論文の概要: HMT: Hierarchical Memory Transformer for Long Context Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06067v2
• Date: Tue, 14 May 2024 06:09:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 18:12:57.034517
• Title: HMT: Hierarchical Memory Transformer for Long Context Language Processing
• Title（参考訳）: HMT:長期言語処理のための階層型メモリ変換器
• Authors: Zifan He, Zongyue Qin, Neha Prakriya, Yizhou Sun, Jason Cong,
• Abstract要約: Hierarchical Memory Transformer (HMT) は、モデル長文処理機能を実現し、改善する新しいフレームワークである。 我々は,HMTがコンテキスト制約付き長文モデルの長文処理能力を着実に改善していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.730941605490194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based large language models (LLM) have been widely used in language processing applications. However, most of them restrict the context window that permits the model to attend to every token in the inputs. Previous works in recurrent models can memorize past tokens to enable unlimited context and maintain effectiveness. However, they have "flat" memory architectures, which have limitations in selecting and filtering information. Since humans are good at learning and self-adjustment, we speculate that imitating brain memory hierarchy is beneficial for model memorization. We propose the Hierarchical Memory Transformer (HMT), a novel framework that enables and improves models' long-context processing ability by imitating human memorization behavior. Leveraging memory-augmented segment-level recurrence, we organize the memory hierarchy by preserving tokens from early input token segments, passing memory embeddings along the sequence, and recalling relevant information from history. Evaluating general language modeling (Wikitext-103, PG-19) and question-answering tasks (PubMedQA), we show that HMT steadily improves the long-context processing ability of context-constrained and long-context models. With an additional 0.5% - 2% of parameters, HMT can easily plug in and augment future LLMs to handle long context effectively. Our code is open-sourced on Github: https://github.com/OswaldHe/HMT-pytorch.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、言語処理アプリケーションで広く使われている。 しかしながら、ほとんどの場合、入力中のすべてのトークンにモデルが参加できるように、コンテキストウィンドウを制限します。 繰り返しモデルにおける以前の作業は、過去のトークンを記憶して、無制限のコンテキストを可能にし、有効性を維持することができる。 しかし、それらは「フラット」なメモリアーキテクチャを持ち、情報の選択とフィルタリングに制限がある。 人間は学習と自己調整に長けており、脳の記憶階層を模倣することはモデル記憶にとって有益であると推測する。 本稿では,人間の記憶動作を模倣することで,モデルの長文処理能力を向上する新しいフレームワークである階層記憶変換器(HMT)を提案する。 メモリ拡張セグメントレベルの再実行を活用して、初期入力トークンセグメントからトークンを保存し、シーケンスに沿ってメモリ埋め込みを渡し、履歴から関連する情報をリコールすることで、メモリ階層を編成する。 一般言語モデリング (Wikitext-103, PG-19) と質問応答タスク (PubMedQA) の評価により, HMT は文脈制約および長文モデルの長文処理能力を着実に改善することを示した。 パラメータの0.5% - 2%を追加することで、HMTは簡単にプラグインでき、将来のLLMを拡張して、長いコンテキストを効果的に扱うことができる。 私たちのコードはGithubでオープンソース化されています。

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