論文の概要: Efficient Length-Generalizable Attention via Causal Retrieval for Long-Context Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01651v2
• Date: Mon, 27 Jan 2025 07:08:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:52:46.675232
• Title: Efficient Length-Generalizable Attention via Causal Retrieval for Long-Context Language Modeling
• Title（参考訳）: 長期言語モデリングのための因果検索による効率よい長さ一般化型注意
• Authors: Xiang Hu, Zhihao Teng, Jun Zhao, Wei Wu, Kewei Tu,
• Abstract要約: Grouped Cross Attentionは、トレーニング前のコンテキスト長の1000倍に一般化することができる。 実験により,16Mコンテキスト長のパスキー検索において,GAAに基づくモデルがほぼ完全であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.67141329779589
• License:
• Abstract: Despite the success of Transformers, handling long contexts remains challenging due to the limited length generalization and quadratic complexity of self-attention. Thus Transformers often require post-training with a larger attention window, significantly increasing computational and memory costs. In this paper, we propose a novel attention mechanism based on dynamic context, Grouped Cross Attention (GCA), which can generalize to 1000 times the pre-training context length while maintaining the ability to access distant information with a constant attention window size. For a given input sequence, we split it into chunks and use each chunk to retrieve top-k relevant past chunks for subsequent text generation. Specifically, unlike most previous works that use an off-the-shelf retriever, our key innovation allows the retriever to learn how to retrieve past chunks that better minimize the auto-regressive loss of subsequent tokens in an end-to-end manner. Such a mechanism accommodates retrieved chunks with a fixed-size attention window to achieve long-range information access, significantly reducing computational and memory costs during training and inference. Experiments show that GCA-based models achieve near-perfect accuracy in passkey retrieval for 16M context lengths, which is 1000 times the training length.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーの成功にもかかわらず、長さの一般化と自己注意の二次的な複雑さのため、長いコンテキストを扱うことは依然として困難である。 したがって、トランスフォーマーは、より大きな注意窓を持つポストトレーニングを必要とすることが多く、計算とメモリのコストが大幅に増加する。 本稿では,動的コンテキストに基づく新しいアテンション機構であるグループ・クロス・アテンション(GCA)を提案する。これは,一定のアテンションウィンドウサイズで遠隔情報にアクセスする能力を維持しつつ,トレーニング前のコンテキスト長の1000倍に一般化することができる。 与えられた入力シーケンスに対して、各チャンクをチャンクに分割し、各チャンクを使用して、後続のテキスト生成のために、トップkに関連する過去のチャンクを検索する。 特に、オフザシェルフレトリバーを使ったこれまでのほとんどの作品とは異なり、我々の重要なイノベーションは、レトリバーが過去のチャンクを検索する方法を学ぶことを可能にすることで、後続のトークンの自己回帰的損失をエンドツーエンドに抑えることができる。 このようなメカニズムは、取得したチャンクに一定の大きさの注意窓を設けて、長距離情報アクセスを実現し、トレーニングや推論の際の計算コストとメモリコストを大幅に削減する。 実験により, GCAを用いたモデルでは, トレーニング長の1000倍である16Mコンテキスト長のパスキー検索において, ほぼ完璧な精度が得られた。

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