两个让Transformer网络变得更简单，更高效的方法

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作者：Sainbayar Sukhbaatar, Armand Joulin

编译：ronghuaiyang

导读

Transformer网络给深度学习的许多领域带来了巨大的进步，但它们在训练和推理过程中都非常需要计算资源，今天给大家带来两个使Transformer模型更简单、更高效的方法。

Transformer网络给深度学习的许多领域带来了巨大的进步，包括机器翻译、文本理解、语音和图像处理。尽管这些网络功能强大，但它们在训练和推理过程中都非常需要计算资源，这限制了它们的大规模的使用，尤其是对具有长期依赖关系的序列。Facebook人工智能的一项新研究正在寻找使Transformer模型更简单、更高效的方法。

为了更广泛地使用这种强大的深度学习体系结构，我们提出了两种新方法。第一，adaptive attention span，这是一个让Transformer网络对于长句子更有效率的方法。使用这种方法，我们能够在不显著增加计算时间或内存占用的情况下，将Transformer的注意广度增加到8000多个令牌。第二，all-attention layer，这是一种简化Transformer模型结构的方法。即使是一个简单得多的结构，我们的all-attention网络也可以匹配Transformer网络的性能上。我们认为，这项提高Transformer网络效率的工作是朝着使Transformer网络具有更广泛的应用迈出的重要一步。

Adaptive attention span

本研究的目的是使Transformer网络的计算效率更高，特别是在处理非常长的序列时。我们发现数据中的长期关系的需要更长的注意力的范围。然而，增加注意范围也会增加Transformer的计算时间和内存占用。

在我们对Transformer的实验中，我们发现并不是所有的注意力heads都充分利用了它们的注意范围。事实上，在一项字符级语言建模的任务中，大多数heads只使用了他们注意力范围的一小部分。如果我们能在训练中利用这一特性，我们就能显著减少计算时间和内存占用，因为两者都依赖于注意力范围的长度。不幸的是，我们不知道每个head的注意力范围是多少。在多次尝试启发式地设置注意范围之后，我们意识到，如果我们能从数据本身学到这一点，那是最好的。

由于注意范围是整数(因此是不可微的)，我们不能像模型的其他参数那样通过反向传播直接学习它。但是，我们可以使用soft-masking函数将其转换为连续值。这个函数的值平滑地从1到0，这使得它可以对掩模长度求导。我们只需将这个掩模函数插入到每个注意力head中，这样每个head就可以根据数据确定不同的注意力范围。

通过我们的自适应注意范围机制，我们设法将Transformer的注意范围提高到超过8000个tokens，而不会显著增加它的计算时间和内存占用。在字符级语言建模任务上，这导致了性能的提高，从而改进了现有技术的状态，使用了更少的参数。

虽然模型中最长的注意力范围超过了8000步，但是平均的注意力范围只有200步左右，这使得模型运行起来更加高效。这反映在每一步的FLOPS上，这对于这些模型来说要小得多。在下面的图中，我们展示了一个这样的学习注意力范围，在一个12层的模型中，每层有8个heads。我们可以看到96个heads中只有5个有超过1000步的跨度。

我们已经发布了论文里的实验代码：https://l.facebook.com/l.php?u=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Ffacebookresearch%2Fadaptive-span&h=AT3JCYNSm6Vd_t22nJUI6LUGDJXadI9sASr5E2KXFeVuzC0vkzMFavpGFZNTMFnHjw01Y18-M4TwVhUERft8vEhUI9ntCvHtatJ6M1ByU7ynviyVSDqvNbELeV_yYECjdz9SrJvYC_mxf4KVirIeXA由PyTorch实现，可以方便的集成到其他模型中。

All-attention layer

接下来，我们着重于简化Transformer网络的结构。Transformer由两个子层组成：自注意层和前馈层。虽然自注意层被认为是主要的组件，但是前馈子层对于高性能非常重要，这就是为什么它的大小通常设置为网络其他部分的四倍。

从表面上看，自我注意和前馈子层看起来非常不同。然而，一个简单的改变，前馈子层可以变成一个注意层。将ReLU非线性函数替换为softmax函数，可以将其激活解释为注意权值。此外，我们可以把第一个线性变换看作key向量，把第二个线性变换看作value向量。

利用这个解释，我们将前馈子层合并到自注意层，创建一个统一的注意层，我们称之为“all-attention”层。我们所要做的就是在一个自我注意层的key和value中添加一组额外的向量。这些额外的向量就和前馈子层的权值是一样的：固定的、可训练的和上下文无关的。相反，根据上下文计算的key和value会根据当前上下文动态更改。

由于额外的向量可以充当一个前馈子层，并获取关于任务的一般知识，所以我们可以从网络中删除所有前馈子层。最终，我们的all-attention网络只是一堆全注意力层。在语言建模基准测试任务上，我们的all-attention网络与最先进的Transformer网络性能相当，并具有更简单的结构。我们希望这种简化的体系结构将为更好地理解和改进Transformer网络开辟道路。

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英文原文：https://ai.facebook.com/blog/making-transformer-networks-simpler-and-more-efficient/

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