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傅里叶变换取代Transformer自注意力层,谷歌这项研究GPU上快7倍、TPU上快2倍

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Transformer 自 2017 年推出以来,其架构就开始在 NLP 领域占据主导地位。Transformer 应用的唯一限制之一,即 Transformer 关键组件的巨大计算开销–一种自注意力机制,这种机制可以根据序列长度以二次复杂度进行扩展。

 

基于此,来自谷歌的研究者建议用简单的线性变换替代自注意力子层,该线性变换「混合」输入 token,以较小的准确率成本损失显着的提高了 transformer 编码器速度。更令人惊讶的是,研究者发现采用标准的、非参数化的傅里叶变换替代自注意力子层,可以在 GLUE 基准测试中实现 92% 的 BERT准确率,在 GPU 上的训练时间快 7 倍,在 TPU 上的训练时间快 2 倍。

 

 

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2105.03824.pdf

 

该研究的主要贡献包括:

 

通过用标准的非参数化傅里叶变换代替注意力子层,FNet 在 GLUE 基准测试中实现 92% 的 BERT准确率,在 GPU 上的训练时间快 7 倍,在 TPU 上的训练时间快 2 倍。

 

仅包含两个自注意子层的 FNet 混合模型在 GLUE 基准上可达到 97%的 BERT准确率,但在 GPU 上的训练速度快近 6 倍,而在 TPU 上则是 2 倍。

 

FNet 在「Long Range Arena」基准评估中,与所有的高效 transformer 具有竞争力,同时在所有序列长度上拥有更少的内存占用。

 

FNet 架构

 

Transformer 自注意力机制使得输入可以用高阶单元表示,从而可以灵活地捕获自然语言中各种语法和语义关系。长期以来,研究人员一直认为,与 Transformer 相关的高复杂性和内存占用量是不可避免的提高性能的折衷方案。但是在本论文中,Google 团队用 FNet 挑战了这一思想,FNet 是一种新颖的模型,在速度、内存占用量和准确率之间取得了很好的平衡。

 

 

FNet 架构。

 

FNet 是具有多个层的层归一化 ResNet 体系结构,每个层都由一个傅里叶混合子层和一个前馈子层组成。研究者将每个 transformer 编码器层的自注意力子层替换为傅里叶变换子层,该子层将 2D傅里叶变换应用于其(序列长度、隐藏维度)嵌入输入 – 沿着序列维度 和隐藏维度 进行一维傅立叶变换。

 

 

所得结果是一个复数,可以将其写成实数乘以虚数单位(数学中的数字 i,从而可以求解没有实数解的方程式)。最后仅保留实数,无需修改(非线性)前馈子层或输出层以处理复数。

 

实验

 

在评估中,研究者比较了多个模型,包括 BERT-Base、FNet 编码器(用傅里叶子层替换每个自注意力子层)、线性编码器(用线性子层替换每个自注意力子层)、随机编码器( 用常数随机矩阵替换每个自注意力子层)、仅前馈编码器(从 Transformer 层中删除自注意力子层)。

 

由下表 3 可得,尽管线性模型和 FNet 训练的精确率略低,但它们明显快于 BERT——在 TPU 上大约快 2 倍,在 GPU 上大约快 7 倍。

 

 

下表 4 的 GLUE 验证分组中展示了最佳基础学习率的结果:

 

 

下图 2 和图 3 显示了 GPU(8 个 V100 芯片)和 TPU(4×4 TPU v3 芯片)预训练的速度与 MLM准确率曲线。

 

 

 

研究者还利用 Tay 等人代码库,并在相同的硬件(4 × 4 TPU v3 芯片)上进行实验。为了确保实验的公平性,他们还展示了 Long-Range Arena 实验结果。

 

 

在下表 7 和表 8 中,研究者还提供了在 TPU(4×4 TPU v3 芯片)和 GPU(8 V100 芯片)上进行实验的可比指标。研究者在序列长度 {512,1024,2048,4096,8192,16386} 上执行网格搜索,而不仅仅是{1K,2K,3K,4K}。此外,该研究还包括 Performer 的结果(Choromanski 等人,2020b)。在比较模型效率时,研究者将 Performer 用作衡量标准。

 

 

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