Τεχνητή νοημοσύνη
Mamba: Redefining Sequence Modeling and Outforming Transformers Architecture
Σε αυτό το άρθρο σχετικά με mamba, θα εξερευνήσουμε πώς αυτό το καινοτόμο μοντέλο χώρου κατάστασης (SSM) φέρνει επανάσταση στη μοντελοποίηση ακολουθιών. Αναπτύχθηκε από τους Albert Gu και Tri Dao, το Mamba διακρίνεται για την αποτελεσματικότητά του στην επεξεργασία σύνθετων ακολουθιών σε πεδία όπως η επεξεργασία γλώσσας, η γονιδιωματική και η ανάλυση ήχου. Η μοντελοποίηση της ακολουθίας γραμμικού χρόνου με επιλεκτικούς χώρους κατάστασης εξασφαλίζει εξαιρετική απόδοση σε αυτές τις διαφορετικές μορφές.
Θα εμβαθύνουμε στην ικανότητα του Mamba να ξεπερνά τις υπολογιστικές προκλήσεις που αντιμετωπίζουν τα παραδοσιακά Transformers, ειδικά με μεγάλες ακολουθίες. Η επιλεκτική προσέγγισή του σε μοντέλα χώρου κατάστασης επιτρέπει ταχύτερη εξαγωγή συμπερασμάτων και γραμμική κλίμακα με μήκος ακολουθίας, βελτιώνοντας σημαντικά την απόδοση.
Η μοναδικότητα του Mamba έγκειται στην ικανότητα ταχείας επεξεργασίας, το επιλεκτικό επίπεδο SSM και τον φιλικό προς το υλικό σχεδιασμό, εμπνευσμένο από το FlashAttention. Αυτά τα χαρακτηριστικά επιτρέπουν στο Mamba να ξεπεράσει πολλά υπάρχοντα μοντέλα, συμπεριλαμβανομένων αυτών που βασίζονται στην προσέγγιση του μετασχηματιστή, καθιστώντας το μια αξιοσημείωτη πρόοδο στη μηχανική εκμάθηση.
Transformers vs mamba
Οι μετασχηματιστές, όπως το GPT-4, έχουν θέσει σημεία αναφοράς στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Ωστόσο, η απόδοσή τους πέφτει με μεγαλύτερες ακολουθίες. Εδώ είναι που το Mamba κάνει άλμα μπροστά, με την ικανότητά του να επεξεργάζεται μεγάλες ακολουθίες πιο αποτελεσματικά και τη μοναδική αρχιτεκτονική του που απλοποιεί την όλη διαδικασία.
Μετασχηματιστές ικανοί στο χειρισμό αλληλουχιών δεδομένων, όπως κείμενο για μοντέλα γλώσσας. Σε αντίθεση με τα προηγούμενα μοντέλα που επεξεργάζονταν δεδομένα διαδοχικά, τα Transformers επεξεργάζονται ολόκληρες ακολουθίες ταυτόχρονα, επιτρέποντάς τους να καταγράφουν περίπλοκες σχέσεις μέσα στα δεδομένα.
Χρησιμοποιούν μηχανισμό προσοχής, ο οποίος επιτρέπει στο μοντέλο να εστιάζει σε διαφορετικά μέρη της ακολουθίας όταν κάνει προβλέψεις.
Αυτή η προσοχή υπολογίζεται χρησιμοποιώντας τρία σύνολα βαρών: ερωτήματα, κλειδιά και τιμές, που προέρχονται από τα δεδομένα εισόδου. Κάθε στοιχείο σε μια ακολουθία συγκρίνεται με κάθε άλλο στοιχείο, παρέχοντας ένα βάρος που υποδηλώνει τη σημασία ή την «προσοχή» που πρέπει να λάβει κάθε στοιχείο κατά την πρόβλεψη του επόμενου στοιχείου στην ακολουθία.
Οι μετασχηματιστές διατηρούν δύο κύρια μπλοκ: τον κωδικοποιητή, ο οποίος επεξεργάζεται τα δεδομένα εισόδου και τον αποκωδικοποιητή, ο οποίος δημιουργεί την έξοδο. Ο κωδικοποιητής αποτελείται από πολλαπλά στρώματα, το καθένα από τα οποία περιέχει δύο υποστρώματα: έναν μηχανισμό αυτοπροσοχής πολλών κεφαλών και ένα απλό, πλήρως συνδεδεμένο κατά τη θέση, δίκτυο προώθησης τροφοδοσίας. Η κανονικοποίηση και οι υπολειπόμενες συνδέσεις χρησιμοποιούνται σε κάθε υπο-στρώμα για να βοηθήσουν στην εκπαίδευση σε βαθιά δίκτυα.
Ο αποκωδικοποιητής έχει επίσης στρώματα με δύο υποστρώματα παρόμοια με τον κωδικοποιητή, αλλά προσθέτει ένα τρίτο υπο-στρώμα που εκτελεί προσοχή πολλαπλών κεφαλών στην έξοδο του κωδικοποιητή. Η διαδοχική φύση του αποκωδικοποιητή διασφαλίζει ότι οι προβλέψεις για μια θέση μπορούν να λάβουν υπόψη μόνο προηγούμενες θέσεις, διατηρώντας την αυτοπαλινδρομική ιδιότητα.
Σε αντίθεση με τα Transformers, το μοντέλο Mamba ακολουθεί διαφορετική προσέγγιση. Ενώ τα Transformers αντιμετωπίζουν το ζήτημα των μακρών ακολουθιών χρησιμοποιώντας πιο σύνθετους μηχανισμούς προσοχής, το Mamba χρησιμοποιεί επιλεκτικούς χώρους καταστάσεων, παρέχοντας έναν περισσότερο υπολογισμό
Ακολουθεί μια επισκόπηση υψηλού επιπέδου του τρόπου λειτουργίας ενός μετασχηματιστή:
- Επεξεργασία εισόδου: Οι μετασχηματιστές κωδικοποιούν πρώτα τα δεδομένα εισόδου σε μια μορφή που μπορεί να κατανοήσει το μοντέλο, χρησιμοποιώντας συχνά ενσωματώσεις που ενσωματώνουν επίσης τη θέση κάθε στοιχείου στην ακολουθία.
- Μηχανισμός προσοχής: Στον πυρήνα του, ο μηχανισμός προσοχής υπολογίζει μια βαθμολογία που αντιπροσωπεύει πόση εστίαση πρέπει να δοθεί σε άλλα μέρη της ακολουθίας εισόδου κατά την κατανόηση ενός τρέχοντος στοιχείου.
- Αρχιτεκτονική Κωδικοποιητή-Αποκωδικοποιητή: Το μοντέλο μετασχηματιστή αποτελείται από έναν κωδικοποιητή για την επεξεργασία της εισόδου και έναν αποκωδικοποιητή για τη δημιουργία της εξόδου. Κάθε ένα αποτελείται από πολλαπλά επίπεδα που βελτιώνουν την κατανόηση της εισόδου από το μοντέλο.
- Προσοχή πολλαπλών κεφαλών: Τόσο στον κωδικοποιητή όσο και στον αποκωδικοποιητή, η προσοχή πολλαπλών κεφαλών επιτρέπει στο μοντέλο να παρακολουθεί ταυτόχρονα διαφορετικά μέρη της ακολουθίας από διαφορετικούς χώρους αναπαράστασης, βελτιώνοντας την ικανότητά του να μαθαίνει από διαφορετικά περιβάλλοντα.
- Δίκτυα τροφοδοσίας από άποψη θέσης: Μετά από προσοχή, ένα απλό νευρωνικό δίκτυο επεξεργάζεται την έξοδο κάθε θέσης ξεχωριστά και πανομοιότυπα. Αυτό συνδυάζεται με την είσοδο μέσω μιας υπολειπόμενης σύνδεσης και ακολουθείται από κανονικοποίηση στρώσης.
- Παραγωγή εξόδου: Στη συνέχεια, ο αποκωδικοποιητής προβλέπει μια ακολουθία εξόδου, επηρεασμένη από το περιβάλλον του κωδικοποιητή και το τι έχει δημιουργήσει μέχρι τώρα.
Η ικανότητα του μετασχηματιστή να χειρίζεται παράλληλα ακολουθίες και ο ισχυρός μηχανισμός προσοχής του τον καθιστούν ισχυρό για εργασίες όπως η μετάφραση και η δημιουργία κειμένου.
Αντίθετα, το μοντέλο Mamba λειτουργεί διαφορετικά χρησιμοποιώντας επιλεκτικούς χώρους καταστάσεων για την επεξεργασία ακολουθιών. Αυτή η προσέγγιση αντιμετωπίζει την υπολογιστική αναποτελεσματικότητα στους μετασχηματιστές όταν αντιμετωπίζουμε μεγάλες ακολουθίες. Ο σχεδιασμός του Mamba επιτρέπει ταχύτερη εξαγωγή συμπερασμάτων και γραμμική κλίμακα με το μήκος της ακολουθίας, θέτοντας ένα νέο παράδειγμα για τη μοντελοποίηση ακολουθιών που θα μπορούσε να είναι πιο αποτελεσματικό, ειδικά καθώς οι ακολουθίες γίνονται όλο και πιο μακροσκελείς.
mamba
Αυτό που κάνει το Mamba πραγματικά μοναδικό είναι η απομάκρυνσή του από τα παραδοσιακά μπλοκ προσοχής και MLP. Αυτή η απλοποίηση οδηγεί σε ένα ελαφρύτερο, πιο γρήγορο μοντέλο που κλιμακώνεται γραμμικά με το μήκος της ακολουθίας – ένα κατόρθωμα που δεν έχει ταίρι από τους προκατόχους του.
Τα βασικά χαρακτηριστικά του Mamba περιλαμβάνουν:
- Επιλεκτικά SSM: Αυτά επιτρέπουν στο Mamba να φιλτράρει άσχετες πληροφορίες και να εστιάζει σε σχετικά δεδομένα, βελτιώνοντας τον χειρισμό των ακολουθιών. Αυτή η επιλεκτικότητα είναι κρίσιμη για την αποτελεσματική συλλογιστική με βάση το περιεχόμενο.
- Αλγόριθμος με γνώση υλικού: Το Mamba χρησιμοποιεί έναν παράλληλο αλγόριθμο που είναι βελτιστοποιημένος για σύγχρονο υλικό, ειδικά GPU. Αυτός ο σχεδιασμός επιτρέπει ταχύτερους υπολογισμούς και μειώνει τις απαιτήσεις μνήμης σε σύγκριση με τα παραδοσιακά μοντέλα.
- Απλοποιημένη Αρχιτεκτονική: Ενσωματώνοντας επιλεκτικά SSM και εξαλείφοντας τα μπλοκ προσοχής και MLP, το Mamba προσφέρει μια απλούστερη, πιο ομοιογενή δομή. Αυτό οδηγεί σε καλύτερη επεκτασιμότητα και απόδοση.
Το Mamba έχει επιδείξει ανώτερες επιδόσεις σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένης της γλώσσας, του ήχου και της γονιδιωματικής, υπερέχοντας τόσο στην προεκπαίδευση όσο και σε εργασίες που αφορούν συγκεκριμένους τομείς. Για παράδειγμα, στη μοντελοποίηση γλώσσας, το Mamba ταιριάζει ή υπερβαίνει την απόδοση μεγαλύτερων μοντέλων Transformer.
Ο κώδικας του Mamba και τα προεκπαιδευμένα μοντέλα είναι ανοιχτά διαθέσιμα για κοινοτική χρήση στο GitHub.
Οι τυπικές εργασίες αντιγραφής είναι απλές για γραμμικά μοντέλα. Οι επιλεκτικές κεφαλές αντιγραφής και επαγωγής απαιτούν δυναμική μνήμη με επίγνωση περιεχομένου για LLM.
Τα μοντέλα δομημένου χώρου κατάστασης (S4) εμφανίστηκαν πρόσφατα ως μια πολλά υποσχόμενη κατηγορία μοντέλων ακολουθίας, που περιλαμβάνει χαρακτηριστικά από RNN, CNN και κλασικά μοντέλα χώρου κατάστασης. Τα μοντέλα S4 αντλούν έμπνευση από συνεχή συστήματα, συγκεκριμένα έναν τύπο συστήματος που χαρτογραφεί μονοδιάστατες λειτουργίες ή ακολουθίες μέσω μιας σιωπηρής λανθάνουσας κατάστασης. Στο πλαίσιο της βαθιάς μάθησης, αντιπροσωπεύουν μια σημαντική καινοτομία, παρέχοντας μια νέα μεθοδολογία για το σχεδιασμό μοντέλων ακολουθίας που είναι αποτελεσματικά και εξαιρετικά προσαρμόσιμα.
Η δυναμική των μοντέλων S4
SSM (S4) Αυτό είναι το βασικό μοντέλο δομημένου χώρου κατάστασης. Χρειάζεται μια σειρά x και παράγει μια έξοδο y χρησιμοποιώντας μαθημένες παραμέτρους A, B, Cκαι μια παράμετρος καθυστέρησης Δ. Ο μετασχηματισμός περιλαμβάνει τη διακριτοποίηση των παραμέτρων (μετατροπή συνεχών συναρτήσεων σε διακριτές) και την εφαρμογή της λειτουργίας SSM, η οποία είναι αμετάβλητη στο χρόνο—που σημαίνει ότι δεν αλλάζει σε διαφορετικά χρονικά βήματα.
Η σημασία της διακριτοποίησης
Η διακριτοποίηση είναι μια βασική διαδικασία που μετατρέπει τις συνεχείς παραμέτρους σε διακριτές μέσω σταθερών τύπων, επιτρέποντας στα μοντέλα S4 να διατηρούν μια σύνδεση με συστήματα συνεχούς χρόνου. Αυτό προσδίδει στα μοντέλα πρόσθετες ιδιότητες, όπως η αναλλοίωτη ανάλυση, και διασφαλίζει τη σωστή κανονικοποίηση, βελτιώνοντας τη σταθερότητα και την απόδοση του μοντέλου. Η διακριτοποίηση κάνει επίσης παραλληλισμούς με τους μηχανισμούς πύλης που βρίσκονται στα RNN, οι οποίοι είναι κρίσιμοι για τη διαχείριση της ροής πληροφοριών μέσω του δικτύου.
Γραμμική χρονική αμετάβλητη (LTI)
Ένα βασικό χαρακτηριστικό των μοντέλων S4 είναι η γραμμική χρονική αναλλοίωσή τους. Αυτή η ιδιότητα υποδηλώνει ότι η δυναμική του μοντέλου παραμένει σταθερή με την πάροδο του χρόνου, με τις παραμέτρους σταθερές για όλα τα χρονικά βήματα. Το LTI είναι ο ακρογωνιαίος λίθος της επανάληψης και των συνελίξεων, προσφέροντας ένα απλοποιημένο αλλά ισχυρό πλαίσιο για τη δημιουργία μοντέλων ακολουθίας.
Ξεπερνώντας τους Θεμελιώδεις Περιορισμούς
Το πλαίσιο S4 περιορίζεται παραδοσιακά από τη φύση του LTI, το οποίο θέτει προκλήσεις στη μοντελοποίηση δεδομένων που απαιτούν προσαρμοστική δυναμική. Η πρόσφατη ερευνητική εργασία παρουσιάζει μια προσέγγιση που ξεπερνά αυτούς τους περιορισμούς εισάγοντας παραμέτρους που μεταβάλλονται χρονικά, καταργώντας έτσι τον περιορισμό του LTI. Αυτό επιτρέπει στα μοντέλα S4 να χειρίζονται ένα πιο ποικίλο σύνολο ακολουθιών και εργασιών, διευρύνοντας σημαντικά τη δυνατότητα εφαρμογής τους.
Ο όρος «μοντέλο του χώρου κατάστασης» καλύπτει ευρέως κάθε επαναλαμβανόμενη διαδικασία που περιλαμβάνει μια λανθάνουσα κατάσταση και έχει χρησιμοποιηθεί για να περιγράψει διάφορες έννοιες σε πολλούς κλάδους. Στο πλαίσιο της βαθιάς μάθησης, τα μοντέλα S4 ή δομημένα SSM, αναφέρονται σε μια συγκεκριμένη κατηγορία μοντέλων που έχουν βελτιστοποιηθεί για αποτελεσματικούς υπολογισμούς, διατηρώντας παράλληλα την ικανότητα μοντελοποίησης σύνθετων ακολουθιών.
Τα μοντέλα S4 μπορούν να ενσωματωθούν σε αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων από άκρο σε άκρο, λειτουργώντας ως αυτόνομοι μετασχηματισμοί ακολουθιών. Μπορούν να θεωρηθούν ως ανάλογα με τα επίπεδα συνέλιξης στα CNN, παρέχοντας τη ραχοκοκαλιά για τη μοντελοποίηση ακολουθιών σε μια ποικιλία αρχιτεκτονικών νευρωνικών δικτύων.
SSM εναντίον SSM + Επιλογή
Κίνητρο για Επιλεκτικότητα στη Μοντελοποίηση Ακολουθίας
Δομημένα SSM
Η εργασία υποστηρίζει ότι μια θεμελιώδης πτυχή της μοντελοποίησης ακολουθιών είναι η συμπίεση του περιβάλλοντος σε μια διαχειρίσιμη κατάσταση. Τα μοντέλα που μπορούν επιλεκτικά να εστιάζουν ή να φιλτράρουν εισόδους παρέχουν ένα πιο αποτελεσματικό μέσο διατήρησης αυτής της συμπιεσμένης κατάστασης, οδηγώντας σε πιο αποτελεσματικά και ισχυρά μοντέλα ακολουθίας. Αυτή η επιλεκτικότητα είναι ζωτικής σημασίας για τα μοντέλα να ελέγχουν προσαρμοστικά τον τρόπο με τον οποίο ρέουν οι πληροφορίες κατά μήκος της διάστασης της ακολουθίας, μια ουσιαστική ικανότητα για το χειρισμό πολύπλοκων εργασιών στη μοντελοποίηση γλώσσας και πέρα από αυτό.
Τα επιλεκτικά SSM ενισχύουν τα συμβατικά SSM επιτρέποντας στις παραμέτρους τους να εξαρτώνται από τις εισόδους, γεγονός που εισάγει έναν βαθμό προσαρμοστικότητας που προηγουμένως δεν ήταν εφικτός με μοντέλα αμετάβλητα στο χρόνο. Αυτό οδηγεί σε μεταβαλλόμενα χρονικά SSM που δεν μπορούν πλέον να χρησιμοποιούν συνελίξεις για αποτελεσματικούς υπολογισμούς, αλλά βασίζονται σε έναν γραμμικό μηχανισμό επανάληψης, μια σημαντική απόκλιση από τα παραδοσιακά μοντέλα.
SSM + Επιλογή (S6) Αυτή η παραλλαγή περιλαμβάνει έναν μηχανισμό επιλογής, προσθέτοντας εξάρτηση εισόδου στις παραμέτρους B και Cκαι μια παράμετρος καθυστέρησης Δ. Αυτό επιτρέπει στο μοντέλο να εστιάζει επιλεκτικά σε ορισμένα μέρη της ακολουθίας εισόδου x. Οι παράμετροι διακριτοποιούνται λαμβάνοντας υπόψη την επιλογή και η λειτουργία SSM εφαρμόζεται με χρονικά μεταβαλλόμενο τρόπο χρησιμοποιώντας μια λειτουργία σάρωσης, η οποία επεξεργάζεται στοιχεία διαδοχικά, προσαρμόζοντας την εστίαση δυναμικά με την πάροδο του χρόνου.
Highlights απόδοσης του Mamba
Το Mamba είναι το καλύτερο στην κατηγορία του σε κάθε αποτέλεσμα αξιολόγησης
Όσον αφορά τις επιδόσεις, το Mamba υπερέχει τόσο στην ταχύτητα όσο και στην ακρίβεια συμπερασμάτων. Η σχεδίασή του επιτρέπει την καλύτερη χρήση μεγαλύτερων πλαισίων, κάτι που αποδεικνύεται τόσο στη μοντελοποίηση DNA όσο και στο ηχητικό μοντέλο, ξεπερνώντας τα προηγούμενα μοντέλα σε περίπλοκες εργασίες που απαιτούν εξαρτήσεις μεγάλης εμβέλειας. Η ευελιξία του τονίζεται επίσης σε αξιολογήσεις μηδενικής λήψης σε πολλαπλές εργασίες, θέτοντας ένα νέο πρότυπο για τέτοια μοντέλα όσον αφορά την αποτελεσματικότητα και την επεκτασιμότητα.
Ξεκινώντας με το Mamba
Για όσους ενδιαφέρονται να αξιοποιήσουν το Mamba, οι τεχνικές απαιτήσεις περιλαμβάνουν λειτουργικό σύστημα Linux, GPU NVIDIA, PyTorch 1.12+ και CUDA 11.6+. Η εγκατάσταση περιλαμβάνει απλές εντολές pip για να εγκαταστήσετε τα απαραίτητα πακέτα από το Αποθετήριο Mamba. Εάν προκύψουν προβλήματα συμβατότητας με τις εκδόσεις του PyTorch, η χρήση της σημαίας –no-build-isolation with pip μπορεί να βοηθήσει. Αυτά τα μοντέλα, εκπαιδευμένα σε εκτεταμένα σύνολα δεδομένων όπως το Pile και το σύνολο δεδομένων SlimPajama, έχουν σχεδιαστεί για να ανταποκρίνονται σε διάφορες υπολογιστικές ανάγκες και σημεία αναφοράς απόδοσης.
Το Mamba προσφέρει διαφορετικά επίπεδα διεπαφών, από το επιλεκτικό επίπεδο SSM έως το μπλοκ Mamba και πλήρεις δομές μοντέλων γλώσσας. Το μπλοκ Mamba, το οποίο είναι η κύρια μονάδα της αρχιτεκτονικής, χρησιμοποιεί ένα επίπεδο αιτιώδους Conv1d και μπορεί εύκολα να ενσωματωθεί σε σχέδια νευρωνικών δικτύων. Το παρεχόμενο παράδειγμα χρήσης στην Python δείχνει τη δημιουργία ενός μοντέλου Mamba και την επεξεργασία δεδομένων μέσω αυτού, τονίζοντας την απλότητα και την ευελιξία του συστήματος.
Προεκπαιδευμένα μοντέλα Mamba είναι διαθέσιμα στο Αγκαλιάζοντας το πρόσωπο, με μεγέθη που κυμαίνονται από 130M έως 2.8B παραμέτρους, εκπαιδευμένο στο εκτενές σύνολο δεδομένων Pile και στο σύνολο δεδομένων SlimPajama. Αυτά τα μοντέλα έχουν σχεδιαστεί για να ικανοποιούν διαφορετικές υπολογιστικές απαιτήσεις και απαιτήσεις απόδοσης, τηρώντας τα πρότυπα διαστάσεων του GPT-3. Οι χρήστες μπορούν να αναμένουν υψηλή απόδοση και ακρίβεια από αυτά τα μοντέλα, καθιστώντας το Mamba μια ανταγωνιστική επιλογή για διάφορες εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένης αλλά χωρίς περιορισμό της μοντελοποίησης γλώσσας.
Ο αντίκτυπος του Mamba
Το Mamba αντιπροσωπεύει ένα άλμα προς τα εμπρός στη μοντελοποίηση ακολουθιών, προσφέροντας μια ισχυρή εναλλακτική λύση στις αρχιτεκτονικές του Transformer για την επεξεργασία δεδομένων πυκνής πληροφορίας. Ο σχεδιασμός του ευθυγραμμίζεται με τις απαιτήσεις του σύγχρονου υλικού, βελτιστοποιώντας τόσο τη χρήση μνήμης όσο και τις δυνατότητες παράλληλης επεξεργασίας. Η διαθεσιμότητα ανοιχτού κώδικα της βάσης κώδικα του Mamba και των προεκπαιδευμένων μοντέλων του το καθιστά προσιτό και ισχυρό εργαλείο για ερευνητές και προγραμματιστές στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και της βαθιάς μάθησης.
