近年来,大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理领域取得了显著成功。然而,这些模型在部署时面临着高计算和内存需求的挑战,导致了高昂的财务成本和能源消耗。为了解决这一问题,研究人员提出了各种加速技术,但它们往往会显著降低模型的准确性,并且可能需要专门的硬件或软件支持。

最近,一篇名为”LayerSkip: An End-to-end Solution for Accelerating Inference of Large Language Models”的论文提出了一种新颖的端到端解决方案,旨在加速LLMs的推理过程,同时保持甚至提高模型的准确性。本文将深入探讨LayerSkip方法的原理、实验结果及其潜在影响。

LayerSkip方法概述

LayerSkip方法包括三个主要阶段:训练时的层dropout和早期退出损失、推理时的早期退出、以及自我推测解码。

在训练阶段,LayerSkip对模型应用层dropout,即随机跳过一些层,并使用不同的dropout率,对较早的层使用较低的dropout率,而对较后的层使用较高的dropout率。此外,还引入了早期退出损失,使得所有transformer层共享同一个退出点,并通过训练使模型的语言模型头能够理解来自不同层的嵌入表示。

在推理阶段,LayerSkip采用早期退出策略,即仅运行模型的前几层,然后直接跳转到语言模型头,从而减少每次生成令牌所需的层数。这样可以显著减少计算量,提高推理速度。

为了进一步提高推理的准确性,LayerSkip提出了一种自我推测解码算法。该算法首先使用模型的前几层生成一系列草稿令牌,然后使用剩余的层来验证这些草稿令牌,并在必要时进行纠正。通过共享的计算和激活,这种方法可以减少内存占用并提高效率。

实验结果

论文在不同大小的Llama模型上进行了广泛的实验,涵盖了预训练、持续预训练、特定数据领域微调和特定任务微调等不同类型的训练。实验任务包括摘要生成、编程和语义解析等。

结果表明,LayerSkip方法在这些任务上都取得了显著的速度提升,最高可达2.16倍,同时保持了与原始模型相当甚至更好的准确性。这证明了LayerSkip作为一种通用的LLMs加速解决方案的有效性。

未来展望

尽管LayerSkip已经展现了巨大的潜力,但仍有一些方面值得进一步探索。例如,可以研究如何进一步提高早期退出层的准确性,探索动态退出层选择策略,以及将LayerSkip与其他参数高效技术结合以进一步提高效率。

此外,还需要在更多类型的任务和模型上验证LayerSkip的通用性,并研究如何减少对超参数调整的需求,使该方法更易于应用。从环境影响的角度来看,评估LayerSkip在减少LLMs能源消耗方面的潜力也是一个有意义的方向。

小结

LayerSkip为加速大型语言模型的推理提供了一种新颖而有效的解决方案。通过在训练时引入层dropout和早期退出损失,在推理时采用早期退出和自我推测解码,LayerSkip在保持准确性的同时显著提高了推理速度。这项研究为推动LLMs在资源受限设备上的应用迈出了重要一步,有望促进自然语言处理技术的普及和民主化。随着进一步的优化和扩展,LayerSkip有望在更广泛的场景中发挥其潜力,为人工智能的发展做出贡献。

在信息爆炸的时代，文本匹配技术在各种应用中发挥着重要作用，例如搜索引擎、问答系统和推荐系统等。轻量级文本匹配模型因其参数量小、推理速度快等优点而受到关注。然而，如何在轻量级模型中有效地捕获文本的语义信息一直是一个挑战。

这篇博客文章将介绍两种新的注意力机制模块：特征注意力 (FA) 和选择性特征注意力 (SFA)，它们可以帮助轻量级模型更好地理解文本的语义信息，从而提高文本匹配的准确率。

1. 问题定义

轻量级文本匹配模型通常使用孪生网络结构，该结构将两个文本编码成向量，然后比较这两个向量之间的相似度。然而，这种方法忽略了文本中嵌入特征之间的复杂关系。

FA 和 SFA 模块旨在解决这一问题，它们可以帮助模型更好地捕获嵌入特征之间的依赖关系，从而提高文本匹配的准确率。

2. FA 模块

FA 模块采用了一种叫做“挤压-激励”的技术，它可以动态调整对个体特征的强调，使网络更关注对分类有重要贡献的特征。

具体来说，FA 模块首先使用平均池化将特征图压缩成一个特征描述符，然后通过全连接层生成一个激活向量，该向量指示了对最终分类有显著贡献的特征。最后，通过元素级乘法将激活向量与原始特征相乘，以生成一个更加精细调整的嵌入特征表示。

3. SFA 模块

SFA 模块在 FA 的基础上，引入了选择性特征注意力机制。该机制使用堆叠的 BiGRU Inception 结构，以实现多尺度语义提取，并通过“选择”机制动态集中注意力。

具体来说，SFA 模块首先通过一个瓶颈结构降低特征维度，然后通过 N 层堆叠的 BiGRU 捕获每一层的语义表示，实现了特征的“分裂与融合”。

在“挤压-激励”阶段，SFA 模块使用全局平均池化和全局最大池化来压缩信息，并使用全连接层来激活特征。

“选择”阶段通过向量级 softmax 归一化来适应性地加权不同分支的特征，生成每个分支的加权和表示，从而实现对不同抽象层次上语义信息和嵌入特征的动态聚焦。

4. 实验评估

在多个文本匹配基准数据集上进行的实验表明，FA 和 SFA 模块可以有效地提高文本匹配的准确率。此外，SFA 模块的“选择”机制还可以有效管理不同尺度语义提取的梯度流动，从而提高训练稳定性和模型性能。

5. 未来工作

未来的研究方向包括将 FA 和 SFA 模块应用于其他 NLP 任务，优化计算效率，提高模型的可解释性，以及测试和改进它们在不同语言和不同领域数据集上的泛化能力。

6. 总结

FA 和 SFA 模块为轻量级文本匹配任务提供了一种新的嵌入特征依赖性建模方法，并实验评估表明，它们能够有效地提高文本匹配性能。未来，我们将继续探索 FA 和 SFA 模块在其他 NLP 任务中的应用，并进一步提高它们的性能和可解释性。

大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理领域取得了巨大成功。然而,如何使LLM的输出与特定偏好相一致仍然是一个挑战。监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）是一种直接的方法,但其对齐的深度受到质疑。在跨语言生成任务中,非英语数据的稀缺性和获取成本进一步限制了SFT的应用。

最近,一篇名为”PRETTY: Prefix Text as a Yarn for Training-free Alignment of Foundation Language Models”的论文提出了一种创新的训练自由对齐方法,旨在解决这些问题。本文将深入探讨PRETTY方法的原理、实验验证及其潜在影响。

SFT的局限性

SFT通过在特定任务上微调预训练的LLM,使其输出与期望的偏好相一致。然而,一些研究质疑SFT实现的对齐可能只是表面的,没有真正深入到模型的知识体系中。

此外,论文指出SFT在跨语言生成任务中的有效性可能受到其对先前token的依赖的限制。这种依赖性可能阻碍了SFT在目标语言中激发特定任务生成的能力。

PRETTY方法

针对上述问题,论文提出了PRETTY（Prefix Text as a Yarn）方法。其核心思想是使用最少的任务相关先验token来桥接基础LLM和SFT LLM,从而在无需训练的情况下实现与SFT相当的性能。

PRETTY方法的关键在于构建高质量的先验token。论文提出了三种策略:

1. SFT Prior:使用SFT模型生成的前几个token作为先验token。
2. Refined Prior:使用较小的下游任务训练模型的输出token作为先验token。
3. Pseudo Prior:对于极低资源语言对,使用双语词典创建伪标签作为先验token。

通过在输入中添加这些先验token,PRETTY方法能够引导基础LLM进行跨语言生成,实现对齐而无需额外的训练。

实验验证

论文在机器翻译、跨语言摘要和非英语词性标注（POS）任务上对PRETTY方法进行了全面的实验验证。实验涵盖了八种不同语言,展示了该方法在不同资源可用性水平下的有效性。

结果表明,通过仅添加一两个先验token,基础LLM就能达到与SFT模型相当的性能。这证明了PRETTY方法作为一种成本效益高的SFT替代方案的潜力。

意义与展望

PRETTY方法为推进多语言LLM的民主化提供了新的视角。它降低了对大量标注数据和计算资源的依赖,使得在资源有限的情况下也能实现高质量的跨语言对齐。

未来的研究方向包括将PRETTY扩展到更多的对齐场景,如通过人类反馈进行强化学习,以及进一步优化先验token的生成策略。此外,还需要探索如何减轻SFT过程中可能出现的灾难性遗忘问题。

小结

PRETTY方法通过引入最少的任务相关先验token,提供了一种简单而有效的LLM跨语言对齐方案。它突破了SFT的局限性,降低了对训练资源的依赖,为发展更加普惠的多语言LLM铺平了道路。随着研究的深入,PRETTY有望在更广泛的任务和语言中得到应用,推动自然语言处理技术造福全球用户。

SiLU 激活函数，全称 Swish，近年来在深度学习领域崭露头角，并展现出诸多优势。本文将详细介绍 SiLU 激活函数，包括其定义、性质、优缺点以及应用场景，帮助读者更好地理解和运用这一新兴技术。

1. 什么是 SiLU 激活函数？

SiLU 激活函数由 Google 研究员提出，其定义如下：

SiLU(x) = x * sigmoid(x)

其中，sigmoid 函数是常见的激活函数，其表达式为：

sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))

SiLU 激活函数可以看作是 sigmoid 函数和输入值的乘积。它将输入值乘以一个介于 0 和 1 之间的值，从而实现非线性激活。

2. SiLU 激活函数的性质

SiLU 激活函数具有以下几个重要性质：

• 平滑性: SiLU 激活函数是平滑的，这意味着它的导数在所有点都存在。这使得 SiLU 激活函数更易于优化，并有助于避免梯度消失问题。
• 非单调性: SiLU 激活函数是非单调的，这意味着它在某些区间内是单调递增的，而在其他区间内是单调递减的。这使得 SiLU 激活函数可以更好地学习复杂的数据模式。
• 零中心性: SiLU 激活函数在零点处取值为零。这使得 SiLU 激活函数可以更好地处理输入数据的分布，并避免梯度爆炸问题。

3. SiLU 激活函数的优缺点

与其他激活函数相比，SiLU 激活函数具有以下优点：

• 更高的精度: 在许多任务中，SiLU 激活函数可以比其他激活函数获得更高的精度。
• 更快的收敛速度: SiLU 激活函数可以帮助模型更快地收敛。
• 更强的鲁棒性: SiLU 激活函数对噪声和数据分布变化更具鲁棒性。

然而，SiLU 激活函数也存在一些缺点：

• 计算成本更高: SiLU 激活函数需要进行乘法和 sigmoid 运算，这比其他一些激活函数的计算成本更高。
• 缺乏理论解释: SiLU 激活函数的优越性还没有得到充分的理论解释。

4. SiLU 激活函数的应用场景

SiLU 激活函数可以应用于各种深度学习任务，包括：

• 图像识别: SiLU 激活函数可以提高图像识别模型的精度。
• 自然语言处理: SiLU 激活函数可以提高自然语言处理模型的性能。
• 目标检测: SiLU 激活函数可以提高目标检测模型的精度。

5. 总结

SiLU 激活函数是一种新兴的激活函数，它具有平滑性、非单调性、零中心性等优点，并且在许多任务中表现出更高的精度和更快的收敛速度。虽然 SiLU 激活函数还存在一些缺点，但它仍然是深度学习领域值得关注的新技术。

参考资料

• SiLU 激活函数的论文
• SiLU 激活函数的介绍

大家好，今天我想和大家分享一篇有趣的论文，题为《通过上下文多样化提高生成式常识推理的多样性》。这篇论文主要研究如何提高大型语言模型（LLMs）在生成常识推理（GCR）任务中的输出多样性，同时保持生成质量。

在GCR任务中，模型需要利用常识知识对给定情境进行推理，并生成连贯的句子。虽然生成句子的质量至关重要，但多样性同样重要，因为它反映了模型使用各种常识知识事实的能力。

论文提出了一种名为In-Context Diversification（ICD）的方法来解决这个问题。ICD方法的核心思想是在保持生成质量的同时，通过上下文学习（ICL）来提高句子的多样性。具体来说，ICD方法分两步进行：首先，让LLM自由生成高质量句子；其次，使用用户指定的多样性度量来评估并提高句子的多样性。

为了验证ICD方法的有效性，论文在CommonGen、ComVE和DimonGen三个GCR数据集上进行了实验。使用BLEU、SPICE、BERTScore等质量指标和self-BLEU、Distinctk、Entropyk等多样性指标来评估生成结果。实验结果表明，ICD方法在质量和多样性之间取得了理想的平衡，并且在Combined metrics上优于默认和多样化提示生成的句子。

此外，论文还探索了将ICD生成的句子作为训练数据，用于提高现有常识生成器的多样性。通过MoE模型的验证，证明了这一点的可行性。同时，论文还研究了LLM是否能够准确判断给定句子集的多样性，以及不同温度设置对ICD方法性能的影响。

尽管这项研究取得了积极的成果，但仍有一些局限性和未来的探索方向。例如，当前的研究主要集中在英语句子的生成上，未来可以将ICD方法扩展到多语言模型。此外，还需要在更广泛的LLMs上评估ICD方法，并考虑社会偏见和有害内容生成的问题。

总的来说，这篇论文提出了一种有效的方法来提高LLMs在GCR任务中的输出多样性，并通过一系列实验验证了该方法的性能。这项研究不仅推动了GCR领域的发展，也为其他需要多样性输出的NLP任务提供了新的思路。希望这篇论文能够激发更多的研究，进一步提高LLMs在各种文本生成任务中的性能。

如果大家对这篇论文感兴趣，欢迎留言讨论。也欢迎大家分享自己在GCR或其他NLP任务中遇到的问题和见解。让我们一起探索如何让AI生成更加多样化和高质量的文本吧！

Large language models (LLMs) are becoming increasingly powerful, but they still struggle to fully utilize information within long contexts. This “lost-in-the-middle” challenge can hinder the development of LLMs, as they may fail to understand the full meaning of long texts.

This blog article will discuss a new approach called FILM-7B (FILl-in-the-Middle) that addresses this challenge. FILM-7B is based on Mistral-7B and utilizes information-intensive (IN2) training, a data-driven solution that emphasizes the importance of every position in a long context.

The Lost-in-the-Middle Challenge

LLMs often struggle to understand the full meaning of long texts because they fail to recognize the importance of information in the middle of the context. This can lead to errors in tasks such as question answering and summarization.

The “lost-in-the-middle” challenge is caused by a lack of explicit supervision during training. LLMs are not explicitly taught that every position in a long context can hold crucial information.

FILM-7B: A Data-Driven Solution

FILM-7B addresses the “lost-in-the-middle” challenge through IN2 training. This training method uses a synthesized long-context question-answer dataset, where the answer requires:

• Fine-grained information awareness on a short segment (~128 tokens) within a synthesized long context (4K-32K tokens).
• Integration and reasoning of information from two or more short segments.

By applying IN2 training to Mistral-7B, FILM-7B is able to effectively utilize information from different positions in its 32K context window.

Evaluation and Results

FILM-7B was evaluated on three probing tasks that encompass various context styles and information retrieval patterns. The results demonstrate that FILM-7B can robustly retrieve information from different positions in its long context window.

Furthermore, FILM-7B significantly improves the performance on real-world long-context tasks, while maintaining a comparable performance on short-context tasks. These results indicate that IN2 training can generalize to real-world scenarios and that FILM-7B does not compromise short-text capabilities during training.

Conclusion

FILM-7B is a promising LLM that addresses the “lost-in-the-middle” challenge through IN2 training. This data-driven approach allows FILM-7B to effectively utilize information from different positions in long contexts, leading to improved performance on both probing tasks and real-world long-context tasks.

Further Research

Several areas for further research are identified in the paper, including:

• Exploring the diversity of training data.
• Optimizing training strategies.
• Investigating the impact of different model architectures.
• Enhancing the model’s cross-lingual capabilities.
• Exploring real-time performance and robustness.

These research directions will help to further improve the capabilities of FILM-7B and other LLMs in handling long contexts.

Additional Resources

• GitHub Link: https://github.com/microsoft/FILM
• Paper: https://arxiv.org/abs/2310.05389

大家好,相信不少人已经体验过ChatGPT等大型语言模型(LLMs)强大的对话和写作能力。但你可能不知道,目前的LLMs在处理长文本(如长篇小说、学术论文等)时,还面临着一个棘手的问题,那就是”迷失在中间”(Lost-in-the-Middle)。

什么是”迷失在中间”?简单来说,就是模型在阅读一篇很长的文章时,往往能很好地理解文章开头和结尾的内容,但对中间段落的重要信息却视而不见。这就像我们看一部电影,只记住了精彩的开场和结局,但对中间情节毫无印象。

微软的研究人员推测,造成这个问题的原因,可能是目前用于训练LLMs的长文本数据存在偏差——它们没有明确告诉模型:文章的每个部分都可能包含关键信息,要认真对待!这就导致模型养成了”重两头、轻中间”的坏习惯。

为了纠正这个偏差,研究人员提出了一种名为”信息密集型训练”(Information-Intensive Training,简称IN2)的新方法。它的核心思想是:人工合成一批长文本问答数据,其中的问题都需要模型在长文本的不同部分准确定位信息,并将它们联系起来进行推理。通过在这样的数据集上反复训练,模型就能学会关注长文本的每个细节。

研究人员以Mistral-7B模型为基础,应用IN2训练方法,得到了一个名为FILM-7B的新模型。为了全面测试它的长文本理解能力,他们还精心设计了多个探测任务,覆盖不同的文本类型(如文档、代码、表格数据等)和信息检索模式(如串联、跳跃、双向等)。

在这些探测任务上,FILM-7B展现了出色的表现,证明它能够灵活地在长达32,000词的超长文本中准确定位关键信息。更令人兴奋的是,在现实世界的长文本应用中,如长篇问答(NarrativeQA)任务,FILM-7B的F1分数也从23.5大幅提高到26.9,而在需要推理的常识问答(CSQA)等短文本任务上,性能并未下降反而小幅提升(59.3%->59.2%),可见IN2方法的有效性。

此外,研究人员还将FILM-7B与其他知名的开源长文本模型(如ChatGLM、LongChat等)和商业模型(如GPT-3.5/4)进行了比较,结果显示FILM-7B在大多数长文本任务上都实现了最佳表现,充分证明了IN2训练的潜力。

当然,FILM-7B还有进一步改进的空间。例如,研究人员分析发现,在训练过程中合理使用”滑动窗口”和”位置编码”等技巧,有望进一步提高模型性能。未来,他们还计划在更大规模、更多样化的真实数据上应用IN2方法,以进一步提升FILM系列模型的长文本理解能力。

总之,这项研究为LLMs在长文本处理上的瓶颈问题提供了一种简单有效的解决思路,相信通过更多研究者的努力,LLMs必将在各类长文本应用场景中发挥更大的价值。感兴趣的读者可以访问论文 [项目网站](https://github.com/microsoft/FILM) 了解技术细节并动手实践。

以上就是我对这篇论文的通俗解读,不知你觉得如何?欢迎在评论区交流你的想法!