Sparse Transformers

歷史背景

Transformer 模型自 2017 年問世後，成為大型語言模型（LLM）的核心技術。然而，其自注意力機制（Self-Attention） 計算複雜度為 O(n²)，導致長文本處理時計算成本極高。為解決此問題，研究人員開始開發 Sparse Transformers，透過降低注意力計算的密度來提升效率。2019 年，OpenAI 推出了 Sparse Transformer，而 Google 研究團隊則發表了 Longformer 和 BigBird，使 LLM 能夠更高效地處理長序列輸入。

概念解說

Sparse Transformer 透過選擇性計算部分注意力權重，降低計算量，同時保持模型的表現能力。主要技術包括：

1. 局部注意力（Local Attention）：僅關注相鄰區域的詞，例如 Longformer 採用滑動窗口機制。
2. 稀疏注意力模式（Sparse Attention Patterns）：如 BigBird 使用隨機、窗口和全局注意力的組合，模擬完整自注意力的效果。
3. 分層注意力（Hierarchical Attention）：在不同層級學習長距離依賴，適用於大型文檔處理。
4. 線性注意力（Linearized Attention）：將注意力計算轉換為線性運算，例如 Performer 使用核技巧（Kernel Tricks）來降低計算複雜度。

具體方法步驟

1. 選擇適當的稀疏模式：根據應用需求，選擇 局部、全局、隨機或混合注意力。
2. 實作模型架構：使用 PyTorch 或 TensorFlow 內建的 Sparse Transformer 或 Longformer。
3. 調整超參數：優化注意力窗口大小、計算頻率等，以平衡效率與準確性。
4. 訓練與微調：使用大規模長文本數據集，如書籍、法規或學術論文，微調模型。
5. 測試與部署：在實際應用場景中測試推理速度與準確度，確保能有效處理長文本。

延伸應用案例

1. 法律與財務文本分析：可用於處理法律條款、財報等長文件，提高檢索與摘要效能。
2. 基因序列分析：生物資訊領域使用 Sparse Transformer 來處理 DNA 序列，比傳統 RNN 更高效。

Sparse Transformer 在 LLM 發展中至關重要，因為它解決了傳統 Transformer 的計算瓶頸，使得 AI 可以處理超長文本。然而，它仍然面臨一些挑戰，例如：如何設計最優的稀疏模式、在不同應用場景中的泛化能力，以及如何確保與全注意力機制的等效性。未來，隨著 混合架構（Hybrid Architectures） 的發展，Sparse Transformer 可能會與 記憶增強模型（Memory-Augmented Models） 結合，進一步提升 LLM 在長文本理解和知識檢索方面的能力。