論文の概要: Short-Long Convolutions Help Hardware-Efficient Linear Attention to Focus on Long Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08128v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 12:12:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 17:05:29.548155
• Title: Short-Long Convolutions Help Hardware-Efficient Linear Attention to Focus on Long Sequences
• Title（参考訳）: ショートロングコンボリューションは、ハードウェア効率の良いリニアアテンションで長いシーケンスにフォーカスするのに役立つ
• Authors: Zicheng Liu, Siyuan Li, Li Wang, Zedong Wang, Yunfan Liu, Stan Z. Li,
• Abstract要約: 本稿では,状態空間モデルを短時間の畳み込みに置き換えたCHELAを提案する。 提案手法の有効性を示すために,Long Range Arenaベンチマークと言語モデリングタスクについて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.489682735061415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To mitigate the computational complexity in the self-attention mechanism on long sequences, linear attention utilizes computation tricks to achieve linear complexity, while state space models (SSMs) popularize a favorable practice of using non-data-dependent memory pattern, i.e., emphasize the near and neglect the distant, to processing sequences. Recent studies have shown the priorities by combining them as one. However, the efficiency of linear attention remains only at the theoretical level in a causal setting, and SSMs require various designed constraints to operate effectively on specific data. Therefore, in order to unveil the true power of the hybrid design, the following two issues need to be addressed: (1) hardware-efficient implementation for linear attention and (2) stabilization of SSMs. To achieve this, we leverage the thought of tiling and hierarchy to propose CHELA (short-long Convolutions with Hardware-Efficient Linear Attention), which replaces SSMs with short-long convolutions and implements linear attention in a divide-and-conquer manner. This approach enjoys global abstraction and data-dependent selection from stable SSM and linear attention while maintaining real linear complexity. Our comprehensive experiments on the Long Range Arena benchmark and language modeling tasks demonstrate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 長い列上の自己アテンション機構における計算複雑性を軽減するために、線形アテンションは計算トリックを利用して線形複雑性を実現する。 近年の研究では、これらを1つに組み合わせた優先順位が示されている。 しかし、線形注意の効率は因果関係において理論レベルに留まらず、SSMは特定のデータに対して効果的に操作するために様々な設計上の制約を必要とする。 したがって,ハイブリッド設計の真のパワーを明らかにするためには,(1)線形注意のためのハードウェア効率の良い実装,(2)SSMの安定化という2つの課題に対処する必要がある。 これを実現するために、タイリングと階層の考え方を活用して、短時間の畳み込みでSSMを置き換えるCHELA(short-long Convolutions with Hardware-Efficient Linear Attention)を提案する。 このアプローチは、線形複雑性を維持しつつ、安定なSSMと線形注意からのグローバルな抽象化とデータ依存の選択を享受する。 提案手法の有効性を示すために,Long Range Arenaベンチマークと言語モデリングタスクに関する総合的な実験を行った。

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