論文の概要: Taipan: Efficient and Expressive State Space Language Models with Selective Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18572v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 09:25:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:51:51.791841
• Title: Taipan: Efficient and Expressive State Space Language Models with Selective Attention
• Title（参考訳）: Taipan: 選択的注意を伴う効率的かつ表現力のある状態空間言語モデル
• Authors: Chien Van Nguyen, Huy Huu Nguyen, Thang M. Pham, Ruiyi Zhang, Hanieh Deilamsalehy, Puneet Mathur, Ryan A. Rossi, Trung Bui, Viet Dac Lai, Franck Dernoncourt, Thien Huu Nguyen,
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)における長文言語モデリングの課題 Mambaのような最近のステートスペースモデル(SSM)は、メモリ使用量を一定に抑える代替手段を提供するが、大規模なコンテキスト内検索を必要とするタスクでは性能が劣る。 我々は,Mamba-2と選択注意層(SAL)を組み合わせた新しいハイブリッドアーキテクチャであるTaipanを紹介する。 我々の実験は、様々なスケールやタスクにまたがる優れたパフォーマンスを示し、より効率的な長文言語モデリングのための有望なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.16383527459429
• License:
• Abstract: Efficient long-context language modeling remains a significant challenge in Natural Language Processing (NLP). While Transformers dominate language tasks, they struggle with long sequences due to quadratic computational complexity in training and linearly scaling memory costs during inference. Recent State Space Models (SSMs) such as Mamba offer alternatives with constant memory usage, but they underperform in tasks requiring extensive in-context retrieval. We introduce Taipan, a novel hybrid architecture that combines Mamba-2 with Selective Attention Layers (SALs). These SALs identify tokens requiring long-range interactions, remove less important features, and then augment their representations using the attention module. This approach balances Mamba's efficiency with Transformer-like performance in memory-intensive tasks. By constraining the attention budget, Taipan extends accurate predictions to context lengths of up to 1 million tokens while preserving computational efficiency. Our experiments demonstrate Taipan's superior performance across various scales and tasks, offering a promising solution for efficient long-context language modeling.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)において、効率的な長文言語モデリングは依然として重要な課題である。 トランスフォーマーが言語タスクを支配している一方で、トレーニングにおける2次計算の複雑さと推論中のメモリコストの線形スケーリングのために、長いシーケンスで苦労している。 Mambaのような最近のステートスペースモデル(SSM)は、メモリ使用量を一定に抑える代替手段を提供するが、大規模なコンテキスト内検索を必要とするタスクでは性能が劣る。 我々は,Mamba-2とSAL(Selective Attention Layers)を組み合わせた新しいハイブリッドアーキテクチャであるTaipanを紹介する。 これらのSALは、長距離インタラクションを必要とするトークンを特定し、重要でない特徴を取り除き、アテンションモジュールを使用して表現を拡大する。 このアプローチは、メモリ集約タスクにおいて、Mambaの効率とTransformerのようなパフォーマンスのバランスをとる。 注意予算の制約により、Tapanは計算効率を保ちながら、100万トークンまでのコンテキスト長の正確な予測を拡張する。 我々の実験は、様々なスケールやタスクにまたがる優れたパフォーマンスを示し、より効率的な長文言語モデリングのための有望なソリューションを提供する。

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