論文の概要: The Sparse Frontier: Sparse Attention Trade-offs in Transformer LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17768v1
- Date: Thu, 24 Apr 2025 17:39:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.485075
- Title: The Sparse Frontier: Sparse Attention Trade-offs in Transformer LLMs
- Title（参考訳）: スパースフロンティア:変圧器LLMにおけるスパースアテンショントレードオフ
- Authors: Piotr Nawrot, Robert Li, Renjie Huang, Sebastian Ruder, Kelly Marchisio, Edoardo M. Ponti,
- Abstract要約: 非常に長いシーケンスでは、より大きくスパースなモデルの方が小さくて密度の高いモデルよりも好ましいことを示す。
タスクやフェーズをまたいでベストを尽くす明確な戦略は存在しません。
本研究は, 厳密な注意を喚起するための新しいスケーリング法を導入し, 検証し, 実験範囲を超えている可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.35884943268004
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Sparse attention offers a promising strategy to extend long-context capabilities in Transformer LLMs, yet its viability, its efficiency-accuracy trade-offs, and systematic scaling studies remain unexplored. To address this gap, we perform a careful comparison of training-free sparse attention methods at varying model scales, sequence lengths, and sparsity levels on a diverse collection of long-sequence tasks-including novel ones that rely on natural language while remaining controllable and easy to evaluate. Based on our experiments, we report a series of key findings: 1) an isoFLOPS analysis reveals that for very long sequences, larger and highly sparse models are preferable to smaller and dense ones. 2) The level of sparsity attainable while statistically guaranteeing accuracy preservation is higher during decoding than prefilling, and correlates with model size in the former. 3) There is no clear strategy that performs best across tasks and phases, with different units of sparsification or budget adaptivity needed for different scenarios. Even moderate sparsity levels often result in significant performance degradation on at least one task, highlighting that sparse attention is not a universal solution. 4) We introduce and validate novel scaling laws specifically tailored for sparse attention, providing evidence that our findings are likely to hold true beyond our range of experiments. Through these insights, we demonstrate that sparse attention is a key tool to enhance the capabilities of Transformer LLMs for processing longer sequences, but requires careful evaluation of trade-offs for performance-sensitive applications.
- Abstract（参考訳）: スパース・アテンションは、Transformer LLMの長文機能を拡張するための有望な戦略を提供するが、その実現性、効率・精度のトレードオフ、体系的なスケーリング研究は未検討のままである。
このギャップに対処するため,様々なモデルスケール,シーケンス長,疎度レベルのトレーニング不要なスパースアテンション手法を,制御可能で評価が容易なままに自然言語に依存した新規なタスクを含む,多種多様な時系列タスクのコレクション上で慎重に比較する。
実験に基づいて、いくつかの重要な発見を報告する。
1) アイソFLOPS解析により, 非常に長いシーケンスでは, より小さくて密度の高いモデルよりも, 大きく, よりスパースなモデルの方が好適であることが判明した。
2) 精度の確保を統計的に保証しながら, 精度の確保が可能な空間レベルは, プリフィルよりもデコード時に高く, 前者のモデルサイズと相関する。
3) タスクやフェーズをまたいで最善を尽くす明確な戦略は存在しません。
適度なスパーシリティレベルでさえ、少なくとも1つのタスクでパフォーマンスが大幅に低下することが多く、スパースアテンションが普遍的な解決策ではないことを強調している。
4) 厳密な注意を喚起するための新しいスケーリング法を導入, 検証し, 実験範囲を超えている可能性が示唆された。
これらの知見を通じて、より長いシーケンスを処理するためにTransformer LLMの能力を高めるための重要なツールとして、スパースアテンションが重要であるが、パフォーマンスに敏感なアプリケーションのトレードオフを慎重に評価する必要があることを実証する。
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