Attention is all you need.

至少在矩陣這兒是。

Mamba架構(gòu)最新進展：僅需1%計算量，新模型性能達(dá)SOTA。

能做到這一點，還多虧了Transformer。

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通過將Transformer模型中的知識有效遷移到Mamba等替代架構(gòu)中，模型能在保持較低計算成本的同時，性能更好。

這就是由Mamba主創(chuàng)之一Albert Gu領(lǐng)銜的最新成果。

值得一提的是，這種方法還適用于Mamba以外的非Transformer架構(gòu)。

從Transformer到SSMs

Transformer由于依賴二次自注意力機制，所需計算量很大。

二次自注意力機制能讓模型在處理序列數(shù)據(jù)時有效捕捉序列內(nèi)部的長距離依賴關(guān)系，但是由于二次時間復(fù)雜度（如果輸入規(guī)模翻倍，模型計算所需時間增加4倍），導(dǎo)致處理長序列的計算成本很高。

為了解決這個問題，學(xué)界提出了很多新架構(gòu)，比如Mamba、RWKV等，它們的微調(diào)和推理成本更低。

考慮到Transformer模型預(yù)訓(xùn)練已經(jīng)投入了大量計算資源，研究人員想到，為什么不能在此基礎(chǔ)上進行提升？

所以在本項研究中，他們提出了一種蒸餾方法MOHAWK，利用Transformer預(yù)訓(xùn)練模型來訓(xùn)練SSMs模型。

其核心在于注意力機制、線性注意力、Mamba的結(jié)構(gòu)化掩碼注意力SMA等，都是跨輸入長度維度的序列轉(zhuǎn)換。因此它們都有各自的矩陣混合器，比如softmax。

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通過將注意力和SSMs視為通過應(yīng)用不同類別的矩陣來混合不同token嵌入的序列變換，序列模型架構(gòu)可以分解為獨立序列混合和通道混合塊。

比如Transformer由注意力（序列混合器）和MLP（通道混合器）塊組成，使用這種分解可以蒸餾模型的每個元素。

具體蒸餾分為三個階段：

第一階段：矩陣對齊（Matrix Orientation）。對齊序列變換矩陣本身。

第二階段：隱藏狀態(tài)對齊（Hidden-State Alignment）。對齊網(wǎng)絡(luò)每個單獨層的隱藏狀態(tài)表示，且不犧牲預(yù)先學(xué)習(xí)的表示。

第三階段：權(quán)重轉(zhuǎn)移和知識蒸餾（Weight-Transfer and Knowledge Distillation）。通過一個端到端訓(xùn)練階段，將權(quán)重轉(zhuǎn)移，最終使用只有一小部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)來蒸餾網(wǎng)絡(luò)的最終輸出。

利用這個方法來實際修改一個模型，比如Phi-Mamba。

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它結(jié)合了Mamba-2和Phi-1.5。

通過MOHAWK方法，該模型從預(yù)訓(xùn)練的Transformer模型中學(xué)習(xí)，同時作為狀態(tài)空間模型，它在處理長序列上比傳統(tǒng)Transformer架構(gòu)更高效。

該模型僅使用3B token進行蒸餾，數(shù)據(jù)量為從頭訓(xùn)練模型的1%，但是性能達(dá)到開源非Transformer架構(gòu)中的SOTA。

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實驗發(fā)現(xiàn)，隱藏狀態(tài)對齊更好，可以提高后續(xù)階段的性能。

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研究團隊也發(fā)布了混合Phi-Mamba-1.5B，通過5B token蒸餾，模型與類似混合模型表現(xiàn)相當(dāng)，但是注意力層只用了4層。

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值得一提的是，這種蒸餾方法不止適用于Mamba。

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該研究由CUM助理教授、Cartesia AI聯(lián)合創(chuàng)始人及首席科學(xué)家Albert Gu領(lǐng)銜。

去年，他和FlashAttention作者Tri Dao一起提出了Mamba，成為第一個真正實現(xiàn)匹配Transformer性能的線性時間序列模型。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2408.10189