Память Трансформеров: Новый Взгляд на Внутренние Состояния

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают новый механизм внимания, вдохновленный современными сетями Хопфилда, для улучшения производительности и стабильности трансформеров.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

В архитектуре Transformer с современным вниманием Хопфилда ($MHA$) информация из оценок внимания верхних слоев повторно используется в нижних, аккумулируется в скрытом состоянии каждого слоя и используется для дальнейших вычислений внимания, что, как показано на примере GPT-2 (Medium), обученного на Wikitext103, приводит к значительному улучшению однородности токенов и снижению косинусного сходства между ними по сравнению со стандартной архитектурой.

В статье представлен Modern Hopfield Attention (MHA), позволяющий распространять оценки внимания между слоями и смягчать проблему коллапса ранга.

Несмотря на успехи архитектуры Transformer, проблема коллапса ранга и однородности токенов остается серьезным препятствием для повышения ее эффективности. В работе ‘On the Role of Hidden States of Modern Hopfield Network in Transformer’ предложен новый механизм внимания, Modern Hopfield Attention (MHA), вдохновленный динамикой скрытых состояний современных сетей Хопфилда. MHA позволяет распространять оценки внимания между слоями Transformer, существенно улучшая качество весов и преодолевая проблему коллапса ранга. Полученные теоретические и эмпирические результаты демонстрируют, что MHA систематически повышает точность Vision Transformer и GPT без увеличения числа обучаемых параметров, открывая новые перспективы для улучшения архитектуры Transformer с помощью принципов ассоциативной памяти.

Пределы Внимания: Назревающий Кризис

Несмотря на впечатляющие успехи, глубокие трансформаторные модели демонстрируют присущие ограничения в масштабируемости и глубине рассуждений, проявляющиеся в феномене, известном как “RankCollapse”. Суть этого явления заключается в том, что при увеличении размеров модели представления токенов начинают стремительно упрощаться и сходиться, что приводит к снижению разнообразия и, как следствие, к ухудшению производительности при решении сложных задач. В частности, наблюдается увеличение числа токенов, демонстрирующих косинусную близость, равную 1, что указывает на потерю различительной способности и способность модели к тонкому анализу данных. Этот процесс ограничивает потенциал трансформаторов в обработке информации и требует разработки новых подходов к архитектуре и обучению моделей, чтобы преодолеть эти внутренние ограничения и обеспечить дальнейший прогресс в области искусственного интеллекта.

В ходе увеличения масштаба современных языковых моделей, таких как глубокие трансформеры, наблюдается тенденция к коллапсу представлений токенов. Это означает, что векторы, описывающие различные слова или части слов, становятся все более схожими, стремясь к полной идентичности, что проявляется в достижении косинусного сходства, равного 1, для значительной популяции токенов. Данное явление ограничивает разнообразие представлений, снижая способность модели к тонкому различению значений и, как следствие, негативно сказывается на производительности в решении сложных задач, требующих детального понимания контекста и нюансов языка. Для смягчения этой проблемы предлагается механизм MHA, направленный на восстановление различимости токенов и повышение выразительности модели.

Явление, известное как «коллапс энтропии», представляет собой серьезную проблему для современных языковых моделей. Исследования показывают, что по мере усложнения задач и увеличения объема данных, внимание модели всё чаще концентрируется на ограниченном числе токенов. Это приводит к существенному снижению выразительности модели и ее способности улавливать долгосрочные зависимости в тексте. По сути, модель теряет способность различать нюансы и контекст, что негативно сказывается на качестве генерируемого текста и точности выполнения задач. Вместо того чтобы равномерно распределять внимание по всему входному тексту, модель склонна «зацикливаться» на небольшом подмножестве наиболее очевидных или часто встречающихся элементов, игнорируя важную информацию, содержащуюся в остальной части текста. Данный эффект ограничивает потенциал моделей в решении сложных задач, требующих глубокого понимания контекста и способности к абстрактному мышлению.

Анализ косинусного сходства между токенами в различных слоях показывает, что механизм многоголового внимания (MHA) эффективно снижает количество токенов с максимальным сходством, предотвращая их доминирование и обеспечивая более дифференцированное представление данных в моделях GPT-2 и ViT-B.

От Ассоциативной Памяти к Современным Сетям

Сети Хопфилда, являясь классической моделью ассоциативной памяти, представляют собой биологически вдохновленную альтернативу последовательной обработке, характерной для архитектуры Transformer. В отличие от Transformer, которые обрабатывают данные последовательно, слой за слоем, сети Хопфилда хранят информацию в виде устойчивых состояний сети, позволяя восстанавливать полные паттерны по неполным или зашумленным входным данным. Основанные на модели нейронных сетей, они функционируют путем распространения активации между нейронами до достижения стабильного состояния, соответствующего сохраненному паттерну. Такой подход к обработке информации отличается от архитектуры Transformer, где внимание и последовательная обработка являются ключевыми элементами, и предлагает потенциальное преимущество в задачах, требующих быстрого распознавания образов и устойчивости к шуму.

Архитектуры “ModernHopfieldNetwork” представляют собой развитие классических сетей Хопфилда, направленное на преодоление ограничений, связанных с их вместимостью и масштабируемостью. Традиционные сети Хопфилда испытывают трудности при хранении большого количества паттернов из-за ограничений, связанных с количеством стабильных состояний и возможностью возникновения ложных воспоминаний. “ModernHopfieldNetwork” используют различные методы, такие как разреженные соединения, нелинейные активации и регуляризацию, для увеличения емкости хранения и улучшения способности к обобщению. В частности, применение разреженных соединений снижает количество параметров, необходимых для хранения информации, а нелинейные активации позволяют сети моделировать более сложные зависимости. Эти усовершенствования позволяют создавать сети, способные хранить и извлекать значительно большее количество паттернов, чем традиционные сети Хопфилда, и делают их более пригодными для применения в задачах, требующих большого объема памяти и масштабируемости.

Развитие архитектур ModernHopfieldNetwork создает предпосылки для интеграции принципов ассоциативной памяти в структуру Transformer. Традиционные Transformer-модели испытывают сложности с масштабированием из-за квадратичной зависимости вычислительных затрат от длины последовательности. Использование ассоциативной памяти, в частности, методов, основанных на Hopfield Networks, позволяет потенциально снизить эту сложность за счет параллельного доступа к информации и снижения необходимости в последовательной обработке. Это достигается за счет организации данных в виде ассоциативных паттернов, что позволяет извлекать информацию, основываясь на неполных или зашумленных данных, и снижает потребность в большом количестве параметров для моделирования долгосрочных зависимостей. Внедрение таких принципов может привести к созданию более эффективных и масштабируемых Transformer-моделей.

Представленная архитектура MHA, использующая прямые и обратные производные для видимого и скрытого состояний соответственно, упрощается до стандартного механизма самовнимания при обнулении параметров α и α'. — Представленная архитектура MHA, использующая прямые и обратные производные для видимого и скрытого состояний соответственно, упрощается до стандартного механизма самовнимания при обнулении параметров α и α’.

MHA: Новая Параллель Внимания

Механизм MHA (Memory-Hopfield Attention) разработан на базе Современных Сетей Хопфилда, что позволяет использовать принципы ассоциативной памяти для улучшения механизма внимания. Ключевым нововведением является интеграция “HiddenStateDynamics” — динамики скрытых состояний, позволяющая сети адаптироваться и представлять более сложные взаимосвязи между элементами входной последовательности. Это достигается за счет расширения возможностей сети по хранению и извлечению информации, что в свою очередь повышает ее устойчивость и экспрессивность по сравнению с традиционными механизмами внимания, используемыми в архитектурах Transformer. Применение HiddenStateDynamics позволяет MHA эффективно моделировать контекстные зависимости и более точно определять релевантные части входных данных.

Механизм многоголового внимания (MHA) использует принципы ассоциативной памяти для обеспечения динамической и параллельной обработки данных. В отличие от традиционного самовнимания, которое по своей природе является последовательным процессом, MHA позволяет одновременно обрабатывать взаимосвязи между различными элементами входной последовательности. Это достигается за счет организации памяти в виде ассоциативной сети, где активация одного элемента вызывает активацию связанных с ним элементов. Такая архитектура позволяет значительно сократить время обработки и повысить эффективность вычислений, потенциально устраняя узкие места, характерные для последовательных алгоритмов самовнимания. Параллельная обработка позволяет MHA эффективно масштабироваться для работы с большими объемами данных и сложными задачами.

Механизм многоголового внимания (MHA) принципиально отличается от традиционных трансформеров, решая проблемы коллапса ранга и коллапса энтропии. В то время как стандартные модели склонны к генерации токенов с косинусной близостью, стремящейся к 1, что снижает выразительность представления, MHA демонстрирует снижение популяции таких токенов. Одновременно с этим, MHA поддерживает стабильный уровень энтропии внимания, предотвращая потерю информации и обеспечивая более надежное и информативное представление данных. Это достигается за счет использования динамической ассоциативной памяти и принципов, лежащих в основе сетей Хопфилда, позволяющих MHA эффективно избегать проблем, ограничивающих производительность традиционных архитектур трансформеров.

Анализ косинусного сходства ViT-T показывает, что в механизме MHA, в отличие от стандартного self-attention, исчезает группа идеально выровненных токенов, что указывает на изменение характера внимания модели при обучении на CIFAR10.

Расширяя Горизонты: Применение и Будущие Направления

Механизм многоголового внимания (MHA) оказался удивительно гибким и легко интегрируется в различные архитектуры нейронных сетей. Успешное применение MHA в Vision Transformers (ViT) демонстрирует его эффективность в обработке изображений, позволяя моделям улавливать сложные взаимосвязи между различными частями изображения. Более того, интеграция MHA в большие языковые модели, такие как GPT2, значительно улучшила их способность генерировать связный и осмысленный текст. Этот факт подтверждает универсальность MHA и его потенциал для улучшения производительности широкого спектра задач, от компьютерного зрения до обработки естественного языка, открывая новые возможности для разработки более мощных и адаптивных искусственных интеллектов.

Несмотря на то, что такие приближения, как “Адиабатическое приближение”, успешно применялись для получения структур, напоминающих Трансформеры, из Механизмов Внимания на Многослойных Композитных Нейронных Сетях (MCHNs), истинный потенциал MHA остается в значительной степени неиспользованным. Исследователи полагают, что упрощения, необходимые для совместимости с существующими архитектурами, могут ограничивать возможности MHA в обработке сложных зависимостей и извлечении более тонких паттернов из данных. Дальнейшие исследования, направленные на более полное раскрытие возможностей MHA без принудительного соответствия устоявшимся моделям, могут привести к прорыву в различных областях, включая компьютерное зрение и обработку естественного языка, открывая новые пути для создания более эффективных и интеллектуальных систем искусственного интеллекта.

Исследования показали, что механизм многоголового внимания (MHA) существенно повышает эффективность как в задачах распознавания изображений, таких как CIFAR-10 и CIFAR-100, так и в задачах генерации текста на основе датасета Wikitext103. В частности, наблюдается значительное снижение значения перплексии — метрики, оценивающей способность модели предсказывать последовательность слов, что свидетельствует о более качественной генерации текста. Эти результаты демонстрируют универсальность MHA и его потенциал для улучшения производительности различных моделей машинного обучения, от компьютерного зрения до обработки естественного языка, и указывают на перспективность дальнейших исследований в этой области.

Анализ косинусного сходства между стандартным механизмом внимания и MHA для GPT-2 (Medium) при α=0.5 показал, что характерный пик, соответствующий идеально выровненным токенам, исчезает при использовании MHA, что указывает на изменение принципов обработки информации.

Представленное исследование демонстрирует стремление к очищению архитектуры Transformer посредством вдохновения от принципов работы Modern Hopfield Networks. Авторы стремятся устранить избыточность, свойственную механизмам внимания, предлагая MHA как способ распространения информации между слоями и предотвращения коллапса ранга. В этом подходе проявляется стремление к ясности и эффективности, где каждый элемент служит конкретной цели. Как заметил Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что нельзя знать». В данном контексте, исследование показывает, что даже в сложной области машинного обучения, упрощение и осознанное удаление ненужных элементов может привести к более глубокому пониманию и улучшению производительности.

Куда же дальше?

Представленная работа, хотя и демонстрирует потенциал использования принципов Современных Сетей Хопфилда для стабилизации внимания в архитектурах Transformer, лишь слегка приоткрывает завесу над сложной динамикой скрытых состояний. Утверждать, что предложенный механизм внимания решает проблему коллапса ранга окончательно, было бы чрезмерной самоуверенностью. Скорее, это шаг в сторону более глубокого понимания того, как информация кодируется и распространяется в многослойных сетях.

Ключевым вопросом остаётся масштабируемость. Предложенный подход требует тщательной настройки и может оказаться вычислительно затратным при работе с моделями, значительно превосходящими по размеру те, что были использованы в эксперименте. Необходимо исследовать, возможно ли упростить механизм без потери эффективности, и как он взаимодействует с другими техниками регуляризации.

Истинная ценность этой работы, возможно, не в конкретном алгоритме, а в переходе от слепого наращивания параметров к более осмысленному проектированию архитектур. В конечном счете, задача не в том, чтобы создать самую большую сеть, а в том, чтобы построить самую ясную. И эта ясность достигается не сложными ухищрениями, а постоянным стремлением к простоте.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20698.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-29 06:01