2024-11-14 13:13 北京
模型可以不断迭代，真正地活起来了
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本论文第一作者是汪海洋，北京大学20级博士生，目前主要关注是通用模型的架构设计和学习算法。指导教授主要包括王立威，北京大学智能学院教授；Bernt Schiele，德国马普计算所教授；Federico Tombari 谷歌人工智能科学家等。
新一代通用灵活的网络结构 TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters 来啦！
TokenFormer 不仅像原始 Transformer 一样 Token 化了 input data，并且 Token 化了网络参数，将 attention 机制拓展到 Token 和 parameters 的交互中，最大化了 Transformer 的灵活性，真正得到了一个 Fully attention-based 的网络结构。
这种方式打破了原有人们区别看待 data 和 model 的观念，即所有的计算都归纳为不同类型的 Token（e.g., data, param token）通过灵活的 attention 来交互。得益于这一灵活的性质，TokenFormer 允许 incremental scaling model size，基于训好的模型上增量的拓展新的更大的模型，大大节省了计算的开销：
这项名为 TokenFormer 的新工作，由谷歌，马普计算所和北大的研究者提出，在 Twitter，HackerNews, Reddit 上得到广泛的讨论和关注 (Twitter 上有 150K + 的浏览量)。
目前代码、模型和项目主页均已放出：
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.23168
开源代码：https://github.com/Haiyang-W/TokenFormer
开源模型：https://huggingface.co/Haiyang-W
背景介绍
得益于其处理各种数据的灵活性，Transformer 网络结构在各个 AI 领域都取得了巨大的成功。
Transformer 模型通常将处理单个 Token 所需的计算分为两个部分：与其他 Token 的交互（Token-Token Interaction）和涉及模型参数的计算（Token-Parameter Interaction）。
Attention 促进了 Token-Token 之间的交互，使现代通用基础模型能够将多模态数据编码成统一的 Token 序列，并有效捕捉它们之间的复杂依赖关系。
相反，Token-Parameter 计算主要依赖于固定的 linear projection，大大限制 model size 的 scaling。Scaling model 是通常改变模型结构，往往需要从头训练整个模型，带来了过多的资源消耗，使其越来越不切实际。
在本文中，研究团队使用 token 这一概念建模所有的计算，即将 model parameters 也视为一种 token，网络的计算统一为各种不同的 token ( e.g., data tokens and parameter tokens) 之间通过 attention 来进行交互，大大增强了 Token-Parameter 交互的灵活性，从而能够增量式的扩展模型参数，有效地重用先前训练的模型，从而显著降低了训练负担。
为实现这一目标，研究团队引入了 TokenFormer。统一 Token-Token 和 Token-Parameters Interaction 的计算。其 Token-Parameter attention 具有灵活性，并能够处理可变数量的参数，从而本质上最大化了 Transformer 的灵活性，增强了模型的可扩展性。
TokenFormer 提供一种新的看待模型的视角，即网络的计算就是一些 Tokens 相互任意交互。基于这些 Tokens （e.g., data token, parameter token, memory token）和 attention 机制可以灵活地构造任意的网络结构。
该团队希望 TokenFormer 作为一种通用的网络结构，不仅在 incremental model scaling 上有贡献，还在 Sparse Inference, Parameter-Efficient Tuning, Vision and Language Models, Device-Cloud Collaboration 和 Model Interpretability 等领域有更多的贡献。
方法
Tokenformer 的核心创新是 Token-Parameter Attention（Pattention） Layer，它结合了一组 Trainable Tokens 作为 model parameters，并通过 cross-attention 来管理 Input Token 与这些 Parameter Tokens 之间的交互。
通过这种方式，Pattention 层引入了一个额外的维度 —Parameter Token 的数量，这一维度独立于输入和输出维度。此解耦方式使得输入数据可以与 variable number of parameters 进行交互，提供了增量模型扩展所需的灵活性。
Pattention Layer: 具体来说，就是让 input data 作为 query, 研究团队引入了两组具有 n 个可学习的 Tokens：代表 key，
表示 value。输出如下：
其中 Θ 是改进的 softmax，为了防止梯度 exponential 带来的梯度问题，
这里 f () 是任意非线性函数，默认使用 gelu。。
研究团队使用 Pattention Layer 替换掉标准 Transformer 中的所有的 linear projection，最大化 Transformer 的灵活性。
应用：天生的增量式 Model Scaling
有了 TokenFormer 这一灵活的性质，可以延伸出很多应用。这里以增量式 model scaling 为例。
假设已经训练好了一个 TokenFormer，其 key parameters 和 value parameters 计为 和
。
如上图所示，加入新的重新初始化的 key-value parameter pairs，计为 和
，进而组合成新的 key-value set,
然后使用 pattention layer，让 input data 与 Parameter tokens 进行交互。
这里直观的理解就是每个 Key-Value 代表一种学好的 pattern，其组成一个巨大的知识库。文中的 incremental scaling 就是在原有的知识库上进一步拓展训练。
实验结果
增量式 model scaling：如下右图所示，模型在已经训好的 124M 的模型的基础上，采用增量式训练，只用十分之一的数据就可以达到从头训练策略相近的性能，让模型可以不断迭代，真正地活起来了。
Language Modeling：如下表所示，研究团队比较了 Transformer-based 的模型和 TokenFormer 在语言建模上的能力。
在相同规模、相同模型尺寸下， TokenFormer 在大大增加灵活性的前提下达到了比 Transformer 更好的 zero-shot 性能。这里研究团队 follow 了 pythia 标准的训练代码以及数据集：Pile (300B)。上述结果展现了 TokenFormer 在语言模型建模上的能力。
Visual Modeling: 为了进一步验证 TokenFormer 的表达能力，研究团队还和标准的 vision transformer 进行了对比。
在 ImageNet-1K 的监督训练的 setting 上，使用相同的训练策略， TokenFormer 的性能超过了 vision-transformer，验证了其在 visual modeling 上的能力。
未来研究方向
极致的专家混合（Mixture-of-Experts）范式
研究团队认为 Tokenformer 是专家混合（MoE）框架的极致实例化，其中每一组键 - 值参数对都充当一个独立的专家。这种创新的类 MoE 架构有可能显著减少与 Token-Parameter 交互相关的计算成本。
新的参数高效微调范式
Tokenformer 的扩展方法通过集成额外的 key-value parameter pairs，展现了一种参数高效的微调策略。当面对新任务或数据集时，该模型可以通过加入新的 Token Parameters 来扩展其预训练参数，从而快速适应特定任务需求。
整合视觉和语言模型
利用 Tokenformer 的参数高效微调能力，可以实现视觉和语言模态的无缝集成。具体方法是将预训练的 Visual Tokenformer 和 Language Tokenformer 的 key-value parameter Tokens 统一为一个参数集，然后引入新的 Trainable Tokens 来执行视觉 - 语言对齐和指令微调。
端云协同
Tokenformer 可以在设备 - 云协作中充当云端知识库，为设备端的大语言模型（LLM）提供支持，其中每组 key-value parameter tokens 代表一个可学习模式，通过设备进行实时处理，并利用云端执行密集任务。
增强模型的可解释性
由于 Tokenformer 完全基于注意力机制，它自然受益于在 Token-Parameter 交互中与注意力相关的可解释性特性。这一特点增强了模型的可解释性，为 AI 社区开发更透明、易理解的模型贡献力量。
