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Meta開源“記憶層”，重塑Transformer架構大模型
最后更新: 2025-01-03 14:29:3711月3日凌晨三點，全球社交巨頭Meta分享了一個創(chuàng)新研究——Memory layers（記憶層）。
目前，Transformer架構的預訓練大模型在存儲、查詢數(shù)據(jù)時，隨著參數(shù)的變大對算力的需求呈指數(shù)級增長?！坝洃泴印眲t提出了新的高效查詢機制替代了傳統(tǒng)的查詢方法，通過比較查詢鍵與兩個較小集合中的鍵，可以快速找到最相關的鍵，而無需遍歷模型的整個記憶層。
換言之，可以在不增加算力的情況下顯著增加大模型的參數(shù)。在傳統(tǒng)的鍵值查找中，每個查詢都需要與記憶層中的每個鍵進行比較，以找到最匹配的值。該方法在鍵的數(shù)量較少時是可行的，但隨著記憶層規(guī)模的增長，這種暴力搜索的方式變得非常低效，需要消耗巨大算力和時間。
Product - Key Lookup是“記憶層”的核心算法之一，使用了一種分而治之的策略，將傳統(tǒng)的單一鍵集合分解為兩個較小的鍵集合，通過兩個階段的查找來減少必要的比較次數(shù)，從而提高查找效率。
除了計算效率之外，Product-Key Lookup模塊還優(yōu)化了內(nèi)存和帶寬的使用。由于每個GPU只需要處理一半的鍵，因此內(nèi)存的使用量減少了一半。由于每個GPU只需要返回與自己處理的鍵相關的值，所以內(nèi)存帶寬的需求也得到了優(yōu)化。
Product-Key Lookup算法不僅提高了記憶層的查詢效率，還為記憶層的應用開辟了新的可能性，使得記憶層可以被應用于更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更復雜的任務中，包括大規(guī)模知識圖譜的查詢、長文本的語義檢索等。
并行記憶層則主要是用于對硬件GPU的優(yōu)化。在傳統(tǒng)的Transformer架構模型中，隨著模型規(guī)模的增加，計算和內(nèi)存需求也隨之增長。特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，單一的計算單元很難滿足這種需求。并行記憶層通過在多個GPU之間分配任務，有效解決這一難題。在并行記憶層的設計中，每個計算單元只負責處理一部分數(shù)據(jù)，這樣可以減少單個計算單元的負擔，同時提高整體的處理速度。
共享記憶參數(shù)則是另外一個重要優(yōu)化方法，允許不同層的記憶層共享同一個參數(shù)集合。這種設計的優(yōu)勢在于，它減少了模型的總參數(shù)數(shù)量，同時提高了參數(shù)的利用率。
為了應對訓練期間可能出現(xiàn)的變化，研究人員開發(fā)了一套動態(tài)調整策略。每當有新的鍵加入或舊有的鍵被更新時，系統(tǒng)會自動調整相應的子集，而無需對整個記憶池進行全面改造。這樣的設計既簡化了維護流程，又提高了系統(tǒng)的靈活性和適應性。
本文系觀察者網(wǎng)獨家稿件，未經(jīng)授權，不得轉載。
- 責任編輯: 朱道義
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