Reformer

Reformer — это эффективный тип модели Transformer, разработанный исследователями из Google AI. Он был разработан для обработки чрезвычайно длинных последовательностей данных, что является серьезной проблемой для стандартных архитектур Transformer из-за высокого потребления памяти и вычислительных затрат. Благодаря внедрению новых методов, Reformer может обрабатывать контекст длиной до одного миллиона слов на одном ускорителе, что позволяет работать с целыми книгами или изображениями высокого разрешения. Эта эффективность является ключевым фактором для развития возможностей больших языковых моделей (LLM) и других задач, основанных на последовательностях, в области искусственного интеллекта (AI).

Как Reformer достигает эффективности

Эффективность Reformer обусловлена двумя основными инновациями, которые устраняют узкие места в стандартном механизме внимания и распределении памяти:

• Механизм внимания с использованием локально-чувствительного хеширования (LSH): Традиционные Transformer-ы вычисляют оценку внимания для каждой пары слов в последовательности, что становится вычислительно затратным с увеличением длины последовательности. Reformer заменяет это полное внимание аппроксимацией с использованием локально-чувствительного хеширования (LSH). Этот метод группирует похожие слова в корзины и вычисляет внимание только внутри этих небольших групп, что значительно снижает вычислительную нагрузку. Он работает по принципу, что слова, близкие по смыслу (или в векторном пространстве), скорее всего, будут хешированы в одну и ту же корзину.
• Обратимые остаточные слои: Чтобы сэкономить память, стандартные нейронные сети хранят активации каждого слоя для использования во время обратного распространения. Это потребляет большой объем памяти, особенно в глубоких моделях. Reformer использует обратимые слои, которые позволяют пересчитывать активации любого слоя из активаций последующего слоя во время обучения. Это устраняет необходимость хранения активаций в памяти, значительно уменьшая объем занимаемой памяти и позволяя обучать гораздо более крупные модели. Эта концепция подробно описана в оригинальной научной статье о Reformer.

Приложения

Способность Reformer обрабатывать длинные последовательности делает его подходящим для различных задач в машинном обучении (ML), особенно в области обработки естественного языка (NLP) и за ее пределами:

• Анализ длинных документов: Суммирование или ответы на вопросы по целым книгам, длинным исследовательским статьям или юридическим документам, где контекст охватывает тысячи или миллионы слов. Например, модель Reformer может быть использована для создания краткого текстового резюме многостраничного технического отчета.
• Геномика: Обработка длинных последовательностей ДНК или белков для анализа и распознавания образов. Геномные данные могут состоять из миллиардов пар оснований, что делает Reformer идеальной архитектурой для выявления закономерностей или мутаций.
• Обработка длинных медиафайлов: Анализ длинных аудиофайлов для распознавания речи, создание музыки на основе расширенных композиций или анализ видео в течение длительного времени. Примером может служить эффективная расшифровка многочасовых встреч или лекций.
• Генерация изображений: В некоторых подходах изображения рассматриваются как последовательности пикселей, особенно для изображений с высоким разрешением. Reformer потенциально может обрабатывать эти очень длинные последовательности для таких задач, как генерация текста в изображение.
• Анализ расширенных временных рядов: Моделирование очень длинных данных временных рядов, таких как прогнозирование тенденций фондового рынка на десятилетия или анализ долгосрочных климатических данных.

Хотя такие модели, как Ultralytics YOLO, ориентированы на эффективное обнаружение объектов на изображениях, часто с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) или гибридных архитектур, таких как RT-DETR, построенных с использованием таких фреймворков, как PyTorch, принципы вычислительной эффективности и эффективности памяти, исследованные в Reformer, актуальны для всей области глубокого обучения. Понимание таких достижений помогает стимулировать инновации в направлении создания более мощных и доступных моделей ИИ. Платформы, такие как Ultralytics HUB, стремятся упростить разработку ИИ и развертывание моделей.

Сравнение с другими моделями для длинных последовательностей

Reformer — одна из нескольких моделей, разработанных для преодоления ограничений стандартных Transformer. Важно отличать его от других:

• Longformer: Как и Reformer, Longformer создан для длинных последовательностей. Однако он использует другую схему внимания, сочетающую скользящее окно (локальное внимание) с несколькими глобальными токенами внимания. Это делает его очень эффективным для документов, где локальный контекст наиболее важен, но он менее гибок, чем подход Reformer, основанный на хешировании, для захвата отдаленных связей.
• Transformer-XL: Эта модель вводит рекуррентность в архитектуру Transformer, позволяя информации перетекать из одного сегмента текста в другой. Transformer-XL особенно эффективен для задач авторегрессии, таких как языковое моделирование, но не предназначен для обработки одного чрезвычайно длинного ввода за один проход, как Reformer или Longformer.
• Стандартный трансформер: Оригинальная модель Transformer использует полное само-внимание, что делает ее очень эффективной, но непрактичной для последовательностей длиной более нескольких тысяч токенов из-за ее квадратичной сложности. Ключевой вклад Reformer заключается в обеспечении производительности, сравнимой с Transformer, для гораздо более длинных входных данных. Вы можете найти больше сравнений моделей в нашей документации.