💡 引言
记忆，是智慧的基石。从古至今，人类通过记忆来储存知识、解决问题、写日记，甚至是记住昨天吃了什么。然而，不幸的是，Transformer 模型——就像那些总是忘记钥匙放在哪里的朋友一样——在处理长上下文时，总会忘记先前的信息。这主要是由于它们的注意力机制无法有效地处理超长序列。
不过别担心！今天，我们将介绍一个超级酷炫的技术，叫做 Infini-attention，它能让 Transformer 模型拥有无限的上下文处理能力，且不会让显存爆炸。是的，你没听错！无论你输入多少信息，它都可以优雅地处理，像极了一个能记住所有事情的超级大脑。🌟
🧠 Transformer 的记忆挑战
Transformer 模型，虽然在自然语言处理领域风生水起，但它们在处理长序列时却有个致命弱点——注意力机制的内存和计算复杂度随着序列长度呈现 二次增长。简单点说，输入序列越长，模型所需的计算和显存就像滚雪球一样，越滚越大。举个例子，某研究表明，对于一个拥有5000亿参数的模型，如果输入的上下文长达2048个token，所需的内存居然高达 3TB。（是的，3TB！）如果你觉得这已经很夸张了，那试想一下，输入长度提升到1百万个token呢？💥
这就引出了一个问题：有没有一种方法，能够让模型既能处理无限长的上下文，又不至于让显存炸成烟花呢？别急，接下来我们要介绍的「Infini-attention」就是为了解决这个问题而生的！
🛠️ Infini-attention：巧妙的注意力机制
总览
Infini-attention 可以看作是 Transformer 的「升级版」，它通过加入压缩记忆机制，使得模型能够处理无限长的上下文，而不需要不断扩展内存。想象一下，它就像一本「永不丢失」的日记本，无论你已经写了多少页，它都能帮你记住。这一技术不仅能减少内存使用，还能加快推理速度，是不是听起来很完美？
😎 工作原理
Infini-attention 的核心思想是将传统的注意力机制与压缩记忆结合起来。每当模型处理一个新的输入段时，它不仅会计算该段的局部上下文，还会从之前的记忆中提取有用的信息。这样一来，模型可以「回忆」起之前处理过的内容，而不需要每次都从头开始处理。
为了更直观地理解这一过程，我们来看一下 Figure 1 中的结构图：
graph TD;
A[当前输入段] --> B(局部注意力)
B --> C(输出)
A --> D[压缩记忆]
D --> C
D --> E(历史上下文)简而言之，模型会在处理当前输入时，利用局部注意力机制计算当前段的上下文，同时从压缩记忆中检索历史上下文。最终，模型综合这两部分信息，生成最终的输出。
🧩 公式推导
让我们来深入探讨一下 Infini-attention 的数学原理。与传统的多头注意力机制类似，Infini-attention 也利用查询键值对来计算注意力分数。对于每个输入序列，我们首先计算查询、键和值矩阵：
![\[Q = XW_Q, \quad K = XW_K, \quad V = XW_V\]](https://jieyibu.net/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-3b5bd6d18aedcc05f3d45bd3778b4ec8_l3.svg "Rendered by QuickLaTeX.com")
然后通过点积计算注意力权重：
![\[A_{\text{dot}} = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_{\text{model}}}}\right)V\]](https://jieyibu.net/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-e2185ee4ceaa6a9f63fc193638a9e9fd_l3.svg "Rendered by QuickLaTeX.com")
然而，不同于传统的注意力机制，Infini-attention 引入了压缩记忆。具体来说，模型会将前一个输入段的键值对存储到压缩记忆中，并在后续处理时，通过查询向量从记忆中检索内容：
![\[A_{\text{mem}} = \frac{\sigma(Q)M_{s-1}}{\sigma(Q)z_{s-1}}\]](https://jieyibu.net/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-7e6b47f0a0fafcb534dd86d588409907_l3.svg "Rendered by QuickLaTeX.com")
其中，$M_{s-1}$ 是前一个输入段的压缩记忆，$\sigma$ 是非线性激活函数，$z_{s-1}$ 是归一化因子。
最终，模型会将局部注意力和压缩记忆的检索结果进行融合，生成最终的上下文表示：
![\[A = \text{sigmoid}(\beta) \odot A_{\text{mem}} + \left(1 - \text{sigmoid}(\beta)\right) \odot A_{\text{dot}}\]](https://jieyibu.net/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-c2f744287d1688eb8f1a1ec2652a0beb_l3.svg "Rendered by QuickLaTeX.com")
这个公式中的 $\beta$ 是一个可学习的参数，用于在局部和全局上下文之间进行权衡。
📊 实验与结果
为了验证 Infini-attention 的效果，研究人员进行了大量的实验，包括长上下文语言模型、1百万长度的密钥上下文块检索任务，以及50万长度的书籍摘要任务。以下是一些关键结果：
1. 长上下文语言建模
在 PG19 和 Arxiv-math 数据集上，Infini-attention 展现出了惊人的效果。与传统的 Transformer-XL 和 Memorizing Transformer 模型相比，Infini-attention 不仅在记忆效率上提升了 114 倍，而且在困惑度（perplexity）上也大幅降低。
| 模型 | 内存大小 | 上下文长度 | PG19 困惑度 | Arxiv-math 困惑度 |
|---|---|---|---|---|
| Transformer-XL | 50M | 2048 | 11.88 | 2.42 |
| Memorizing Transformer | 183M | 2048 | 11.37 | 2.26 |
| Infini-Transformer (Linear) | 1.6M | 2048 | 9.65 | 2.24 |
2. 1百万长度密钥检索任务
在这个任务中，模型需要从一个包含1百万个 token 的文本中检索一个隐藏的密钥。实验结果表明，Infini-attention 可以在经过少量的微调后，轻松解决这一任务，并且能够处理长达1百万长度的上下文。
graph LR;
A[输入文本] -->|检索| B[密钥 9054]🔮 未来展望
Infini-attention 的出现，为我们如何处理超长序列问题提供了全新的思路。这项技术不仅可以应用于自然语言处理，还可以扩展到其他需要处理长时间依赖的领域，如视频理解、音乐生成等。
未来，我们或许可以看到更多基于 Infini-attention 的应用，甚至可能在某天，它会成为你生活中的「超级记忆助手」，帮你记住那些你早已忘记的事情。（例如：昨晚的密码是多少？）
🔗 参考文献
- Vaswani, A. , et al. (2017). Attention is all you need. ✅Advances in Neural Information Processing Systems.
- Munkhdalai, T. , et al. (2019). Metalearned neural memory. ✅arXiv preprint arXiv:1904.05675.
- Rae, J. , et al. (2019). Compressive transformers for long-range sequence modelling. ✅Advances in Neural Information Processing Systems.
- Wu, M. , et al. (2022). Memorizing Transformers. ✅arXiv preprint arXiv:2203.08913.
- Chen, Z. , et al. (2023). Position interpolation for scalable sequence modeling.✅