革命性突破：斯坦福TTT架构，Transformer时代终结？

AI技术研习社 2024-07-13

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在AI的世界里，变革总是在不经意间到来。最近，一个名为TTT的全新架构横空出世，由斯坦福、UCSD、UC伯克利和Meta的研究人员共同提出，颠覆了Transformer和Mamba，为语言模型带来了革命性的改变。

TTT（Test-Time-Training layers）

TTT，全称Test-Time-Training layers，是一种全新的架构，通过梯度下降压缩上下文，直接替代了传统的注意力机制。这一方法不仅提高了效率，更解锁了具有表现力记忆的线性复杂度架构，使得我们能够在上下文中训练包含数百万甚至数十亿个token的LLM。

原理

梯度下降压缩上下文：TTT在推理过程中，利用梯度下降方法动态调整模型参数，以便更好地理解和生成上下文。传统的Transformer通过注意力机制捕捉输入序列中不同位置的相关性，而TTT通过在推理时进行训练，压缩上下文信息，提高模型的理解和生成能力。
线性复杂度架构：TTT的架构设计使得模型的复杂度从传统Transformer的二次方复杂度降低到线性复杂度。这意味着模型在处理长序列时，计算开销大大减少，使得处理更长的上下文成为可能。
表现力记忆：通过Test-Time-Training，TTT能够记住并利用大规模上下文信息。与传统方法相比，这种方法可以更有效地处理和生成长文本，提升模型在各种任务上的表现。

研究团队引入两个简单的实例：TTT-Linear 和 TTT-MLP，其中隐藏状态分别是线性模型和两层 MLP。TTT 层可以集成到任何网络架构中并进行端到端优化，类似于 RNN 层和自注意力。

为了让 TTT 层更加高效，该研究采用了以下改进方法：

首先，在TTT期间使用小批量的token进行操作，就像常规训练期间对小批量序列采取梯度步骤一样，从而提高了并行性。

其次，该研究为每个TTT小批量内的操作开发了一种双重形式。虽然双重形式的输出与简单实现等效，但它能够更好地利用现代GPU和TPU，使训练速度提高了5倍以上。

优势

效率提升：TTT的线性复杂度架构使得模型在处理长序列时更加高效，减少了计算资源的消耗。
更长的上下文处理：通过在推理过程中进行训练，TTT能够更好地利用长上下文信息，提高模型的生成和理解能力。
动态适应性：TTT在推理时进行训练，使得模型能够动态适应不同的输入，提高了模型的灵活性和鲁棒性。

示例代码

下面是一个简化的TTT架构的示例代码，展示了如何在推理过程中进行训练：

import torch
import torch.nn as nn




class TTTLayer(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(TTTLayer, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.001)




    def forward(self, x, target):
        # 初始前向传播
        output = self.linear1(x)
        output = torch.relu(output)
        output = self.linear2(output)
        
        # 计算损失
        loss = nn.functional.mse_loss(output, target)
        
        # 反向传播和梯度更新
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()
        
        return output




class TTTModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(TTTModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        self.ttt_layer = TTTLayer(hidden_size)
        self.output_layer = nn.Linear(hidden_size, output_size)




    def forward(self, input_ids, target):
        embeds = self.embedding(input_ids)
        context = self.ttt_layer(embeds, target)
        output = self.output_layer(context)
        return output




# 示例：创建和使用TTT模型
input_size = 30522  # 词汇表大小
hidden_size = 768  # 隐藏层大小
output_size = 30522  # 输出大小
model = TTTModel(input_size, hidden_size, output_size)




# 输入数据
input_ids = torch.randint(0, 30522, (2, 20))  # 示例输入
target = torch.randn(2, 20, hidden_size)  # 示例目标




# 前向传播
output = model(input_ids, target)
print(output)

这项研究是团队五年磨一剑的成果，从Yu Sun博士的博士后时期就开始酝酿。他们坚持探索，不断尝试，最终实现了这一突破性的成果。TTT层的成功，是团队不懈努力和创新精神的结晶。

TTT层的问世，为AI领域带来了新的活力和可能性。它不仅改变了我们对语言模型的认识，更为未来的AI应用开辟了新的道路。让我们一起期待TTT层在未来的应用和发展，见证AI技术的进步和突破。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2407.04620

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架构复杂度

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革命性突破：斯坦福TTT架构，Transformer时代终结？

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