論文の概要: Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07143v2
• Date: Fri, 9 Aug 2024 22:37:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 23:27:39.153678
• Title: Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention
• Title（参考訳）: leave no Contexthind: Infini-attention 付き効率的な Infinite Context Transformer
• Authors: Tsendsuren Munkhdalai, Manaal Faruqui, Siddharth Gopal,
• Abstract要約: 本研究では,トランスフォーマーをベースとしたLarge Language Modelを,メモリと計算を境界とした無限に長い入力に拡張する効率的な手法を提案する。 提案手法の重要な要素は、Infini-attentionと呼ばれる新しい注意手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.713196608291278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces an efficient method to scale Transformer-based Large Language Models (LLMs) to infinitely long inputs with bounded memory and computation. A key component in our proposed approach is a new attention technique dubbed Infini-attention. The Infini-attention incorporates a compressive memory into the vanilla attention mechanism and builds in both masked local attention and long-term linear attention mechanisms in a single Transformer block. We demonstrate the effectiveness of our approach on long-context language modeling benchmarks, 1M sequence length passkey context block retrieval and 500K length book summarization tasks with 1B and 8B LLMs. Our approach introduces minimal bounded memory parameters and enables fast streaming inference for LLMs.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,トランスフォーマーをベースとしたLarge Language Model (LLM) を,メモリと計算を境界とした無限長入力に拡張する効率的な手法を提案する。 提案手法の重要な要素は、Infini-attentionと呼ばれる新しい注意手法である。 Infiniアテンションは圧縮メモリをバニラアテンション機構に組み込み、マスクされた局所アテンションと1つのトランスフォーマーブロックの長期リニアアテンション機構の両方に構築する。 長文言語モデリングベンチマーク,1Mシーケンス長のパスキーコンテキストブロック検索,および1Bおよび8B LLMを用いた500K長さの書籍要約タスクにおいて,提案手法の有効性を実証した。 提案手法は最小限のメモリパラメータを導入し,LLMの高速なストリーミング推論を可能にする。

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