論文の概要: LM-Infinite: Simple On-the-Fly Length Generalization for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16137v2
• Date: Tue, 5 Sep 2023 15:09:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 02:15:03.867979
• Title: LM-Infinite: Simple On-the-Fly Length Generalization for Large Language Models
• Title（参考訳）: LM-Infinite:大規模言語モデルのための簡易オンザフライ長一般化
• Authors: Chi Han, Qifan Wang, Wenhan Xiong, Yu Chen, Heng Ji, Sinong Wang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、長いコンテキストの後に下流のタスクを実行するだけでなく、流動的で一貫性のあるテキストを生成するのに苦労することが多い。 そこで本研究では,オンザフライ長一般化のための単純で効果的な解LM-Infiniteを提案する。 Lambda$字型のアテンションマスクと、パラメータの更新や学習を必要とせず、距離制限のみを含む。 ArXivとOpenWebText2データセットで32kトークンまで、一貫したテキスト生成のレイテンシと品質を示し、2.72倍のデコードスピードアップを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.60227287531683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, there have been remarkable advancements in the performance of Transformer-based Large Language Models (LLMs) across various domains. As these LLMs are deployed for increasingly complex tasks, they often face the need to conduct longer reasoning processes or understand larger contexts. In these situations, the length generalization failure of LLMs on long sequences becomes more prominent. Most pre-training schemes truncate training sequences to a fixed length. LLMs often struggle to generate fluent and coherent texts, let alone carry out downstream tasks, after longer contexts, even with relative positional encoding designed to cope with this problem. Common solutions such as finetuning on longer corpora often involve daunting hardware and time costs and require careful training process design. To more efficiently leverage the generation capacity of existing LLMs, we theoretically and empirically investigate the main out-of-distribution (OOD) factors contributing to this problem. Inspired by this diagnosis, we propose a simple yet effective solution for on-the-fly length generalization, LM-Infinite. It involves only a $\Lambda$-shaped attention mask (to avoid excessive attended tokens) and a distance limit (to avoid unseen distances) while requiring no parameter updates or learning. We find it applicable to a variety of LLMs using relative-position encoding methods. LM-Infinite is computationally efficient with $O(n)$ time and space, and demonstrates consistent text generation fluency and quality to as long as 32k tokens on ArXiv and OpenWebText2 datasets, with 2.72x decoding speedup. On downstream tasks such as passkey retrieval, it continues to work on inputs much longer than training lengths where vanilla models fail immediately.
• Abstract（参考訳）: 近年,トランスフォーマーを用いた大規模言語モデル (LLM) の性能は,様々な領域で顕著に向上している。 これらのllmはますます複雑なタスクにデプロイされるため、より長い推論プロセスやより大きなコンテキストを理解する必要性に直面することが多い。 これらの状況下では、長い列上のLLMの長さ一般化失敗がより顕著になる。 ほとんどの事前訓練は、トレーニングシーケンスを一定長さに切り詰める。 LLMは、この問題に対処するために設計された相対的な位置エンコーディングでさえも、より長いコンテキストの後に下流のタスクを実行することは言うまでもなく、流動的で一貫性のあるテキストを生成するのに苦労する。 長いコーパスの微調整のような一般的な解決策は、しばしばハードウェアと時間のコストを悩ませ、注意深くトレーニングプロセス設計を必要とする。 既存のLCMの生成能力をより効率的に活用するため,本問題に寄与する主要なアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)要因を理論的・実験的に検討した。 この診断にインスパイアされた本研究では,オンザフライ長一般化のための単純かつ効果的な解であるLM-Infiniteを提案する。 これはパラメータ更新や学習を必要とせず、$\lambda$型のアテンションマスク(過剰な出席トークンを避けるため)と距離制限(見えない距離を避けるため)のみを含む。 相対配置符号化法を用いて,様々なLLMに適用できることを示す。 LM-Infiniteは、$O(n)$の時間と空間で計算的に効率的であり、ArXivとOpenWebText2データセットで32kトークンの一貫性のあるテキスト生成率と品質を示し、2.72倍のデコード速度を持つ。 パスキー検索などの下流タスクでは、バニラモデルが即座に失敗するトレーニング長よりもずっと長い入力が処理される。

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