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    突破算力限制!Meta開源“記憶層”,重塑Transformer架構(gòu)大模型

    2025年01月03日 09:14:06 來源:AIGC開放社區(qū)公眾號

      今天凌晨3點,全球社交巨頭Meta分享了一個創(chuàng)新研究——Memory layers(記憶層)。

      目前,Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練大模型在存儲、查詢數(shù)據(jù)時,隨著參數(shù)的變大對算力的需求呈指數(shù)級增長。“記憶層”提出了新的高效查詢機制替代了傳統(tǒng)的查詢方法,通過比較查詢鍵與兩個較小集合中的鍵,可以快速找到最相關(guān)的鍵,而無需遍歷模型的整個記憶層。

      這也就是說,可以在不增加算力的情況下顯著增加大模型的參數(shù)。例如,研究人員在僅有1.3億參數(shù)的模型中添加了128億額外的記憶參數(shù),其性能與Meta開源的Llama2-70相當,而算力卻比它低了10倍左右。

      Product - Key Lookup

      在傳統(tǒng)的鍵值查找中,每個查詢都需要與記憶層中的每個鍵進行比較,以找到最匹配的值。該方法在鍵的數(shù)量較少時是可行的,但隨著記憶層規(guī)模的增長,這種暴力搜索的方式變得非常低效,需要消耗巨大算力和時間。

      給大家舉一個簡單的例子,你想在一個巨大的圖書館里找一本書。這個圖書館有成千上萬本書,每本書都有一個唯一的編號(相當于記憶層中的“鍵”)。如果你要找到一本特定的書(相當于查詢),傳統(tǒng)的方法是逐個檢查每一本書的編號來查找你要的那一本。

      這種方法在圖書館只有幾百本本書時可能還行得通,當圖書館藏書量達到數(shù)萬時,逐本查找方法就變得極其耗時和低效了。

      Product - Key Lookup是“記憶層”的核心算法之一,使用了一種分而治之的策略,將傳統(tǒng)的單一鍵集合分解為兩個較小的鍵集合,通過兩個階段的查找來減少必要的比較次數(shù),從而提高查找效率

      首先,查詢鍵被分割為兩個子查詢,每個子查詢分別與兩個半鍵集合進行比較。由于每個半鍵集合的大小只有原始鍵集合的平方根大小,因此這個階段的計算量大幅減少。在第一階段,每個半鍵集合中找到與子查詢最相似的k個鍵,這個過程稱為top-k查找。

      在第二階段,兩個半鍵集合中找到的top-k鍵被合并,以確定最終的top-k鍵。這一步驟涉及到對兩個半鍵集合中找到的鍵進行綜合評分,以確定它們與原始查詢鍵的整體相似度。需要考慮到兩個半鍵集合中的鍵的組合,以找到最佳的匹配。

      除了計算效率之外,Product-Key Lookup模塊還優(yōu)化了內(nèi)存和帶寬的使用。由于每個GPU只需要處理一半的鍵,因此內(nèi)存的使用量減少了一半。由于每個GPU只需要返回與自己處理的鍵相關(guān)的值,所以內(nèi)存帶寬的需求也得到了優(yōu)化。

      Product-Key Lookup算法不僅提高了記憶層的查詢效率,還為記憶層的應(yīng)用開辟了新的可能性,使得記憶層可以被應(yīng)用于更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更復(fù)雜的任務(wù)中,包括大規(guī)模知識圖譜的查詢、長文本的語義檢索等。

      并行記憶層和共享記憶參數(shù)

      并行記憶層主要是用于對硬件GPU的優(yōu)化。在傳統(tǒng)的Transformer架構(gòu)模型中,隨著模型規(guī)模的增加,計算和內(nèi)存需求也隨之增長。特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時,單一的計算單元很難滿足這種需求。并行記憶層通過在多個GPU之間分配任務(wù),有效解決這一難題。

      在并行記憶層的設(shè)計中,每個計算單元只負責(zé)處理一部分數(shù)據(jù),這樣可以減少單個計算單元的負擔(dān),同時提高整體的處理速度。這種設(shè)計允許模型在保持單個計算單元負載合理的同時,處理更大規(guī)模的記憶層。使得模型可以擴展到數(shù)十億甚至數(shù)百億的參數(shù),而不會受到單個計算單元性能的限制。

      共享記憶參數(shù)則是另外一個重要優(yōu)化方法,允許不同層的記憶層共享同一個參數(shù)集合。這種設(shè)計的優(yōu)勢在于,它減少了模型的總參數(shù)數(shù)量,同時提高了參數(shù)的利用率。

      當一個記憶層接收到輸入后,它會先從共享記憶池中查找最相似的記憶單元,然后根據(jù)查詢結(jié)果生成輸出。由于所有記憶層都指向同一個記憶池,因此它們可以在不影響彼此的情況下同時進行操作。

      為了應(yīng)對訓(xùn)練期間可能出現(xiàn)的變化,研究人員開發(fā)了一套動態(tài)調(diào)整策略。每當有新的鍵加入或舊有的鍵被更新時,系統(tǒng)會自動調(diào)整相應(yīng)的子集,而無需對整個記憶池進行全面改造。這樣的設(shè)計既簡化了維護流程,又提高了系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性。

      文章內(nèi)容僅供閱讀,不構(gòu)成投資建議,請謹慎對待。投資者據(jù)此操作,風(fēng)險自擔(dān)。

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