Ускорение Vision Transformers: Умное сокращение токенов

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет значительно повысить эффективность Vision Transformers, выборочно сохраняя наиболее важные признаки изображения.

Анализ предложенного метода и существующих подходов демонстрирует, что снижение числа токенов в $4$-м, $7$-м и $10$-м слоях позволяет достичь сравнимой или более высокой точности, подтверждаемое метрикой Selection mIoU с EViT и схожестью сигнала DC с токеном CLS, при этом начальная точность DeiT-S служит базовым уровнем для оценки эффективности предложенного подхода.

Метод, основанный на частотном анализе, позволяет снизить вычислительную нагрузку и предотвратить коллапс ранга в Vision Transformers без потери точности.

🐢

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

Бесплатный Телеграм канал

Несмотря на впечатляющую производительность Vision Transformers в задачах компьютерного зрения, их квадратичная сложность по отношению к числу токенов остается существенным препятствием. В работе «Frequency-Aware Token Reduction for Efficient Vision Transformer» предложена стратегия уменьшения числа токенов, учитывающая частотные характеристики механизма самовнимания. Ключевой идеей является разделение токенов на высоко- и низкочастотные компоненты, с избирательным сохранением первых и агрегацией вторых в компактный токен постоянного тока, что позволяет снизить вычислительные затраты без значительной потери точности. Как частотный анализ может помочь в дальнейшем оптимизации архитектур Vision Transformers и решении проблемы коллапса ранга?

Масштабируемость Vision Transformer: Преодоление Квадратичной Сложности

Трансформеры для обработки изображений (Vision Transformer) демонстрируют передовые результаты в задачах компьютерного зрения, однако их вычислительная сложность растет пропорционально квадрату длины последовательности обрабатываемых данных. Это означает, что с увеличением разрешения изображения или количества объектов на нем, требуемые вычислительные ресурсы увеличиваются экспоненциально, что становится серьезным ограничением для обработки изображений высокого разрешения и проведения глубокого анализа. Такой квадратичный рост сложности заставляет исследователей искать альтернативные архитектуры и методы оптимизации, чтобы сделать Vision Transformer более эффективными и масштабируемыми для решения сложных задач, требующих анализа большого объема визуальной информации.

Проблема масштабируемости, присущая Vision Transformer, существенно ограничивает возможности глубокого анализа изображений и обработки высокоразрешающих входных данных. По мере увеличения длины последовательности, вычислительные затраты растут квадратично, что препятствует созданию моделей, способных к сложному рассуждению и детальному пониманию визуальной информации. Это особенно заметно при решении задач, требующих анализа мелких деталей или выявления тонких взаимосвязей на изображениях высокого разрешения, где стандартные архитектуры оказываются неспособными эффективно использовать всю доступную информацию, что негативно сказывается на итоговой производительности и точности.

Стандартный механизм самовнимания, несмотря на свою эффективность, по сути функционирует как фильтр нижних частот. Это означает, что при обработке изображений или последовательностей он склонен подавлять высокочастотные детали, которые несут важную информацию о тонких различиях и нюансах. В то время как низкочастотные компоненты отражают общую структуру и форму, именно высокочастотные детали определяют текстуру, границы объектов и другие критически важные признаки для детального понимания. Таким образом, хотя самовнимание успешно выделяет общие закономерности, его склонность к «сглаживанию» высокочастотных сигналов может приводить к потере важной информации, необходимой для решения сложных задач, требующих глубокого анализа и точного распознавания.

Анализ частотного спектра слоя самовнимания показывает, что амплитуда высоких частот возрастает с увеличением глубины слоя.

Сокращение Токенов: Путь к Эффективности

Методы уменьшения количества токенов направлены на снижение длины последовательности, обрабатываемой трансформерами, что приводит к сокращению вычислительных затрат. Вычислительная сложность архитектуры Transformer обычно масштабируется квадратично относительно длины входной последовательности, то есть удвоение длины последовательности увеличивает потребление ресурсов в четыре раза. Уменьшение количества токенов, даже незначительное, может существенно снизить требования к памяти и времени обработки, особенно при работе с длинными текстами или последовательностями данных. Это достигается за счет исключения менее значимых токенов или объединения схожих токенов в более короткие представления, что позволяет обрабатывать информацию быстрее и эффективнее.

Методы снижения количества токенов, такие как Pruning-Based Token Reduction и Merging-Based Token Reduction, реализуют различные подходы к выборочному удалению или объединению токенов в последовательности. Pruning-Based Token Reduction предполагает удаление токенов, считающихся наименее значимыми для сохранения смысла, основываясь на различных метриках, например, на значениях внимания или вероятностях предсказания. В свою очередь, Merging-Based Token Reduction объединяет несколько токенов в один, представляющий собой их обобщенное значение, что позволяет сократить длину последовательности без полного удаления информации. Выбор конкретного метода зависит от архитектуры модели, типа данных и требуемого баланса между сокращением длины и сохранением качества представления.

Неаккуратное уменьшение количества токенов, известное как коллапс ранга (Rank Collapse), может привести к потере важных различий между ними, что негативно сказывается на производительности модели. Это происходит, когда алгоритмы токенизации или методы удаления токенов не учитывают семантическую значимость каждого токена, приводя к объединению или удалению токенов, несущих критически важную информацию. В результате, модель теряет способность различать тонкие нюансы в данных, что приводит к снижению точности и обобщающей способности. Для предотвращения коллапса ранга необходимо использовать методы, которые учитывают семантическую значимость токенов или применяют более тонкие стратегии уменьшения количества токенов, сохраняя при этом важную информацию.

Анализ высокочастотных (HF) и низкочастотных (LF) токенов показал, что HF-токены содержат больше высокочастотных сигналов, преимущественно несут информацию об основных признаках и более критичны для поддержания точности модели при добавлении шума, чем LF-токены.

Частотно-Зависимое Сокращение: Сохранение Критически Важной Детализации

Метод частотно-зависимого сокращения токенов (Frequency-Aware Token Reduction) решает проблемы, возникающие при использовании наивных методов сокращения, путем приоритизации сохранения высокочастотных токенов. В отличие от подходов, которые сокращают все токены равномерно, данный метод основывается на предположении, что высокочастотные компоненты несут ключевую информацию о данных, необходимую для точного анализа и обработки. Сохранение этих компонентов позволяет избежать потери важных деталей, что особенно критично для задач, требующих высокой точности и детализации.

Метод частотно-зависимого снижения количества токенов основывается на признании, что высокочастотные компоненты несут ключевую информацию о деталях, в то время как низкочастотные токены обычно соответствуют более плавным, менее информативным элементам, близким к постоянной составляющей ($DC$-сигналу). Эта закономерность позволяет рассматривать высокочастотные компоненты как значимые признаки, а низкочастотные — как фон или менее важные детали, что используется для селективного сохранения наиболее критичной информации при уменьшении количества токенов.

Метод частотно-зависимого сокращения токенов позволяет смягчить эффект «коллапса рангов» и достичь повышения точности Top-1 на 0.7% за счет избирательного сохранения высокочастотной информации. Данный подход основан на том, что высокочастотные компоненты сигнала несут критически важные детали, а сокращение низкочастотных компонентов, соответствующих более плавным и менее информативным участкам сигнала, не приводит к существенной потере качества. В результате применения данной техники наблюдается снижение вычислительных затрат до 36% в GFLOPS, что делает её эффективным решением для оптимизации производительности моделей.

Анализ частотного спектра предобученных моделей показывает, что с увеличением глубины слоев преобладают высокочастотные компоненты.

FlashAttention: Аппаратная Оптимизация для Масштабируемости

Механизм FlashAttention представляет собой аппаратное решение, оптимизирующее процесс вычисления внимания в нейронных сетях. Традиционные методы требуют значительного объема памяти для хранения и обработки матрицы внимания, что становится узким местом при работе с длинными последовательностями данных. FlashAttention существенно снижает количество обращений к памяти за счет разбиения матрицы внимания на небольшие блоки — “тайлы” — и организации эффективного перемещения данных между памятью и процессором. Эта оптимизация позволяет значительно ускорить вычисления и повысить производительность моделей, особенно при обработке больших объемов информации, таких как изображения или текст, где длина последовательности может достигать тысяч токенов. В результате, модели, использующие FlashAttention, способны обрабатывать данные быстрее и эффективнее, требуя меньше вычислительных ресурсов.

Механизм FlashAttention позволяет обрабатывать более длинные последовательности данных благодаря инновационному подходу к организации вычислений. Вместо обработки всей матрицы внимания целиком, FlashAttention разбивает её на небольшие блоки — так называемые “тайлы”. Такая разбивка позволяет оптимизировать доступ к памяти и существенно снизить требования к пропускной способности, что особенно важно при работе с большими объемами данных. Эффективное перемещение данных между этими тайлами, а также использование алгоритмов, ориентированных на аппаратное обеспечение, минимизирует задержки и позволяет ускорить процесс вычислений внимания. В результате, модели могут успешно обрабатывать последовательности, которые ранее были недоступны из-за ограничений по памяти и вычислительной мощности, открывая новые возможности для решения сложных задач, таких как обработка длинных текстов или анализ видео высокого разрешения.

Сочетание FlashAttention с методом Frequency-Aware Token Reduction открывает новые возможности для масштабирования Vision Transformers. Данный подход позволяет значительно увеличить пропускную способность при обработке изображений, демонстрируя четырехкратное увеличение скорости при выполнении задач семантической сегментации. Кроме того, достигается заметное снижение вычислительных затрат — до 35% при использовании 576 токенов. Это достигается за счет оптимизации обработки данных и уменьшения объема необходимой памяти, что делает Vision Transformers более эффективными и пригодными для решения сложных задач компьютерного зрения, требующих обработки больших объемов данных и высокой скорости вычислений.

Представленное исследование демонстрирует стремление к математической чистоте в архитектуре Vision Transformer. Авторы предлагают метод уменьшения числа токенов, основанный на анализе частоты, что позволяет избежать коллапса ранга и повысить эффективность вычислений. Этот подход перекликается с принципом доказательности алгоритмов — сохраняя высокочастотные компоненты, исследователи гарантируют, что потеря информации будет минимальной и предсказуемой. Как однажды заметил Ян ЛеКун: «Машинное обучение — это математика, а не магия». Данная работа подтверждает эту мысль, представляя собой элегантное решение, основанное на строгом анализе и математической обоснованности.

Что Дальше?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует элегантность подхода к проблеме снижения вычислительной сложности Vision Transformer. Однако, истинная проверка любого алгоритма — не в скорости его работы на текущих тестовых наборах, а в его способности адаптироваться к данным, которые еще предстоит увидеть. Вопрос о стабильности предложенного метода при изменении распределения входных данных, особенно в условиях, близких к граничным, остается открытым. Следовательно, необходимо углубленное изучение влияния различных частотных характеристик входного изображения на процесс обучения и обобщающую способность модели.

Следующим логичным шагом представляется не просто оптимизация существующих методов снижения количества токенов, а разработка принципиально новых архитектур, которые изначально учитывают частотные характеристики входных данных. Интересно исследовать возможность применения принципов вейвлет-преобразования или других методов частотного анализа непосредственно в процессе построения архитектуры Vision Transformer, отказавшись от наивного применения существующих техник.

В конечном счете, красота алгоритма проявляется не в его эффективности на узком классе задач, а в его математической чистоте и способности к обобщению. Задача, поставленная данной работой, лишь подчеркивает необходимость постоянного поиска более элегантных и непротиворечивых решений в области компьютерного зрения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21477.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-30 20:45