Механизм внимания (attention) в классических трансформерах имеет квадратичную сложность по длине последовательности, так как вычисляется матрица внимания размером L×L (где L — длина входа). Для борьбы с этим используют несколько подходов:
Какие существуют виды attention, позволяющие избежать квадратичной сложности полного self-attention на длинном контексте?
Механизм внимания (attention) в классических трансформерах имеет квадратичную сложность по длине последовательности, так как вычисляется матрица внимания размером L×L (где L — длина входа).
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Механизм внимания (attention) в классических трансформерах имеет квадратичную сложность по длине последовательности, так как вычисляется матрица внимания размером L×L (где L — длина входа). Для борьбы с этим используют несколько подходов:
- Linformer — аппроксимирует матрицу внимания с помощью низкорангового разложения, сокращая размерность ключей и значений, что уменьшает сложность до линейной.
- Performer — использует случайные проекции и kernel-trick для аппроксимации softmax внимания, позволяя вычислять внимание с линейной сложностью.
- FlashAttention — оптимизирует вычисления внимания на уровне GPU, эффективно используя память и вычисления, что ускоряет процесс без потери точности.
- Sliding-window attention — ограничивает внимание локальным окном фиксированного размера, то есть каждый токен взаимодействует только с соседними, что снижает сложность до линейной.
- Sparse attention — использует разреженные маски внимания, где каждый токен смотрит не на все остальные, а на ограниченный набор релевантных токенов, уменьшая вычисления.
Все эти методы направлены на снижение вычислительной и памяти нагрузки, сохраняя при этом качество модели для длинных последовательностей.