Reformer

改革者是变压器的 Transformer 架构的高效变体，专为处理超长序列数据而设计， 这类数据对标准模型而言计算成本过高。 为解决传统深度学习系统固有的内存瓶颈， 该模型将注意力机制的复杂度 从二次项降至线性-对数项。这项创新使人工智能研究者能够 在单台GPU上训练覆盖数万个标记的上下文窗口模型—— 例如完整书籍、高分辨率图像或 长篇音乐作品。 GPU上训练模型。

改革者的核心创新

Reformer通过两项核心架构变革实现了其高效性，这些变革使其区别于BERT或原始GPT系列等模型。这些技术解决了模型训练过程中存储激活值所需的大量内存问题。

• 局部敏感哈希（LSH）注意力机制：在Transformer，序列中的每个元素 都需要与其他所有元素建立注意力连接，导致巨大的计算负荷。Reformer模型采用 局部敏感哈希技术将相似向量聚类。模型不再为所有元素对计算注意力分数， 仅针对最近邻的小子集进行计算， 从而显著提升推理引擎的速度。
• 可逆残差层（RevNets）： 传统神经网络必须存储每个层的激活值，以便在反向传播期间计算梯度。Reformer采用可逆神经网络，该技术允许在反向传播过程中根据层的输出重新计算其输入。此方法消除了缓存中间激活值的需求，从而释放出更多内存空间以支持更大的批量大小。

改革者与标准Transformer

虽然两种架构都依赖于自我注意机制，但在机器学习生态系统中它们发挥着不同的作用。

• 标准Transformer：适用于中短序列。但其内存消耗随序列长度($L$)呈二次增长（$O(L^2)$）。该模型是众多大型语言模型（LLMs）的核心架构，广泛应用于情感分析、聊天机器人等任务。
• 改革者：专为极端长度优化（$O(L \log L)$）。它在某些场景下牺牲了少量精度，以换取处理标准Transformer无法处理的输入的能力，例如处理极其冗长的时序分析数据或生成逐像素图像。

实际应用

改革者处理海量上下文窗口的能力，为那些难以将数据进行碎片化的领域开辟了新的可能性。

1. 基因组分析：DNA序列由数百万个碱基对组成。该分析器能够解析这些长链序列，在生物信息学中识别模式的同时保持宏观背景关联，从而辅助蛋白质结构预测。
2. 长文本生成：与标准文本生成模型不同，后者在生成数段内容后可能丧失连贯性，而Reformer模型能保持数千字的文本一致性，因此适用于生成长篇法律合同摘要或完整小说章节。

计算机视觉中的效率

尽管改革者常与文本相关联，但效率原则在计算机视觉领域至关重要。正如改革者优化了Transformer模型，现代视觉模型如YOLO26则针对卷积神经网络（CNN）进行了优化，以实现实时推理。当通过Ultralytics 将模型部署到边缘设备时，理解内存限制尤为关键——这类设备通常面临硬件资源的限制。

以下代码演示了如何使用PyTorch检查模型的内存占用情况： PyTorch，这是开发 Reformer等内存高效架构的核心概念。

import torch
import torch.nn as nn

# Define a simple Transformer layer (Standard, not Reformer optimized)
layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8)
model = nn.TransformerEncoder(layer, num_layers=6)

# Create a long sequence input (Sequence Length: 2000, Batch: 1, Features: 512)
# Standard Transformers struggle as this length increases.
input_data = torch.rand(2000, 1, 512)

# Check parameter count to understand model complexity
params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"Model Parameters: {params:,}")

# Perform a forward pass
output = model(input_data)
print(f"Output shape: {output.shape}")

相关概念

• 稀疏注意力： 更广泛的技术范畴，包含LSH等方法，其中模型仅关注部分标记以节省计算资源。
• 梯度检查点：一种类似于可逆层的技术，用于在模型训练过程中以计算时间换取内存空间。
• 模型优化： 提升模型效率的通用实践，涵盖量化、剪枝以及架构调整等技术，例如Reformer中的优化方案。