KV Shifting Attention Enhances Language Modeling

基本信息

• 📝 原文链接: https://arxiv.org/abs/2411.19574
• 👥 作者: Mingyu Xu, Wei Cheng, Bingning Wang, Weipeng Chen
• 🏷️ 关键词: KV shifting attention, induction heads, language modeling
• 📚 分类: 机器学习, 自然语言处理

摘要

中文摘要

当前的大规模语言模型主要基于仅解码的结构化Transformer，它们具有强大的上下文学习（ICL）能力。普遍认为，其ICL能力的重要基础是归纳头机制，这至少需要两层注意力。为了更高效地实现模型的归纳能力，我们重新审视了归纳头机制，并提出了KV移位注意力。我们理论上证明了KV移位注意力可以降低模型对归纳头机制深度和宽度的要求。我们的实验结果表明，KV移位注意力有助于学习归纳头和语言建模，这从玩具模型到超过10B参数的预训练模型，都带来了更好的性能或更快的收敛速度。

原文摘要

The current large language models are mainly based on decode-only structure transformers, which have great in-context learning (ICL) capabilities. It is generally believed that the important foundation of its ICL capability is the induction heads mechanism, which requires at least two layers attention. In order to more efficiently implement the ability of the model’s induction, we revisit the induction heads mechanism and proposed a KV shifting attention. We theoretically prove that the KV shifting attention reducing the model’s requirements for the depth and width of the induction heads mechanism. Our experimental results demonstrate that KV shifting attention is beneficial to learning induction heads and language modeling, which lead to better performance or faster convergence from toy models to the pre-training models with more than 10 B parameters.

论文解读

一句话总结

提出了一种KV移位注意力机制，有效提升了语言模型的学习能力和语言建模性能。

问题1：这篇论文想要解决什么具体问题？

• 问题背景：当前大型语言模型主要基于decode-only结构transformers，其in-context learning (ICL)能力较强，但普遍认为其重要基础是induction heads机制，该机制至少需要两层注意力。
• 现有方案不足：现有方案对induction heads机制的结构要求较高，需要较深的层数和较宽的维度。
• 研究目标：通过分析induction heads机制，提出一种新的KV移位注意力机制，降低模型对induction heads机制的结构要求，从而提高模型的学习能力和语言建模性能。

问题2：论文的核心创新点是什么？

• 技术创新：提出了一种KV移位注意力机制，通过解耦注意力机制中的keys和values，降低模型对induction heads机制的结构要求。
• 方法改进：通过理论分析和实验验证，证明了KV移位注意力机制能够有效地表示induction heads，并从induction数据中学习induction heads。
• 优势：KV移位注意力机制能够显著降低模型对induction heads机制的结构要求，从而提高模型的学习能力和语言建模性能。

问题3：实验结果如何验证了方法的有效性？

• 关键实验：在2.9B和19B参数模型上进行预训练，并在多个基准测试中进行评估。
• 性能提升：实验结果表明，KV移位注意力机制在多个基准测试中取得了比基线模型更好的性能。
• 对比结果：与基线模型相比，KV移位注意力机制在语言建模任务中取得了显著的性能提升。

问题4：这个研究的实际应用价值是什么？

• 应用场景：KV移位注意力机制可以应用于各种语言建模任务，如文本生成、机器翻译、问答系统等。
• 实施建议：将KV移位注意力机制应用于实际的语言建模任务中，可以显著提高模型的学习能力和语言建模性能。
• 局限与展望：KV移位注意力机制在理论分析和实验验证方面取得了较好的效果，但在实际应用中仍需进一步优化和改进。未来研究方向包括：探索KV移位注意力机制在不同类型的语言模型中的应用，以及与其他注意力机制的结合。