論文の概要: Towards Scalable and Stable Parallelization of Nonlinear RNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19115v1
• Date: Fri, 26 Jul 2024 22:38:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 19:40:49.333124
• Title: Towards Scalable and Stable Parallelization of Nonlinear RNNs
• Title（参考訳）: 非線形RNNのスケーラブルで安定な並列化に向けて
• Authors: Xavier Gonzalez, Andrew Warrington, Jimmy T. H. Smith, Scott W. Linderman,
• Abstract要約: 本稿では, 非線形RNNの並列化評価を, ニュートン法で解いた固定点問題として取り上げる。 これらの手法は立方体計算の複雑さと数値不安定性を継承する。 準ニュートン近似はフルニュートンに可逆収束し,メモリ使用量が少なく,高速であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.705742451466225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional nonlinear RNNs are not naturally parallelizable across the sequence length, whereas transformers and linear RNNs are. Lim et al. [2024] therefore tackle parallelized evaluation of nonlinear RNNs by posing it as a fixed point problem, solved with Newton's method. By deriving and applying a parallelized form of Newton's method, they achieve huge speedups over sequential evaluation. However, their approach inherits cubic computational complexity and numerical instability. We tackle these weaknesses. To reduce the computational complexity, we apply quasi-Newton approximations and show they converge comparably to full-Newton, use less memory, and are faster. To stabilize Newton's method, we leverage a connection between Newton's method damped with trust regions and Kalman smoothing. This connection allows us to stabilize Newtons method, per the trust region, while using efficient parallelized Kalman algorithms to retain performance. We compare these methods empirically, and highlight the use cases where each algorithm excels.
• Abstract（参考訳）: 従来の非線形RNNはシーケンス長を並列化できないが、変換器と線形RNNは並列化可能である。 したがって、Lim et al [2024] は、ニュートン法で解いた固定点問題として、非線形 RNN の並列化評価に取り組む。 ニュートンの手法の並列化形式を導出し、適用することにより、逐次評価よりも大きなスピードアップを達成する。 しかし、それらの手法は立方体計算の複雑さと数値不安定性を継承する。 これらの弱点に対処する。 計算複雑性を低減するため、準ニュートン近似を適用し、それらをフルニュートンに整合的に収束させ、メモリを少なくし、より高速であることを示す。 ニュートン法を安定化させるために、信頼領域に減衰したニュートン法とカルマン平滑化の接続を利用する。 この接続により、信頼領域ごとにニュートン法を安定化し、効率的な並列化カルマンアルゴリズムを用いて性能を維持することができる。 これらの手法を実証的に比較し,各アルゴリズムが優れているユースケースを強調した。

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