通过在局部邻域内合并令牌，动态调整计算复杂度。
- 实验表明，局部合并在效率上有显著提升，且对准确性影响较小，达到了5400%的加速效果。
📝 摘要（中文）
尽管近年来在子平方注意力机制和状态空间模型方面取得了进展，处理长序列仍然面临显著的计算需求。本文首次在时间序列分析中探讨了令牌合并在变换器和状态空间模型中的应用。我们引入了一种领域特定的局部合并算法，能够在局部邻域内选择性地合并令牌，显著提高计算效率，并在保持准确性的同时实现高达5400%的加速。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决变换器和状态空间模型在处理长时间序列时的高计算需求问题。现有方法在处理长令牌序列时，计算复杂度通常为平方级别，导致效率低下。
核心思路：提出局部合并算法，能够在局部邻域内选择性合并令牌，从而将计算复杂度从平方级别降低到线性级别，适应长序列的处理需求。
技术框架：整体架构包括数据输入、局部合并模块和模型输出。局部合并模块根据邻域大小动态调整合并策略，确保计算效率与模型性能的平衡。
关键创新：局部合并是首个因果合并方案，能够在变换器解码器中实现令牌合并，突破了以往方法的限制。
关键设计：局部合并算法的设计考虑了邻域大小的可调性，能够在不同任务中灵活应用，且不需要在下游任务上进行评估即可预测潜在收益。实验中使用的损失函数和网络结构经过精心设计，以确保合并后的模型性能保持稳定。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，局部合并算法在效率上取得了显著提升，最高可达5400%的加速，相较于最近提出的Chronos基础模型，准确性几乎没有受到影响，展示了其在实际应用中的巨大潜力。
🎯 应用场景
该研究在时间序列分析、金融预测、气象数据处理等领域具有广泛的应用潜力。通过提高计算效率，局部合并算法能够支持更大规模的数据处理，推动实时分析和决策的实现，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Despite recent advances in subquadratic attention mechanisms or state-space models, processing long token sequences still imposes significant computational requirements. Token merging has emerged as a solution to increase computational efficiency in computer vision architectures. In this work, we perform the first investigations of token merging in time series analysis on both transformers and state-space models. We further introduce local merging, a domain-specific token merging algorithm that selectively combines tokens within a local neighborhood, achieving two major benefits: a) Local merging can adjust its computational complexity from quadratic to linear based on the neighborhood size to effectively scale to long sequences; b) Local merging is the first causal merging scheme enabling token merging in transformer decoders. Further, we identify spectral properties of the input data that reliably predict the potential benefits of local merging without requiring evaluation on downstream tasks. Our comprehensive empirical evaluation demonstrates that local merging offers substantial efficiency gains with minimal impact on accuracy, achieving up to 5400% acceleration on the recently proposed Chronos foundation model.