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Token化一切,甚至网络!北大&谷歌&马普所提出TokenFormer,Transformer从来没有这么灵活过!
5478点击    2024-11-14 14:13

新一代通用灵活的网络结构 TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters 来啦!


TokenFormer 不仅像原始 Transformer 一样 Token 化了 input data,并且 Token 化了网络参数,将 attention 机制拓展到 Token 和 parameters 的交互中,最大化了 Transformer 的灵活性,真正得到了一个 Fully attention-based 的网络结构。


这种方式打破了原有人们区别看待 data 和 model 的观念,即所有的计算都归纳为不同类型的 Token(e.g., data, param token)通过灵活的 attention 来交互。得益于这一灵活的性质,TokenFormer 允许 incremental scaling model size,基于训好的模型上增量的拓展新的更大的模型,大大节省了计算的开销:



这项名为 TokenFormer 的新工作,由谷歌,马普计算所和北大的研究者提出,在 Twitter,HackerNews, Reddit 上得到广泛的讨论和关注 (Twitter 上有 150K + 的浏览量)。



目前代码、模型和项目主页均已放出:


  • 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2410.23168
  • 开源代码:https://github.com/Haiyang-W/TokenFormer
  • 开源模型:https://huggingface.co/Haiyang-W


背景介绍


得益于其处理各种数据的灵活性,Transformer 网络结构在各个 AI 领域都取得了巨大的成功。


Transformer 模型通常将处理单个 Token 所需的计算分为两个部分:与其他 Token 的交互(Token-Token Interaction)和涉及模型参数的计算(Token-Parameter Interaction)。


Attention 促进了 Token-Token 之间的交互,使现代通用基础模型能够将多模态数据编码成统一的 Token 序列,并有效捕捉它们之间的复杂依赖关系。


相反,Token-Parameter 计算主要依赖于固定的 linear projection,大大限制 model size 的 scaling。Scaling model 是通常改变模型结构,往往需要从头训练整个模型,带来了过多的资源消耗,使其越来越不切实际。


在本文中,研究团队使用 token 这一概念建模所有的计算,即将 model parameters 也视为一种 token,网络的计算统一为各种不同的 token ( e.g., data tokens and parameter tokens) 之间通过 attention 来进行交互,大大增强了 Token-Parameter 交互的灵活性,从而能够增量式的扩展模型参数,有效地重用先前训练的模型,从而显著降低了训练负担。


为实现这一目标,研究团队引入了 TokenFormer。统一 Token-Token 和 Token-Parameters Interaction 的计算。其 Token-Parameter attention 具有灵活性,并能够处理可变数量的参数,从而本质上最大化了 Transformer 的灵活性,增强了模型的可扩展性。


TokenFormer 提供一种新的看待模型的视角,即网络的计算就是一些 Tokens 相互任意交互。基于这些 Tokens (e.g., data token, parameter token, memory token)和 attention 机制可以灵活地构造任意的网络结构。


该团队希望 TokenFormer 作为一种通用的网络结构,不仅在 incremental model scaling 上有贡献,还在 Sparse Inference, Parameter-Efficient Tuning, Vision and Language Models, Device-Cloud Collaboration 和 Model Interpretability 等领域有更多的贡献。


方法


Tokenformer 的核心创新是 Token-Parameter Attention(Pattention) Layer,它结合了一组 Trainable Tokens 作为 model parameters,并通过 cross-attention 来管理 Input Token 与这些 Parameter Tokens 之间的交互。


通过这种方式,Pattention 层引入了一个额外的维度 —Parameter Token 的数量,这一维度独立于输入和输出维度。此解耦方式使得输入数据可以与 variable number of parameters 进行交互,提供了增量模型扩展所需的灵活性。  




研究团队使用 Pattention Layer 替换掉标准 Transformer 中的所有的 linear projection,最大化 Transformer 的灵活性。


应用:天生的增量式 Model Scaling


有了 TokenFormer 这一灵活的性质,可以延伸出很多应用。这里以增量式 model scaling 为例。




这里直观的理解就是每个 Key-Value 代表一种学好的 pattern,其组成一个巨大的知识库。文中的 incremental scaling 就是在原有的知识库上进一步拓展训练。


实验结果


增量式 model scaling:如下右图所示,模型在已经训好的 124M 的模型的基础上,采用增量式训练,只用十分之一的数据就可以达到从头训练策略相近的性能,让模型可以不断迭代,真正地活起来了



Language Modeling:如下表所示,研究团队比较了 Transformer-based 的模型和 TokenFormer 在语言建模上的能力。



在相同规模、相同模型尺寸下, TokenFormer 在大大增加灵活性的前提下达到了比 Transformer 更好的 zero-shot 性能。这里研究团队 follow 了 pythia 标准的训练代码以及数据集:Pile (300B)。上述结果展现了 TokenFormer 在语言模型建模上的能力。

 

Visual Modeling: 为了进一步验证 TokenFormer 的表达能力,研究团队还和标准的 vision transformer 进行了对比。



在 ImageNet-1K 的监督训练的 setting 上,使用相同的训练策略, TokenFormer 的性能超过了 vision-transformer,验证了其在 visual modeling 上的能力。

 

未来研究方向


极致的专家混合(Mixture-of-Experts)范式


研究团队认为 Tokenformer 是专家混合(MoE)框架的极致实例化,其中每一组键 - 值参数对都充当一个独立的专家。这种创新的类 MoE 架构有可能显著减少与 Token-Parameter 交互相关的计算成本。


新的参数高效微调范式


Tokenformer 的扩展方法通过集成额外的 key-value parameter pairs,展现了一种参数高效的微调策略。当面对新任务或数据集时,该模型可以通过加入新的 Token Parameters 来扩展其预训练参数,从而快速适应特定任务需求。


整合视觉和语言模型


利用 Tokenformer 的参数高效微调能力,可以实现视觉和语言模态的无缝集成。具体方法是将预训练的 Visual Tokenformer 和 Language Tokenformer 的 key-value parameter Tokens 统一为一个参数集,然后引入新的 Trainable Tokens 来执行视觉 - 语言对齐和指令微调。


端云协同


Tokenformer 可以在设备 - 云协作中充当云端知识库,为设备端的大语言模型(LLM)提供支持,其中每组 key-value parameter tokens 代表一个可学习模式,通过设备进行实时处理,并利用云端执行密集任务。


增强模型的可解释性


由于 Tokenformer 完全基于注意力机制,它自然受益于在 Token-Parameter 交互中与注意力相关的可解释性特性。这一特点增强了模型的可解释性,为 AI 社区开发更透明、易理解的模型贡献力量。


文章来自于“机器之心”,作者“汪海洋”。


AITNT资源拓展
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1
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

2
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner