sift计算效率优化_Transformer家族3 -- 计算效率优化（Adaptive-Span、Reformer）

Transformer家族3 -- 计算效率优化（Adaptive-Span、Reformer、Lite-Transformer）

1 背景

上文我们从编码长度优化的角度，分析了如何对Transformer进行优化。Transformer-XL、LongFormer等模型，通过片段递归和attention稀疏化等方法，将长文本编码能力提升到了很高的高度。基本已经克服了Transformer长文本捕获能力偏弱的问题，使得下游任务模型performance得到了较大提升，特别是文本较长（大于512）的任务上。

但Transformer计算量和内存消耗过大的问题，还亟待解决。事实上，Transformer-XL、LongFormer已经大大降低了内存和算力消耗。毕竟Transformer之所以长距离编码能力偏弱，就是因为其计算量是序列长度的平方关系，对算力需求过大，导致当前GPU/TPU不能满足需求。编码长度优化和计算量优化，二者是相辅相成的。但着眼于论文的出发点，我们还是分为两个不同的章节进行分析。毕竟总不能所有模型都放在一个章节吧（_）。

本文我们带来Adaptive-Span Transformer、Reformer、Lite-Transformer等几篇文章

2 Adaptive-Span Transformer

论文信息：2019年5月，FaceBook，ACL2019

论文地址

https://arxiv.org/pdf/1905.07799.pdf​arxiv.org

代码和模型地址

https://github.com/facebookresearch/adaptive-span​github.com

2.1 为什么需要Adaptive-Span

之前Transformer-XL将长文本编码能力提升到了较高高度，但是否每个layer的每个head，都需要这么长的attention呢？尽管使用了多种优化手段，长距离attention毕竟还是需要较大的内存和算力。研究发现，大部分head只需要50左右的attention长度，只有少部分head需要较长的attention。这个是make sense的，大部分token只和它附近的token有关联。如下图

我们是否可以实现attention span长度的自适应呢？让不同的layer的不同的head，自己去学习自己的attention span长度呢？Adaptive-Span Transformer给出了肯定答案。

2.2 实现方案

文章设定每个attention head内的token计算，都使用同一个span长度。我们就可以利用attention mask来实现自适应span。对每个head都添加一个attention mask，mask为0的位置不进行attention计算。文章设计的mask函数如下

R为超参，控制曲线平滑度。其为单调递减函数，如下图。

2.3 实验结果

和Transformer家族其他很多模型一样，Adaptive-span也在字符级别的语言模型上进行了验证，数据集为text8。如上，Transformer注意力长度固定为512，结论如下

1. Transformer-XL长程编码能力确实很强，平均span可达3800。
2. 注意力长度确实不需要总那么长，Adaptive-Span大模型上，平均长度只有245
3. Adaptive-Span在算力需求很小（只有XL的1/3）的情况下，效果可以达到SOTA。

上面是在enwik8上的结果。Adaptive-Span又一次在算力很小的情况下，达到了最优效果。值得注意的是，64层的Transformer居然需要120G的计算量，又一次证明了原版Transformer是多么的吃计算资源。另外Transformer-XL在节省计算资源上，其实也算可圈可点。

3 Reformer

论文信息：2020年1月，谷歌，ICLR2020

论文地址

Reformer: The Efficient Transformer​arxiv.org

代码和模型地址

google/trax​github.com

3.1 为什么需要Reformer

Transformer内存和计算量消耗大的问题，一直以来广为诟病，并导致其一直不能在长文本上进行应用。（BERT、RoBERTa均设置最大长度为512）。Reformer认为Transformer有三大问题

1. attention层计算量和序列长度为平方关系，导致无法进行长距离编码
2. 内存占用和模型层数呈N倍关系，导致加深Transformer层数，消耗的内存特别大
3. feed-forward的dff比隐层dmodel一般大很多，导致FF层占用的内存特别大

针对这几个问题，Reformer创新性的提出了三点改进方案

1. LOCALITY-SENSITIVE HASHING 局部敏感hash，使得计算量从 O(L^2)降低为O(L log L) ,L为序列长度
2. Reversible Transformer 可逆Transformer，使得N层layers内存消耗变为只需要一层，从而使得模型加深不会受内存限制。
3. Feed-forward Chunking 分块全连接，大大降低了feed-forward层的内存消耗。

Reformer是Transformer家族中最为关键的几个模型之一（去掉之一貌似都可以，顶多Transformer-XL不答应），其创新新也特别新颖，很多思想值得我们深入思考和借鉴。其效果也是特别明显，大大提高了内存和计算资源效率，编码长度可达64k。下面针对它的三点改进方案进行分析，有点难懂哦。

3.2 实现方案

3.2.1 LOCALITY-SENSITIVE HASHING 局部敏感hash

局部敏感hash有点难懂，Reformer针对Transformer结构进行了深度灵魂拷问

Query和Key必须用两套吗

Transformer主体结构为attention，原版attention计算方法如下

每个token，利用其query向量，和其他token的key向量进行点乘，从而代表两个token之间的相关性。归一化后，利用得到的相关性权重，对每个token的value向量进行加权求和。首先一个问题就是，query和key向量可以是同一套吗？我们可否利用key向量去和其他token的key计算相关性呢？ 为此文章进行实验分析，证明是可行的。个人认为这一点也是make sense的。

在文本和图像上，Q=K的attention，和普通attention，效果差别不大。

必须和每个token计算相关性吗

原版attention中，一个token必须和序列中其他所有token计算相关性，导致计算量随序列长度呈平方关系增长，大大制约了可编码最大长度。那必须和每个token计算相关性吗？其实之前Adaptive-Span Transformer也深度拷问过这个话题。它得出的结论是，对于大部分layer的multi-head，长度50范围内进行attention就已经足够了。不过Adaptive-Span采取的方法还是简单粗暴了一点，它约定每个head的attention span长度是固定的，并且attention span为当前token附近的其他token。 Adaptive-Span Transformer的这种方法显然还是没有抓住Attention计算冗余的痛点。Attention本质是加权求和，权重为两个token间的相关性。最终结果取决于较大的topk权重，其他权值较小的基本就是炮灰。并且softmax归一化更是加剧了这一点。小者更小，大者更大。为了减少计算冗余，我们可以只对相关性大的其他token的key向量计算Attention。

怎么找到相关性大的向量呢

我们现在要从序列中找到与本token相关性最大的token，也就是当前key向量与哪些key向量相关性大。极端例子，如果两个向量完全相同，他们的相关性是最高的。确定两个高维向量的相关性确实比较困难，好在我们可以利用向量Hash来计算。 Reformer采用了局部敏感hash。我们让两个key向量在随机向量上投影，将它们划分到投影区间内。

如图所示，划分了四个区间（4个桶bucket），进行了三次Hash。第一次Hash，使得上面两个向量分别归入bucket0和bucket3中，下面两个向量都归入bucket0。第二次Hash，上面两个向量和下面两个，均归入到bucket2中了。我们可以发现

1. 相似的向量，也就是相关性大的，容易归入到一个bucket中
2. 局部敏感Hash还是有一定的错误率的，我们可以利用多轮Hash来缓解。这也是Reformer的做法，它采取了4轮和8轮的Hash。

整个流程

经过局部敏感Hash后，我们可以将相关性大的key归入同一个bucket中。这样只用在bucket内进行普通Attention即可，大大降低了计算冗余度。为了实现并行计算，考虑到每个bucket包含的向量数目可能不同，实际处理中需要多看一个bucket。整个流程如下

1. 让query等于key
2. 局部敏感Hash（LSH）分桶。上图同一颜色的为同一个桶，共4个桶
3. 桶排序，将相同的桶放在一起
4. 为了实现并行计算，将所有桶分块（chunk），每个chunk大小相同
5. 桶内计算Attention，由于之前做了分块操作，所以需要多看一个块。

多轮LSH

为了减少分桶错误率，文章采用了多次分桶，计算LSH Attention，Multi-round LSH attention。可以提升整体准确率。如下表。

3.2.2 REVERSIBLE TRANSFORMER 可逆Transformer

LSH局部敏感Hash确实比较难理解，可逆Transformer相对好懂一些。这个方案是为了解决Transformer内存占用量，随layers层数线性增长的问题。为什么会线性增长呢？原因是反向传播中，梯度会从top layer向bottom layer传播，所以必须保存住每一层的Q K V向量，也就导致N层就需要N套Q K V。 那有没有办法不保存每一层的Q K V呢？可逆Transformer正是这个思路。它利用时间换空间的思想，只保留一层的向量，反向传播时，实时计算出之前层的向量。所以叫做Reversible。Reformer每一层分为两部分，x1和x2。输出也两部分，y1和y2。计算如下

由y1和y2，可以反向计算出x1和x2，

实操中，F为Attention，G为FeedForward，如下

采用可逆残差连接后，模型效果基本没有下降。这也是make sense的，毕竟可逆是从计算角度来解决问题的，对模型本身没有改变。

3.2.3 Feed-Forward chunking FF层分块

针对fead-forward层内存消耗过大的问题，Reformer也给出了解决方案，就是FF层分块。如下

3.3 实验结果

内存和时间复杂度

Reformer三个创新点，大大降低了内存和时间复杂度，消融分析如下

模型效果

如下为在机器翻译上的效果。Reformer减少了算力消耗，同时也大大增加了长文本编码能力，故模型效果也得到了提升。如下。

4 Lite Transformer

论文信息：2020年4月，MIT & 上海交大，ICLR2020

论文地址

https://arxiv.org/abs/2004.11886​arxiv.org

代码和模型地址

https://github.com/mit-han-lab/lite-transformer​github.com

4.1 为什么要做Lite Transformer

主要出发点仍然是Transformer计算量太大，计算冗余过多的问题。跟Adaptive-Span Transformer和Reformer想法一样，Lite Transformer也觉得没必要做Full Attention，很多Attention连接是冗余的。不一样的是，它通过压缩Attention通道的方式实现，将多头减少了一半。与Base Transformer相比，计算量减少了2.5倍。并且文章使用了量化和剪枝技术，使得模型体积减小了18.2倍。

4.2 实现方案

实现方案很简单，仍然采用了原版Transformer的seq2seq结构，创新点为

1. multiHead self-attention变为了两路并行，分别为一半的通道数（多头）。如下图a所示。其中左半部分为正常的fully attention，它用来捕获全局信息。右半部分为CNN卷积，用来捕获布局信息。最终二者通过FFN层融合。这个架构称为LONG-SHORT RANGE ATTENTION (LSRA)，长短期Attention。
2. 为了进一步降低计算量，作者将CNN转变为了一个depth wise卷积和一个线性全连接。dw卷积在mobileNet中有讲过，不清楚可自行谷歌。

4.3 实验结果

计算复杂度

如上图，在文本摘要任务上，Lite Transformer计算量相比Base Transformer，减少了2.5倍。同时Rouge指标基本没变。

模型体积

Lite Transformer模型体积只有Transformer的2.5分之一，通过8bit量化和剪枝，最终模型体积下降了18.2倍。

5 其他

其他几篇文章，也建议拜读下

1. Generating Long Sequences with Sparse Transformers (OpenAI, 2019.04)
2. Adaptively Sparse Transformers (EMNLP2019, 2019.09)
3. Compressive Transformers for Long-Range Sequence Modelling (2019.11)
4. Transformer on a Diet (2020.02)

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