在人工智能領域，Transformer模型已成為自然語言處理任務中的佼佼者。然而，傳統的Transformer模型在處理長序列數據時，往往受到內存和計算資源的限制。這一難題一直困擾著AI研究者們，直到2024年4月10日，谷歌推出了一款具有劃時代意義的下一代Transformer模型——Infini-Transformer。

這款新型模型的最大亮點在于其處理無限長度輸入內容的能力，且這一過程中并不會增加額外的內存和計算需求。相較于基于第一代Transformer模型的ChatGPT等應用，Infini-Transformer無疑是一個巨大的飛躍。

在神經網絡模型中，內存資源是進行高效計算的必要條件。然而，傳統的Transformer模型中的注意力機制在內存占用和計算時間上都存在二次復雜度的問題，使得大模型更加依賴內存資源。這在一定程度上限制了模型的應用范圍和性能。

為了突破這一限制，Infini-Transformer引入了一個創新的壓縮內存系統。該系統能夠將使用后的數據片段存儲于壓縮內存中，從而持續維護完整的上下文信息。這種機制確保了內存使用保持在恒定水平，即使不斷添加新的內容，也不需要額外的內存資源。這一創新性的設計使得Infini-Transformer在處理長序列數據時具有顯著的優勢。

除了壓縮內存系統外，Infini-Transformer還通過其核心技術Infini-attention在處理極長序列數據方面展現了卓越的性能。這種新型注意力機制能夠同時計算并整合局部與全局上下文狀態，提供更豐富、更細致的數據處理，并顯著提高模型的輸出效果。值得一提的是，Infini-attention機制為每個注意力頭部配備了并行壓縮內存，這些內存單元能夠有效地存儲和回溯之前的計算狀態，從而極大地減少了重復計算的需要。

在實際應用中，Infini-Transformer已經展現出了驚人的性能。在PG19和Arxiv-math等長上下文語言建模任務中，該模型不僅在性能上超過了基線模型，而且在內存效率上實現了顯著的優化，達到了高達114倍的壓縮比。此外，在1M序列長度的密鑰檢索任務中，僅通過在5K長度的輸入上進行微調，Infini-attention就已成功完成了任務，充分展示了其在處理超長序列時的強大能力。

與此同時，谷歌還發布了Mixture-of-Depths（MoD）技術。這種技術變革了傳統Transformer的計算模式，通過在大型模型中動態分配計算資源來優化計算的分布和效率。它跳過了部分非必要的計算步驟，從而顯著提高了模型的訓練效率和推理速度。具體來說，MoD通過限制自注意力和多層感知器（MLP）計算的token數量來促使模型聚焦于最關鍵的信息。這種策略不僅節省了計算資源，還通過預定義的token數量和靜態計算圖在模型深度和時間上動態擴展了計算量，實現了更高的計算效率。

實驗結果表明，使用MoD技術的Infini-Transformer在等效的計算量和訓練時間上，每次前向傳播所需的計算量更少，訓練后的采樣步進速度提高了50%。這種高效的資源利用不僅匹配了傳統模型的基線性能，還在許多方面超越了它。例如，在保持計算效率的同時，還能處理更長的數據序列，進一步提升了模型的實用性和應用范圍。

總的來說，Infini-Transformer和Mixture-of-Depths技術的結合開啟了一種全新的無限上下文處理時代。這些創新技術不僅在理論上具有重大意義，在實際應用中也展現了強大的潛力和廣闊的應用前景。這標志著大模型的一個重要進步，并預示著未來AI技術在處理復雜和長序列數據方面的巨大潛能。隨著這些技術的進一步發展和完善，我們有理由相信人工智能將在更多領域發揮巨大作用。

本文源自金融界