Longformer

Longformer — это специализированный тип архитектуры глубокого обучения, предназначенный для эффективной обработки длинных последовательностей данных, преодолевающий ограничения традиционных моделей. Первоначально Longformer был введен для устранения ограничений стандартных трансформеров, которые обычно испытывают трудности с последовательностями, длина которых превышает 512 токенов, из-за ограничений памяти. Longformer использует модифицированный механизм внимания. За счет снижения вычислительной сложности с квадратичной до линейной эта архитектура позволяет системам искусственного интеллекта анализировать целые документы, длинные транскрипты или сложные генетические последовательности за один проход без усечения входных данных.

Проблема «бутылочного горлышка» внимания

Чтобы понять значение Longformer, необходимо рассмотреть ограничения таких предшественников, как BERT и ранние модели GPT-3. Стандартные трансформеры используют операцию «самовнимания», при которой каждый токен (слово или часть слова) обращает внимание на все остальные токены в последовательности. Это создает квадратичную вычислительную стоимость; удвоение длины последовательности в четыре раза увеличивает объем памяти, необходимый для вычислений GPU. В результате большинство стандартных моделей накладывают строгие ограничения на размер входных данных, часто вынуждая специалистов по обработке данных разбивать документы на более мелкие, не связанные между собой сегменты, что приводит к потере контекста.

Longformer решает эту проблему за счет внедрения Sparse Attention. Вместо полного соединения «все со всеми», он использует комбинацию локального внимания с окнами и глобального внимания:

• Скользящее окно Внимание: каждый токен обрабатывает только свои непосредственные соседи. Это позволяет уловить локальный контекст и синтаксическую структуру, аналогично тому, как сверточная нейронная сеть (CNN) обрабатывает изображения.
• Расширенное скользящее окно: чтобы увеличить поле восприятия без увеличения вычислений, окно может включать промежутки, позволяющие модели «видеть» дальше в тексте.
• Глобальное внимание: Конкретные заранее выбранные токены (такие как токен классификации [CLS]) обрабатывают все остальные токены в последовательности, а все токены обрабатывают их. Это гарантирует, что модель сохраняет высокий уровень понимания всего ввода для таких задач, как резюмирование текста.

Применение в реальном мире

Возможность одновременной обработки тысяч токенов открывает новые возможности для обработки естественного языка (NLP) и не только.

1. Анализ юридических и медицинских документов

В таких отраслях, как юриспруденция и здравоохранение, документы редко бывают короткими. Юридический договор или история болезни пациента могут занимать десятки страниц. Традиционные большие языковые модели (LLM) требуют фрагментации этих документов, что может привести к упущению важных зависимостей между предложением на странице 1 и определением на странице 30. Longformer позволяет распознавать именованные сущности (NER) и классифицировать весь документ сразу, обеспечивая влияние глобального контекста на интерпретацию конкретных терминов.

2. Ответы на длинные вопросы (QA)

Стандартные системы ответов на вопросы часто сталкиваются с трудностями, когда ответ на вопрос требует синтеза информации, распределенной по длинной статье. Сохраняя полный текст в памяти, модели на основе Longformer могут выполнять многоступенчатое рассуждение, связывая факты, найденные в разных абзацах, для генерации исчерпывающего ответа. Это имеет решающее значение для автоматизированных систем технической поддержки и академических исследовательских инструментов.

Дифференциация ключевых терминов

• Longformer против Transformer: Стандартный Transformer использует полное внимание $N^2$, что делает его точным, но вычислительно затратным для длинных входных данных. Longformer использует разреженное внимание $N$, жертвуя незначительным количеством теоретической мощности ради огромного повышения эффективности, что позволяет использовать входные данные объемом 4096 токенов и более.
• Longformer против Transformer-XL: Хотя оба алгоритма обрабатывают длинные последовательности, Transformer-XL использует механизм рекуррентности (кэширование предыдущих состояний) для запоминания прошлых сегментов. Longformer обрабатывает длинную последовательность за один раз, что упрощает параллельное обучение на таких платформах, как Ultralytics .
• Longformer vs. BigBird: это очень похожие архитектуры, разработанные примерно в одно и то же время. Обе используют механизмы разреженного внимания для достижения линейного масштабирования. BigBird вводит специальный компонент случайного внимания в дополнение к скользящим окнам.

Концепции реализации

Хотя Longformer является скорее архитектурой, чем конкретной функцией, понимание того, как подготовить данные для моделей с длинным контекстом, имеет решающее значение. В современных фреймворках, таких как PyTorch, это часто включает в себя управление вложениями, которые превышают стандартные ограничения

Следующий пример демонстрирует создание фиктивного входного tensor сценария с длинным контекстом, противопоставляя его типичному размеру, используемому в стандартных моделях обнаружения, таких как YOLO26.

import torch

# Standard BERT-like models typically cap at 512 tokens
standard_input = torch.randint(0, 30000, (1, 512))

# Longformer architectures can handle significantly larger inputs (e.g., 4096)
# This allows the model to "see" the entire sequence at once.
long_context_input = torch.randint(0, 30000, (1, 4096))

print(f"Standard Input Shape: {standard_input.shape}")
print(f"Long Context Input Shape: {long_context_input.shape}")

# In computer vision, a similar concept applies when processing high-res images
# without downsampling, preserving fine-grained details.

Актуальность для компьютерного зрения

Хотя изначально Longformer был разработан для текста, принципы, лежащие в его основе, оказали влияние на компьютерное зрение. Концепция ограничения внимания локальным окружением аналогична локализованным операциям в визуальных задачах. Vision Transformers (ViT) сталкиваются с аналогичными проблемами масштабирования при работе с изображениями высокого разрешения, поскольку количество пикселей (или патчей) может быть огромным. Техники, полученные из разреженного внимания Longformer, используются для улучшения классификации изображений и эффективности обнаружения объектов, помогая таким моделям, как YOLO26, поддерживать высокую скорость при обработке детальных визуальных данных.

Для более подробного ознакомления с архитектурными особенностями оригинальная статья AllenAI в Longformer содержит подробные тесты и теоретические обоснования. Кроме того, для эффективного обучения таких крупных моделей часто полезны такие методы, как смешанная точность и усовершенствованные алгоритмы оптимизации.