nGPT技術(shù)概述

文本越長(zhǎng)，加速越快

在nGPT中，所有的向量（嵌入、MLP、注意力矩陣、隱藏狀態(tài)），都被歸一化為單位范數(shù)（unit norm）。

輸入后的token在超球面表面上移動(dòng)，每一層都通過(guò)「位移」來(lái)貢獻(xiàn)最終的輸出預(yù)測(cè)，其中位移量是由MLP和注意力模塊進(jìn)行定義的，其向量組件都位于同一個(gè)超球面上。

實(shí)驗(yàn)表明，nGPT達(dá)到相同精度所需的訓(xùn)練步驟減少了4-20倍，具體取決于序列長(zhǎng)度：

– 1k上下文，訓(xùn)練速度提高4倍

– 4k上下文，訓(xùn)練速度提高10倍

– 8k上下文，訓(xùn)練速度提高20倍

nGPT架構(gòu)特別注重?cái)?shù)據(jù)流的管理與優(yōu)化，采用先進(jìn)的并行計(jì)算技術(shù)，有效減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，確保了大規(guī)模訓(xùn)練過(guò)程中的高效率和穩(wěn)定性。

nGPT架構(gòu)設(shè)計(jì)考慮到了廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，其模塊化和可擴(kuò)展性特點(diǎn)使得模型能夠靈活適應(yīng)不同的任務(wù)需求，從自然語(yǔ)言處理到圖像識(shí)別均能展現(xiàn)出色的適應(yīng)性。

nGPT全新架構(gòu)，超球面上歸一化

毋庸置疑，Transformer架構(gòu)是現(xiàn)代大模型的基礎(chǔ)。

不過(guò)，當(dāng)前基于Transformer搭建的大模型都是計(jì)算密集型的，需要耗費(fèi)大量的資源和時(shí)間。

為了改進(jìn)其訓(xùn)練穩(wěn)定性、推理成本、上下文長(zhǎng)度、魯棒性等方面，AI科學(xué)家已進(jìn)行了大量的修改嘗試。

由此，英偉達(dá)團(tuán)隊(duì)提出了，在歸一化Transformer新視角下，統(tǒng)一該領(lǐng)域的各種發(fā)現(xiàn)和觀察。

在超球面上優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

建議將形成網(wǎng)絡(luò)矩陣嵌入維度的所有向量歸一化，使其位于單位范數(shù)超球面上。這種方法將矩陣-向量乘法轉(zhuǎn)化為余弦相似度的計(jì)算，其范圍限定在 [-1,1] 之間。而且歸一化消除了對(duì)權(quán)重衰減的需求。

歸一化Transformer作為超球面上的可變度量?jī)?yōu)化器

歸一化Transformer本身在超球面上執(zhí)行多步優(yōu)化（每層兩步），其中注意力和MLP更新的每一步，都由特征學(xué)習(xí)率控制——這些是可學(xué)習(xí)的可變度量矩陣的對(duì)角線元素。

對(duì)于輸入序列中的每個(gè)token ，歸一化Transformer的優(yōu)化路徑從超球面上對(duì)應(yīng)于其輸入嵌入向量的點(diǎn)開(kāi)始，移動(dòng)到超球面上最能預(yù)測(cè)下一個(gè)的嵌入向量的點(diǎn)。

更快的收斂

研究證明，歸一化Transformer將達(dá)到相同精度所需的訓(xùn)練步驟減少了4-20倍。

Transformer簡(jiǎn)介

Transformer基本架構(gòu)

自注意力機(jī)制原理

自注意力機(jī)制是Transformer架構(gòu)的核心，它通過(guò)計(jì)算輸入序列中每個(gè)元素與其他元素之間的關(guān)系權(quán)重，實(shí)現(xiàn)了信息的全局捕獲和加權(quán)求和，從而提升了模型對(duì)序列數(shù)據(jù)的處理能力。

編碼器與解碼器結(jié)構(gòu)

Transformer模型由編碼器和解碼器兩部分組成，編碼器負(fù)責(zé)將輸入序列轉(zhuǎn)換為中間表示，而解碼器則將這種表示逐步轉(zhuǎn)換回目標(biāo)序列，二者通過(guò)多頭注意力機(jī)制進(jìn)行信息傳遞。

位置編碼的作用

在Transformer模型中，為了保留序列數(shù)據(jù)的順序信息，引入了位置編碼。位置編碼為每個(gè)序列位置賦予唯一的向量表示，使模型能夠區(qū)分不同位置的輸入，增強(qiáng)序列理解。

注意力機(jī)制原理

注意力機(jī)制是深度學(xué)習(xí)中的一種技術(shù)，它模仿人類的注意力聚焦特性，通過(guò)賦予不同輸入不同的權(quán)重，幫助模型關(guān)注到最關(guān)鍵的信息，從而提高處理效率和準(zhǔn)確度。

自注意力機(jī)制允許模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，能夠同時(shí)考慮到序列中的所有元素，通過(guò)計(jì)算每個(gè)元素與其它元素的相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)信息的全局整合，顯著提升模型的表現(xiàn)能力。

多頭注意力機(jī)制通過(guò)并行運(yùn)行多個(gè)注意力層，每個(gè)注意力層從不同的表示子空間學(xué)習(xí)信息，然后將這些信息匯總起來(lái)，增強(qiáng)了模型捕捉復(fù)雜模式和關(guān)系的能力。

多頭注意力機(jī)制是Transformer模型的核心組件之一，它允許模型在不同的表示子空間中同時(shí)學(xué)習(xí)信息。這種機(jī)制增強(qiáng)了模型對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)模式的捕捉能力，提高了處理長(zhǎng)距離依賴關(guān)系的效率。

將位置編碼與多頭注意力機(jī)制相結(jié)合，Transformer模型能夠在保持對(duì)序列中每個(gè)元素位置敏感的同時(shí)，有效處理不同位置間的相互影響。這種方法不僅提升了模型的性能，還增加了其靈活性和適用性。

nGPT與Transformer的創(chuàng)新點(diǎn)

動(dòng)態(tài)計(jì)算架構(gòu)

nGPT通過(guò)引入動(dòng)態(tài)計(jì)算架構(gòu)，能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特性和需求靈活調(diào)整計(jì)算資源的分配，顯著提高了模型的運(yùn)行效率和處理速度。

增強(qiáng)的并行性

nGPT在設(shè)計(jì)上優(yōu)化了并行計(jì)算能力，通過(guò)更細(xì)粒度的任務(wù)分解和更高效的數(shù)據(jù)流管理，使得大規(guī)模并行處理成為可能，從而大幅提升了模型的訓(xùn)練和推理速度。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制

nGPT內(nèi)置了先進(jìn)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，可以根據(jù)不同任務(wù)的特點(diǎn)自動(dòng)調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，這種自適應(yīng)性不僅提升了模型的泛化能力，還增強(qiáng)了其對(duì)新數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力。

nGPT跨領(lǐng)域適應(yīng)性研究

領(lǐng)域適應(yīng)性的基本概念：

領(lǐng)域適應(yīng)性（Domain Adaptation）是遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）中的一種，旨在解決模型在源域（source domain）和目標(biāo)域（target domain）之間分布不一致的問(wèn)題。通過(guò)領(lǐng)域適應(yīng)性，可以嘗試建立一個(gè)在源域和目標(biāo)域都適用的模型，以實(shí)現(xiàn)知識(shí)的有效遷移。

nGPT在跨領(lǐng)域適應(yīng)性的應(yīng)用：

nGPT作為一種創(chuàng)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其核心在于超球面優(yōu)化策略，這一策略不僅提高了訓(xùn)練速度，還增強(qiáng)了模型的穩(wěn)定性。在跨領(lǐng)域適應(yīng)性研究中，nGPT可以通過(guò)調(diào)整其超球面優(yōu)化策略，適應(yīng)不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分布和特征，從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)的遷移和共享。例如，在語(yǔ)音識(shí)別、文本處理或圖像識(shí)別等領(lǐng)域，nGPT可以通過(guò)調(diào)整其向量歸一化策略和位移量計(jì)算方法，適應(yīng)不同領(lǐng)域的特定需求。

具體應(yīng)用案例：

在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，nGPT可以針對(duì)不同口音和噪聲條件下的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行有效識(shí)別。通過(guò)調(diào)整其超球面優(yōu)化策略，nGPT可以適應(yīng)不同口音和噪聲環(huán)境下的語(yǔ)音數(shù)據(jù)分布，提高識(shí)別準(zhǔn)確率。在文本處理領(lǐng)域，基于新聞數(shù)據(jù)訓(xùn)練的nGPT模型可以適應(yīng)博客或論壇等不同領(lǐng)域的文本數(shù)據(jù)。通過(guò)調(diào)整其向量歸一化策略和位移量計(jì)算方法，nGPT可以捕捉到不同領(lǐng)域文本數(shù)據(jù)的特征和差異，實(shí)現(xiàn)有效的文本分類和信息提取。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，nGPT可以針對(duì)無(wú)背景物體圖片進(jìn)行訓(xùn)練，并將其應(yīng)用于實(shí)際生活中存在背景的物體圖片識(shí)別。通過(guò)調(diào)整其超球面優(yōu)化策略和特征提取方法，nGPT可以適應(yīng)不同背景下的物體圖片數(shù)據(jù)分布和特征差異。

總的來(lái)說(shuō)，nGPT在跨領(lǐng)域適應(yīng)性研究方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值和研究潛力。通過(guò)調(diào)整其超球面優(yōu)化策略和特征提取方法，nGPT可以適應(yīng)不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分布和特征差異，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的遷移和共享。然而，需要注意的是，跨領(lǐng)域適應(yīng)性研究仍然是一個(gè)復(fù)雜而有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，需要進(jìn)一步研究和探索更有效的方法和技術(shù)來(lái)提高nGPT在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用效果和穩(wěn)定性。

結(jié)語(yǔ)

英偉達(dá)的歸一化Transformer（nGPT）不僅在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了突破，而且在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出巨大的潛力。這一創(chuàng)新架構(gòu)的出現(xiàn)，預(yù)示著AI領(lǐng)域?qū)⒂瓉?lái)更高效、更智能的發(fā)展時(shí)代。（文/宋雨涵）

lixiangjing

算力豹主編