Longformer

Longformer — это продвинутая модель на основе Transformer, разработанная для эффективной обработки очень длинных документов. Разработанная исследователями из Института искусственного интеллекта Аллена, ее главным новшеством является механизм внимания, который масштабируется линейно с длиной последовательности, в отличие от квадратичного масштабирования стандартных моделей Transformer, таких как BERT. Эта эффективность позволяет выполнять сложные задачи обработки естественного языка (NLP) на текстах, содержащих тысячи или даже десятки тысяч токенов, что является вычислительно непомерным для более ранних архитектур.

Как работает Longformer

Основная причина эффективности Longformer заключается в его уникальной схеме внимания, которая заменяет механизм полного самоанализа стандартного Transformer. Вместо того чтобы каждый токен «обращал внимание» на каждый другой токен, Longformer сочетает в себе два типа внимания:

• Sliding Window (Local) Attention: Большинство токенов обращают внимание только на фиксированное количество соседних токенов с обеих сторон. Это захватывает локальный контекст, подобно тому, как человек понимает слова, основываясь на словах, непосредственно окружающих их. Этот подход вдохновлен успехом сверточных нейронных сетей (CNN) в использовании локальных закономерностей.
• Глобальное внимание: Небольшому числу предварительно выбранных токенов назначается глобальное внимание, что означает, что они могут обращать внимание на все остальные токены во всей последовательности. Эти «глобальные» токены действуют как сборщики высокоуровневой информации со всего документа. Для конкретных задач точная настройкаэти глобальные токены часто выбираются стратегически, например [CLS] токен для задач классификации.

Эта комбинация обеспечивает баланс между вычислительной эффективностью и захватом долгосрочных зависимостей, необходимых для понимания сложных документов. Оригинальное исследование подробно описано в статье "Longformer: The Long-Document Transformer".

Применение в AI и машинном обучении

Способность Longformer обрабатывать длинные последовательности открывает возможности для многих приложений, которые ранее были непрактичными.

• Анализ длинных документов: Он может выполнять такие задачи, как резюмирование текста или ответы на вопросы по целым книгам, длинным исследовательским работам или сложным юридическим документам. Например, юридическая технологическая компания может использовать модель на основе Longformer для автоматического сканирования тысяч страниц документов, чтобы найти соответствующие доказательства.
• Диалоговые системы и чат-боты: В контексте чат-бота или виртуального помощника Longformer может поддерживать гораздо более длинную историю разговоров, что приводит к более связным и контекстно-зависимым взаимодействиям в течение длительных периодов.
• Геномика и биоинформатика: Его архитектура хорошо подходит для анализа длинных последовательностей ДНК или белков, помогая исследователям выявлять закономерности и функции в огромных генетических наборах данных. Исследовательская лаборатория может применить его для поиска определенных последовательностей генов в целой хромосоме.

Предварительно обученные модели Longformer широко доступны на таких платформах, как Hugging Face, что позволяет разработчикам адаптировать их для различных задач.

Сравнение со связанными терминами

Longformer — одна из нескольких моделей, разработанных для преодоления ограничений стандартных Transformer для длинных последовательностей.

• Стандартный трансформер: Ключевое отличие заключается в механизме внимания. Эффективная схема внимания Longformer разработана для длинных последовательностей, тогда как полное само-внимание в стандартных трансформерах требует слишком много памяти и вычислительных ресурсов для длинных входных данных.
• Reformer: Еще один эффективный Transformer, Reformer, использует такие методы, как хеширование с учетом местоположения (LSH) и обратимые слои, для снижения потребления ресурсов. Хотя оба нацелены на длинные последовательности, они используют разные технические стратегии для достижения эффективности.
• Transformer-XL: Эта модель вводит рекуррентность и относительные позиционные вложения для управления более длинными контекстами, что делает ее особенно эффективной для авторегрессионных задач, таких как генерация текста. Longformer, напротив, предназначен для обработки одного длинного документа с двунаправленным контекстом за один проход.

Хотя эти модели NLP отличаются от моделей компьютерного зрения (CV), таких как Ultralytics YOLO, которые превосходно справляются с такими задачами, как обнаружение объектов, стремление к вычислительной эффективности является общей темой. Инновации, снижающие сложность, такие как в Longformer, имеют решающее значение для того, чтобы сделать мощные модели глубокого обучения практическими для вывода в реальном времени и развертывания моделей на различном оборудовании. Управление такими продвинутыми моделями можно упростить с помощью таких платформ, как Ultralytics HUB.