論文の概要: Longhorn: State Space Models are Amortized Online Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14207v5
• Date: Wed, 2 Oct 2024 14:32:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:38:31.793793
• Title: Longhorn: State Space Models are Amortized Online Learners
• Title（参考訳）: Longhorn: ステートスペースモデルはオンライン学習者の記憶に残るもの
• Authors: Bo Liu, Rui Wang, Lemeng Wu, Yihao Feng, Peter Stone, Qiang Liu,
• Abstract要約: ステートスペースモデル(SSM)は、トレーニング中に並列性を維持しながら線形デコード効率を提供する。 本研究では、オンライン学習のレンズを通してSSM設計を探求し、特定のオンライン学習問題のメタモジュールとしてSSMを概念化する。 我々は、オンライン連想的リコール問題を解決するためのクローズドフォームソリューションに類似した、新しいディープSSMアーキテクチャであるLonghornを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.10124201221601
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern large language models are built on sequence modeling via next-token prediction. While the Transformer remains the dominant architecture for sequence modeling, its quadratic decoding complexity in sequence length poses a major limitation. State-space models (SSMs) present a competitive alternative, offering linear decoding efficiency while maintaining parallelism during training. However, most existing SSMs rely on linear recurrence designs that appear somewhat ad hoc. In this work, we explore SSM design through the lens of online learning, conceptualizing SSMs as meta-modules for specific online learning problems. This approach links SSM design to formulating precise online learning objectives, with state transition rules derived from solving these objectives. Based on this insight, we introduce a novel deep SSM architecture, Longhorn, whose update resembles the closed-form solution for solving the online associative recall problem. Our experimental results show that Longhorn outperforms state-of-the-art SSMs, including the Mamba model, on standard sequence modeling benchmarks, language modeling, and vision tasks. Specifically, Longhorn achieves a 1.8x improvement in sample efficiency compared to Mamba, and can extrapolate over contexts that are up to 16x longer during inference.
• Abstract（参考訳）: 現代の大規模言語モデルは、次から次へと予測することでシーケンスモデリングに基づいて構築されている。 トランスフォーマーはシークエンス・モデリングの主要なアーキテクチャであり続けているが、シークエンス・長さにおける2次デコーディングの複雑さは大きな限界をもたらす。 ステートスペースモデル(SSM)は、訓練中に並列性を保ちながら線形復号効率を提供する競争上の選択肢である。 しかし、既存のほとんどのSSMは、ややアドホックに見える線形リカレンス設計に依存している。 本研究では、オンライン学習のレンズを通してSSM設計を探求し、特定のオンライン学習問題のメタモジュールとしてSSMを概念化する。 このアプローチは、SSM設計と正確なオンライン学習目標の定式化を結びつけ、これらの目的を解いた状態遷移規則を導出する。 この知見に基づいて、オンライン連想的リコール問題を解決するためのクローズドフォームソリューションに類似した、新しい深層SSMアーキテクチャであるLonghornを導入する。 実験の結果、Longhornは標準シーケンスモデリングベンチマーク、言語モデリング、ビジョンタスクにおいて、Mambaモデルを含む最先端のSSMよりも優れていることがわかった。 具体的には、ロングホーンはマンバに比べて1.8倍の効率向上を達成し、推論中に最大16倍長いコンテキストを外挿することができる。

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