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当我们在翻译软件上输入 “Transformer is a novel neural network architecture based on a self-attention mechanism” 后，计算机就可以迅速将它翻译为 “Transformer 是一种基于自注意力机制的新型神经网络架构”，神奇的机器翻译使得多语种互译成为可能。

近年来，得益于机器学习的快速发展，自然语言处理（NLP）技术不断突破，在人机交互、在线翻译工具等领域的应用层出不穷，不同语种的人与人、人与机器之间的无障碍自由交流得以实现。

当前的主流机器翻译主要是基于神经网络机器翻译，这类方法是一个 “编码器-解码器”（encoder-decoder）架构的系统，编码器对源语言序列进行编码，并提取信息，然后通过解码器把信息转换为目标语言，完成语言翻译过程。

自 2017 年问世以来，基于“编码器-解码器”架构设计的 Transformer 模型凭借其优越的性能，已然成为机器翻译领域的主流模型，在深度学习领域产生了巨大影响。

然而，Transformer 模型并非完美，模型引入self-attention机制虽实现了快速并行的训练，但在长序列文本的处理问题上，却需要占据大量计算资源，导致模型训练成本提高。

近日，由 Google、剑桥大学、DeepMind 和艾伦·图灵研究院（Alan Turing Institute）的研究人员组成的团队基于正交随机特征的快速注意力（Fast Attention Via Positive Orthogonal Random Features，FAVOR+）机制，提出了一种新的 Transformer 模型——Performer。相比于 Transformer 模型，新模型无需做出过度调整就可以变得更加高效和节能。

Performer 模型的技术突破

2017 年，谷歌大脑（Google Brain）的 Ashish Vaswani 等人发表了一篇题为 “Attention Is All You Need” 的论文，首次提出一种基于自注意力机制的 Transformer 模型。

Transformer 模型颠覆了传统神经网络的架构，弥补了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）存在的不足，在语义特征提取、长距离特征捕获、任务综合特征抽取等自然语言处理方面表现出了更优的性能，在自然语言处理、人机对话、图像处理等许多领域都达到了当时最好的水平（SOTA）。

Transformer 架构的核心模块是自注意力模块，模型在处理每个单词（输入序列中的每个位置）时，自注意力模块通过计算输入序列中所有位置对的相似度分数，来寻找能够帮助更好地编码该单词的线索。

然而，随着输入序列长度的增加，模型需要二次方的计算时间来产生所有相似度分数，所需计算内存也随之增加，注意力机制面临的效率问题也越来越突出。

针对那些需要长距离关注的应用，在 Transformer 基础上已经有一些研究者提出了几种快速的、空间利用率高的改进方法，但是大部分常见方法都依赖于稀疏注意力机制。

然而，稀疏注意力机制仍存在一定的局限性。

（1）它们需要高效的稀疏矩阵乘法运算，而这些运算并不是在所有加速器上都能实现的；

（2）它们通常不能为其表示能力提供严格的理论保证；

（3）它们主要针对 Transformer 模型和生成式预训练进行优化；

（4）它们通常会叠加更多的注意力层来补偿稀疏表示，这使得它们很难与其他预训练模型一起使用，因此需要重新训练并消耗大量能量。

此外，稀疏注意机制通常仍然不足以解决常规注意方法应用的全部问题，如指针网络。还有一些运算不能被稀疏化，如在工业级推荐系统中被大量应用的 softmax 运算。

Performer 使用了一个高效的（线性）广义注意力框架，能够对常规（softmax）全阶注意力进行可证明的、准确的、实用的估计，不依赖于任何稀疏性或低阶等先验条件，从而实现更快的训练速度，同时允许模型处理更长的序列，这一特性恰恰满足了 ImageNet64 图像数据集和PG-19文本数据集的要求。

Performer 模型通过正交随机特征（FAVOR+）算法实现快速注意力机制，并改用 Positive Orthogonal Random Features 估计 softmax 和高斯核函数，以实现在 FAVOR+ 机制中对常规 softmax 注意力进行鲁棒且无偏的估计。

研究人员表示：“Performer 是第一个通过微调可以与常规 Transformers 进行完全兼容的线性架构”。

图 | 原点对称的通用函数 r（定义为建立在：三角随机特征和正随机特征上的估计器的均方误差（MSEs）的比值）是输入特征向量与其长度l之间的角度 φ（以弧度为单位）的函数, 函数的数值越大表示正随机特征性能越好的（φ，l）空间区域（左）；当 l 为定值 1 时，与变化的角度 φ 构成的函数 r 为正切函数，以及比较低 softmax 内核值区域中两个估算器的 MSE（右）。

作者通过比较发现，对于 φ 足够大的临界区域，该方法所使用的正交随机特征比任意的三角随机特征更精确。

图 | 将原始的经过预训练的 Transformer 的权重转移到 Performer 中，Performer 产的精度达到 0.07 （橙色虚线），但在原来的梯度步数的一小部分中，很快就恢复了精度。

然而在 PG-19 上，三角法(TRIG)  softmax 逼近变得非常不稳定，而正特征(POS)(不重绘)和 Linformer (也是逼近 softmax)即使在重绘投影的情况下，也会在同样的复杂度中趋于平稳。具有特征重绘的正 softmax 是匹配 Transformer 的必要条件，SMREG 可实现更快的收敛。

这篇论文利用详细的数学定理，证明了与其单纯依靠计算资源来提升性能，还不如开发出改进的、高效的 Transformer 架构，来显著降低能耗。同时，由于 Performers 使用了与 Transformer 相同的训练超参数，也可以有效训练基于 softmax 的线性 Transformer。因此 FAVOR+ 机制可以作为一个简单的插件，而无需进行过多的调整。

Performer 模型应用前景广泛

研究人员表示，Performer 模型的提出，显著降低了常规 Transformer 的空间和时间复杂度，并在 Transformer 的研究以及非稀疏注意机制的作用方面开辟了新的途径。

该论文利用详细的数学定理，证明了与其单纯依靠计算资源来提升性能，还不如开发出改进的、高效的 Transformer 架构，来显著降低能耗。同时，由于 Performers 使用了与 Transformer 相同的训练超参数，因此 FAVOR+ 机制可以作为一个简单的插件，而无需进行过多的调整。

该团队在一系列丰富的场景下测试了 Performers 的性能，执行的任务包括像素预测、蛋白质序列建模。在实验设置中，一个 Performer 只用 FAVOR+ 机制取代了常规 Transformer 的注意力组件。

在使用蛋白质序列训练一个 36 层模型的挑战性任务上，基于 Performer 的模型（Performer-RELU）的性能优于基线 Transformer 模型：Reformer 和 Linformer，后者的准确率显著下降。

在标准的 ImageNet64 基准上，具有 6 层的 Performer 与具有 12 层的 Reformer 的准确性相当。优化后，Performer 的速度达到了 Reformer 的两倍。

研究人员表示，由于基于 Performer 的可扩展 Transformer 架构可以处理更长的序列，而不受注意力机制结构的限制，同时保持准确和鲁棒性，相信它们可以在生物信息学领域带来新的突破，如蛋白质的语言建模等技术已经显示出强大的潜力。

代码地址：https://github.com/google-research/google-research/tree/master/performer
论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.14794

参考资料：
https://ai.googleblog.com/2020/10/rethinking-attention-with-performers.html
https://syncedreview.com/2020/10/02/google-cambridge-deepmind-alan-turing-institutes-performer-transformer-slashes-compute-costs/
https://www.youtube.com/watch?v=xJrKIPwVwGM

来源：学术头条

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