Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sparser is Faster and Less is More: Efficient Sparse Attention for Long-Range Transformers

論文の概要: Sparser is Faster and Less is More: Efficient Sparse Attention for Long-Range Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16747v1
Date: Mon, 24 Jun 2024 15:55:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-25 14:05:36.938411
Title: Sparser is Faster and Less is More: Efficient Sparse Attention for Long-Range Transformers
Title（参考訳）: Sparserはより速く、より少ない:ロングレンジトランスフォーマーのための効率的なスパースアテンション
Authors: Chao Lou, Zixia Jia, Zilong Zheng, Kewei Tu,
Abstract要約: SPARSEK Attention(SPARSEK Attention)は、計算およびメモリ障害を克服するために設計された、新しいスパースアテンション機構である。提案手法では,各クエリに対して一定数のKVペアを選択するために,スコアリングネットワークと差別化可能なトップkマスク演算子であるSPARSEKを統合する。実験結果から,SPARSEK注意は従来のスパースアテンション法よりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 58.5711048151424
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accommodating long sequences efficiently in autoregressive Transformers, especially within an extended context window, poses significant challenges due to the quadratic computational complexity and substantial KV memory requirements inherent in self-attention mechanisms. In this work, we introduce SPARSEK Attention, a novel sparse attention mechanism designed to overcome these computational and memory obstacles while maintaining performance. Our approach integrates a scoring network and a differentiable top-k mask operator, SPARSEK, to select a constant number of KV pairs for each query, thereby enabling gradient-based optimization. As a result, SPARSEK Attention offers linear time complexity and constant memory footprint during generation. Experimental results reveal that SPARSEK Attention outperforms previous sparse attention methods and provides significant speed improvements during both training and inference, particularly in language modeling and downstream tasks. Furthermore, our method can be seamlessly integrated into pre-trained Large Language Models (LLMs) with minimal fine-tuning, offering a practical solution for effectively managing long-range dependencies in diverse applications.
Abstract（参考訳）: 自己回帰変換器において、特に拡張されたコンテキストウィンドウ内で、長いシーケンスを効率的に調整することは、2次計算の複雑さと、自己保持機構に固有のKVメモリ要求が原因で大きな課題を生じさせる。本研究では,これらの計算およびメモリ障害を克服し,性能を維持しつつ,新たな注意機構であるSPARSEK Attentionを導入する。提案手法は,各クエリに対して一定数のKVペアを選択するために,スコアリングネットワークと差別化可能なトップkマスク演算子であるSPARSEKを統合し,勾配に基づく最適化を実現する。その結果、SPARSEK Attentionは線形時間複雑性と生成時のメモリフットプリントを一定にする。実験結果から,SPARSEK Attention は従来のスパースアテンション手法よりも優れており,特に言語モデリングや下流タスクにおいて,トレーニングと推論の双方において大幅な速度向上を実現していることが明らかとなった。さらに,本手法は学習済みのLarge Language Model(LLM)に最小限の微調整でシームレスに統合することができ,多様なアプリケーションにおける長距離依存性を効果的に管理するための実用的なソリューションを提供する。

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