Blockwise Parallel Transformer for Long Context Large Models

本文是LLM系列文章，针对《Blockwise Parallel Transformer for Long Context Large Models》的翻译。

摘要

Transformer已经成为最先进的自然语言处理模型的基石，在广泛的人工智能应用中展示了卓越的性能。然而，Transformer中的自注意机制和大型前馈网络带来的内存需求限制了它们处理长序列的能力，从而给涉及多个长序列或长期依赖性的任务带来了挑战。我们提出了一种独特的方法，分块并行Transformer（BPT），它利用自注意和前馈网络融合的分块计算来最大限度地降低内存成本。通过处理较长的输入序列，同时保持内存效率，BPT使训练序列比普通Transformers长32倍，比以前的内存高效方法长4倍。对语言建模和强化学习任务的大量实验证明了BPT在减少记忆需求和提高性能方面的有效性。

1 引言

2 Transformer的内存瓶颈

3 大型上下文模型的分块并行

4 内存消耗

5 设置

6 结果

7 相关工作

8 结论

总之，我们提出了一种分块并行化方法来降低Transformers的内存需求，Transformers是最先进的NLP模型的主干。我们的方法能够处理较长的输入序列，同时保持或提高性能。通过大量的实验，我们证明了它的有效性，实现了比高效内存Transformer高出4倍的内存减少。我们的贡献包括在大型Transformer模型中实现大上下文大小的实用方法。随着硬件能力的增强，更大的模型和更长的上下文长度在人工智能研究中被广泛使用。与此同时，随着我们不断突破物理和制造限制，设计尽可能高效的缩放方法以放大大模型和大上下文大小变得更加重要。我们的方法有望训练和评估具有较长输入序列的复杂模型，有可能推动机器学习研究的新突破。
限制和未来工作。尽管我们的方法为Transformer模型实现了最先进的低内存使用率，但它确实有一些局限性需要解决：

• 最佳性能。虽然我们的实现优先考虑高级Jax操作的简单性，但优化低级操作对于实现最佳性能至关重要。在未来的工作中，我们建议考虑将我们的方法移植到CUDA和OpenAI Triton，以实现最小的内存成本和最大的加速。