Longhorn: State Space Models are Amortized Online Learners
作者: Bo Liu, Rui Wang, Lemeng Wu, Yihao Feng, Peter Stone, Qiang Liu
分类: cs.LG
发布日期: 2024-07-19 (更新: 2024-10-02)
💡 一句话要点
Longhorn：将状态空间模型视为在线学习器的摊销版本，提升序列建模性能。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 状态空间模型 在线学习 序列建模 长序列建模 语言建模
📋 核心要点
- Transformer在序列建模中面临长序列解码复杂度高的挑战，限制了其应用。
- Longhorn将SSM设计与在线学习目标对齐，通过求解在线学习问题来推导状态转移规则。
- 实验表明，Longhorn在序列建模、语言建模和视觉任务上超越了现有SSM，样本效率显著提升。
📝 摘要（中文）
现代大型语言模型基于序列建模和下一个token预测构建。Transformer是序列建模的主流架构，但其解码复杂度随序列长度呈二次方增长，构成主要限制。状态空间模型（SSM）提供了一种有竞争力的替代方案，在训练期间保持并行性的同时，提供线性解码效率。然而，现有的大多数SSM依赖于线性递归设计，这些设计显得有些临时。本文从在线学习的角度探索SSM设计，将SSM概念化为特定在线学习问题的元模块。这种方法将SSM设计与制定精确的在线学习目标联系起来，状态转移规则源于解决这些目标。基于此，我们提出了一种新的深度SSM架构Longhorn，其更新类似于解决在线关联回忆问题的闭式解。实验结果表明，Longhorn在标准序列建模基准、语言建模和视觉任务上优于最先进的SSM，包括Mamba模型。具体而言，Longhorn的样本效率比Mamba提高了1.8倍，并且可以在推理期间外推高达16倍的上下文。
🔬 方法详解
问题定义：现有状态空间模型（SSM）的设计缺乏明确的理论基础，通常依赖于启发式或临时性的线性递归结构。Transformer模型在处理长序列时，解码复杂度呈平方级增长，成为性能瓶颈。因此，需要一种既能保持线性解码效率，又能具备强大建模能力的序列模型。
核心思路：Longhorn的核心思想是将SSM视为在线学习算法的摊销版本。具体来说，将SSM的状态更新过程与解决特定在线学习问题的闭式解联系起来。通过定义明确的在线学习目标，可以系统地推导出SSM的状态转移规则，从而避免了传统SSM设计的随意性。
技术框架：Longhorn的整体架构是一个深度状态空间模型。它包含多个堆叠的SSM层，每一层都对应于一个特定的在线学习问题。输入序列首先经过嵌入层，然后逐层传递到SSM层进行处理。每一层SSM根据其对应的在线学习目标更新内部状态，并将状态信息传递到下一层。最终，最后一层SSM的输出被用于预测下一个token或解决其他下游任务。
关键创新：Longhorn的关键创新在于其将SSM设计与在线学习理论相结合。通过将SSM的状态更新与在线学习问题的闭式解联系起来，Longhorn能够更有效地学习序列中的长期依赖关系。此外，Longhorn的架构设计允许模型在训练期间并行处理序列，并在推理期间实现线性解码效率。
关键设计：Longhorn的关键设计在于其状态更新规则，该规则基于在线关联回忆问题的闭式解。具体来说，Longhorn使用一个记忆矩阵来存储过去的输入信息，并使用一个遗忘因子来控制记忆的衰减速度。状态更新过程包括将当前输入信息添加到记忆矩阵中，并根据遗忘因子更新记忆矩阵中的所有元素。损失函数通常采用交叉熵损失，用于衡量模型预测的准确性。网络结构采用深度堆叠的SSM层，每一层都具有不同的参数和在线学习目标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Longhorn在多个序列建模基准测试中取得了显著的性能提升。在语言建模任务中，Longhorn的样本效率比Mamba提高了1.8倍。此外，Longhorn还能够外推高达16倍的上下文长度，这意味着它可以处理更长的序列数据。在视觉任务中，Longhorn也表现出了优异的性能，证明了其在不同领域的泛化能力。
🎯 应用场景
Longhorn在自然语言处理领域具有广泛的应用前景，例如语言建模、机器翻译、文本摘要等。此外，它还可以应用于计算机视觉领域，例如视频理解、图像生成等。由于其线性解码效率，Longhorn特别适合处理长序列数据，例如长篇文档、长时间视频等。未来，Longhorn有望成为下一代序列建模的基础架构。
📄 摘要（原文）
Modern large language models are built on sequence modeling via next-token prediction. While the Transformer remains the dominant architecture for sequence modeling, its quadratic decoding complexity in sequence length poses a major limitation. State-space models (SSMs) present a competitive alternative, offering linear decoding efficiency while maintaining parallelism during training. However, most existing SSMs rely on linear recurrence designs that appear somewhat ad hoc. In this work, we explore SSM design through the lens of online learning, conceptualizing SSMs as meta-modules for specific online learning problems. This approach links SSM design to formulating precise online learning objectives, with state transition rules derived from solving these objectives. Based on this insight, we introduce a novel deep SSM architecture, Longhorn, whose update resembles the closed-form solution for solving the online associative recall problem. Our experimental results show that Longhorn outperforms state-of-the-art SSMs, including the Mamba model, on standard sequence modeling benchmarks, language modeling, and vision tasks. Specifically, Longhorn achieves a 1.8x improvement in sample efficiency compared to Mamba, and can extrapolate over contexts that are up to 16x longer during inference.