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循環記憶輸入

Recurrent Memory Transformer (RMT)

總體思想：將長文本分段之后得到嵌入向量與記憶向量拼接，得到新的記憶向量之后與下一段再循環輸入transformer。

注意：此論文實驗結果在bert-base-cased（encoder-only上進行實驗）

CoLT5達到64K，GPT-4達到32K長度，而RMT在實驗結果中長度加到4096個分段2048000詞匯，效果依然強勁。

用提示詞

Self-Controlled Memory (SCM)

如上圖所示，此方法號稱可以將輸入延申至無限長，具體流程為：

1. 用戶輸入

2. 判斷是否需要從歷史會話中獲得記憶，提示詞如下：

   給定一個用戶指令，判斷執行該指令是否需要歷史信
   息或者上文的信息，或者需要回憶對話內容，只需要
   回答是(A)或者否(B)，不需要解釋信息：
   指令：[用戶輸入]
   

3. 如果需要獲取記憶，通過相關性（余弦相似度）、近期性分數相加對歷史記憶進行排序

4. 將記憶摘要

   以下是用戶和人工智能助手的一段對話，請分
   別用一句話寫出用戶摘要、助手摘要，分段列
   出，要求盡可能保留用戶問題和助手回答的關
   鍵信息。
   對話內容：
   用戶：[用戶輸入]
   助手：[系統回復]
   摘要：
   

5. 將記憶和輸入拼接輸入模型

   以下是用戶和人工智能助手的對話，請根據歷史
   對話內容，回答用戶當前問題：
   相關歷史對話：
   [歷史輪對話內容]
   上一輪對話：
   [上一輪對話內容]
   ###
   用戶：[用戶問題]
   助手：
   

6. 回復

注意：此論文中只進行了定性分析，沒有定量實驗。以下是效果圖：

詞匯壓縮

VIP-token centric compression (Vcc)

該方法使得模型輸入延申至128K，并在Encoder-Only、Encoder-Decoder兩種模型架構上都進行了實驗。

一句話描述思想：使模型輸入長度獨立于文本長度。

具體一點：

1. 將當前問句視為vip-token
2. 利用當前問句與歷史記憶的關系，壓縮歷史記憶到模型輸入長度，無論歷史記憶有多長
3. transformer層輸出之后再進行解壓縮

Encoder-Only架構表現：

Encoder-Decoder表現：

檢索+交叉注意力

Unlimited Length Input Transformers (Unlimiformer)

此方法只試用于Encoder-Decoder架構，其也稱可以將輸入長度延申至無限長。

思路如下：

1. 將長文本分成多個部分，將每一段進行編碼
2. 利用query KNN檢索長文本topN
3. 解碼器對相關段落編碼后的隱藏狀態進行交叉注意力
4. 得到輸出

可以看到此方法在長文本摘要任務上都取得了優異的結果

累加

ALiBi（attention with linear biases），輸出累加

簡單介紹一下ALiBi:

1. 不再輸入層保留位置向量
2. 而在每層注入線性的偏移量，注意力分數從：

變成了：

可以看到ALiBi比Sinusoidal、Rotary、T5 Bias在長距離輸入上效果都要好得多。

mosaicml/mpt-7b模型利用ALiBi將輸入長度擴展至了84k，核心的思想為一下幾行代碼：

all_hidden_states=()ifoutput_hidden_stateselseNone
for(b_idx,block)inenumerate(self.blocks):
ifoutput_hidden_states:
assertall_hidden_statesisnotNone
all_hidden_states=all_hidden_states+(x,)
past_key_value=past_key_values[b_idx]ifpast_key_valuesisnotNoneelseNone
(x,past_key_value)=block(x,past_key_value=past_key_value,attn_bias=attn_bias,attention_mask=attention_mask,is_causal=self.is_causal)
ifpast_key_valuesisnotNone:
past_key_values[b_idx]=past_key_value

即MPT會對上次得到隱藏狀態與本次的輸入進行相加。

審核編輯 ：李倩