四行代碼讓大模型上下文暴增3倍，羊駝Mistral都適用
無(wú)需微調(diào)，只要四行代碼就能讓大模型窗口長(zhǎng)度暴增，最高可增加3倍！
而且是“即插即用”，理論上可以適配任意大模型，目前已在Mistral和Llama2上試驗(yàn)成功。
有了這項(xiàng)技術(shù)，大模型（LargeLM）就能搖身一變，成為L(zhǎng)ongLM。
近日，來(lái)自得克薩斯農(nóng)工大學(xué)等機(jī)構(gòu)的華人學(xué)者們發(fā)布了全新的大模型窗口擴(kuò)展方法SelfExtended（簡(jiǎn)稱SE）。
在Mistral上，研究者在24k長(zhǎng)度的文本中隨機(jī)插入5位數(shù)字讓模型搜索，結(jié)果經(jīng)SE處理后，呈現(xiàn)出了全綠（通過(guò)）的測(cè)試結(jié)果。
而未經(jīng)處理的版本，在6k長(zhǎng)度時(shí)就已經(jīng)開(kāi)始“見(jiàn)紅”了。
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GitHub Copilot主創(chuàng)Alex Graveley也激動(dòng)地宣布，在Llama2上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)同樣取得了成功。
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在網(wǎng)友的進(jìn)一步詢問(wèn)之下，Alex解釋了推文中“work”的具體含義：原先在4k長(zhǎng)度時(shí)就會(huì)出現(xiàn)的噪聲，現(xiàn)在已經(jīng)消失了。
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而對(duì)于SE窗口長(zhǎng)度的極限，一位根據(jù)論文復(fù)現(xiàn)SE代碼的大佬表示，理論上（只要算力足夠）可以達(dá)到無(wú)限長(zhǎng)。
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那么，SE具體能達(dá)到什么樣的效果呢？
長(zhǎng)文本能力顯著增強(qiáng)
在窗口長(zhǎng)度從4096增長(zhǎng)到16384的過(guò)程中，Llama 2的困惑度從一開(kāi)始變飆升了兩個(gè)數(shù)量級(jí)。
但使用SE后，文本長(zhǎng)度變成了原來(lái)的4倍，困惑度卻只增加了0.4。
而在Mistral上，SE比Mistral自身采用的滑動(dòng)窗口（SWA）機(jī)制帶來(lái)了更低的困惑度。
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△左下圖使用對(duì)數(shù)坐標(biāo)
在專為長(zhǎng)文本模型設(shè)計(jì)的LongBench數(shù)據(jù)集中，SE處理后的模型在單/多文檔問(wèn)答、總結(jié)、少樣本學(xué)習(xí)、代碼等任務(wù)中，評(píng)分均相比起原始版本有所提升。
特別是在一個(gè)名為SOLAR的模型上，處理后的模型在16k長(zhǎng)度下的表現(xiàn)比原始版本在4k長(zhǎng)度下的表現(xiàn)還要優(yōu)異。
SOLAR由兩個(gè)羊駝掐頭去尾拼接而成，這種拼接的方式，使得其注意力層結(jié)構(gòu)與其他基于Transformer的模型形成了一定差異。
同時(shí)，在GSM等由考試題組成的閉域問(wèn)答任務(wù)中，SE優(yōu)化后的模型也都相比原始版本取得了更高的平均成績(jī)，在Mistral上稍遜于其自身的SWA方法。
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而長(zhǎng)文本能力的增強(qiáng)，并沒(méi)有帶來(lái)模型在短文本上的能力下降。
在HuggingFace的OpenLLM基準(zhǔn)下，SE版Llama2的測(cè)評(píng)成績(jī)相比原版均為發(fā)生顯著降低。
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目前，SE的開(kāi)箱即用版支持Phi、Llama和Mistral三種模型，在這三種模型上只需4行代碼就能進(jìn)行窗口擴(kuò)增。
對(duì)于其他模型，則需要對(duì)代碼進(jìn)行一定修改。
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那么，SE是如何給模型增加窗口長(zhǎng)度的呢？
兩種注意力機(jī)制共同作用
研究者認(rèn)為，長(zhǎng)文本能力是大模型本身就具有的，但需要通過(guò)一定方法激發(fā)才能實(shí)現(xiàn)。
其中最主要的問(wèn)題是，大模型在處理長(zhǎng)文本時(shí)，會(huì)遇到相對(duì)位置編碼超出訓(xùn)練時(shí)所見(jiàn)范圍的情況。
針對(duì)這一情況，作者采用了FLOOR注意力機(jī)制作為解決策略。
FLOOR對(duì)輸入的文本序列進(jìn)行分組，然后用組數(shù)對(duì)某一token的絕對(duì)位置做取整除，就可以長(zhǎng)距離將映射到較短的范圍。
然后，對(duì)這些映射值進(jìn)行注意力運(yùn)算，就解決了位置編碼超限的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)文本的處理。
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而在處理中短長(zhǎng)度文本時(shí)，仍然使用模型原有的注意力機(jī)制，從而確保了模型不會(huì)“顧此失彼”，避免因長(zhǎng)文本能力的增長(zhǎng)導(dǎo)致短文本能力損失。
此外，在Mistral上復(fù)現(xiàn)SE的作者還坦言，目前該模型并不完美，可能存在計(jì)算量暴增的問(wèn)題。
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同時(shí)，SE的原作者也說(shuō)，目前SE方法的確還沒(méi)有做過(guò)效率方面的優(yōu)化，未來(lái)計(jì)劃通過(guò)引入FlashAttention機(jī)制等策略來(lái)解決這一問(wèn)題。
