新架構(gòu)，再次向Transformer發(fā)起挑戰(zhàn)！

核心思想：將RNN中的隱藏狀態(tài)換成可學(xué)習(xí)的模型。

甚至在測(cè)試時(shí)都可以學(xué)習(xí)，所以該方法稱為TTT（Test-Time Training）。

共同一作UC伯克利的Karen Dalal表示：我相信這將從根本上改變語言模型。

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一個(gè)TTT層擁有比RNN表達(dá)能力更強(qiáng)的隱藏狀態(tài)，可以直接取代Transformer中昂貴的自注意力層。

在實(shí)驗(yàn)中，隱藏狀態(tài)是線性模型的TTT-Linear表現(xiàn)超過了Transformer和Mamba，用更少的算力達(dá)到更低的困惑度（左），也能更好利用長(zhǎng)上下文（右）。

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此外，隱藏狀態(tài)是MLP模型的TTT-MLP在32k長(zhǎng)上下文時(shí)表現(xiàn)還要更好。

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Karen Dalel還指出，理論上可學(xué)習(xí)的隱藏狀態(tài)可以是任意模型，對(duì)于更長(zhǎng)上下文來說，可以是CNN、甚至可以是完整的Transformer來套娃。

目前剛剛出爐的TTT論文已經(jīng)在學(xué)術(shù)界引起關(guān)注和討論，斯坦福博士生Andrew Gao認(rèn)為，這篇論文或許能成為下一篇Attention is all you need。

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另外有人表示，眾多新架構(gòu)能否真正擊敗Transformer，還要看能不能擴(kuò)展到更大規(guī)模。

Karen Dalel透露，馬上就會(huì)推出7B模型。

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用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來壓縮上下文

傳統(tǒng)RNN，隱藏狀態(tài)固定大小表達(dá)能力受限，也不好并行訓(xùn)練。

Transformer強(qiáng)大，但自注意力機(jī)制隨上下文長(zhǎng)度呈平方復(fù)雜度，非常昂貴。

最近一系列基于RNN的架構(gòu)創(chuàng)新中：

RWKV，用線性注意力結(jié)合RNN和Transformer的優(yōu)點(diǎn)，在訓(xùn)練時(shí)可以并行計(jì)算。

Mamba，賦予模型選擇性記住或遺忘信息的能力來壓縮上下文，同時(shí)設(shè)計(jì)了面向硬件的高效并行算法。

它們的表現(xiàn)在短上下文時(shí)追上甚至超越了Transformer，但在32k超長(zhǎng)上下文以上，Trasformer依舊稱霸。

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TTT團(tuán)隊(duì)的想法來自于：與其讓隱藏狀態(tài)被動(dòng)地儲(chǔ)存信息，不如讓它主動(dòng)學(xué)習(xí)。

就像Transformer模型作為一個(gè)整體在壓縮互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)到參數(shù)中一樣，可學(xué)習(xí)的隱藏狀態(tài)模型也在少量參數(shù)上不斷縮上下文信息。

這種“隱藏狀態(tài)模型”隨著時(shí)間的推移仍然具有固定的大?。ü潭ǖ哪Ｐ蛥?shù)），但表達(dá)能力更強(qiáng)了。

論文的聯(lián)合指導(dǎo)UCSD助理教授王小龍認(rèn)為：

Transformer顯式地儲(chǔ)存所有輸入token，如果你認(rèn)為個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是壓縮信息的好方法，那么壓縮這些token也將是有意義的。

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如此一來，整個(gè)框架的時(shí)間復(fù)雜度還是線性的，

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至此，序列建模被拆解為兩個(gè)嵌套的學(xué)習(xí)循環(huán)，外循環(huán)負(fù)責(zé)整體的語言建模，內(nèi)循環(huán)通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)壓縮上下文信息。

外循環(huán)的參數(shù)變成了內(nèi)循環(huán)的超參數(shù)，也就是元學(xué)習(xí)的一個(gè)變種了。

標(biāo)準(zhǔn)的元學(xué)習(xí)是訓(xùn)練一個(gè)適應(yīng)不同任務(wù)的模型，而TTT是讓模型去適應(yīng)每一個(gè)測(cè)試樣本。單個(gè)樣本雖然信息量小，但用來訓(xùn)練隱藏狀態(tài)模型也綽綽有余。

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特別的，在內(nèi)循環(huán)是一個(gè)線性模型時(shí)，相當(dāng)于線性注意力。當(dāng)內(nèi)循環(huán)是一個(gè)Nadaraya-Watson estimator時(shí)，TTT等價(jià)于自注意力。

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在測(cè)試時(shí)學(xué)習(xí)

在TTT層里，使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法將上下文壓縮到隱藏狀態(tài)。

上下文就是未標(biāo)記的數(shù)據(jù)集，隱藏狀態(tài)不再是一個(gè)固定的向量，可以是線性模型、小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型，更新規(guī)則采用了在自監(jiān)督損失上的一步梯度下降。

這樣一來，隱藏狀態(tài)模型可以記住產(chǎn)生大梯度的輸入，并且可以獲得比選擇性遺忘機(jī)制更強(qiáng)的擬合和泛化能力，并且在測(cè)試時(shí)仍然為每個(gè)輸入序列訓(xùn)練不同的參數(shù)。

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到目前為止，樸素的TTT層已經(jīng)有效了，但還無法并行化。

團(tuán)隊(duì)提出的解決方案為mini-batch梯度下降，把一個(gè)batch內(nèi)的梯度計(jì)算并行化。

再通過Dual form方法，只在mini-batch結(jié)束時(shí)計(jì)算權(quán)重以及輸出token，避免冗余計(jì)算。在JAX版實(shí)現(xiàn)中快了5倍以上。

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TTT能否成為“Transformer殺手”？

理論上都走的通了，那么TTT在實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)到底如何？

最簡(jiǎn)單干凈的測(cè)試方法，應(yīng)該是直接替換掉Transformer中的自注意力層。

但是在研究過程中，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)Mamba等現(xiàn)代RNN的骨干中在RNN層之前還包含時(shí)間卷積，對(duì)TTT也有幫助。

所以實(shí)驗(yàn)中TTT-Linear和TTT-MLP主要應(yīng)用到Mamba骨干上，其他訓(xùn)練細(xì)節(jié)也嚴(yán)格遵照Mamba論文中的設(shè)置。

最終在Pile數(shù)據(jù)集短上下文測(cè)試中：

• 2k上下文時(shí)，TTT-Linear、Mamba和Transform具有相當(dāng)?shù)男阅?，TTT-MLP的表現(xiàn)略差。
• 8k上下文時(shí)，TTT-Linear和TTT-MLP都優(yōu)于Mamba和Transformer，應(yīng)用在Transformer骨干的TTT-MLP（T）在1.3B參數(shù)左右也略好與Mamba。

總的來說，隨著上下文長(zhǎng)度的增長(zhǎng)，TTT層相對(duì)于Mamba的優(yōu)勢(shì)也會(huì)擴(kuò)大。

另外團(tuán)隊(duì)猜測(cè)，線性模型比MLP表達(dá)能力差，因此從Mamba骨干的卷積中受益更多。

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長(zhǎng)上下文實(shí)驗(yàn)使用Pile的子集Books3：

• 32k上下文，TTT-Linear和TTT-MLP的表現(xiàn)都優(yōu)于曼巴，類似于Pile 8k的觀察。即使是帶有Transformer骨干的TTT-MLP（T）表現(xiàn)也略好于曼巴。
• 1.3B參數(shù)尺度上，TTT-MLP（T）僅比TTT-MLP（M）稍差，Transformer骨干可能更適合論文評(píng)估范圍之外的更大模型和更長(zhǎng)的上下文。

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在A100上測(cè)試速度，TTT-Linear在預(yù)填充階段比Mamba稍快，解碼階段幾乎與Mamba速度相同。TTT-MLP相比Transformer整體上也有線性復(fù)雜度的優(yōu)勢(shì)。

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共同一作Karan Dala表示：我一直被問到的一個(gè)問題是，我們是否相信TTT就是“Transformer殺手”，我仍然認(rèn)為我們需要繼續(xù)努力。

隱藏狀態(tài)可以是任意模型，但目前的研究只涉及了線性模型和小型MLP，更復(fù)雜的還有待研究。

隱藏狀態(tài)模型的學(xué)習(xí)可以用Adam代替普通的梯度下降等等。

還可用于視頻建模

三位共同一作中：

Yu Sun博士畢業(yè)于UC Berkeley，目前是斯坦福大學(xué)博士后。

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Xinhao Li是電子科技大學(xué)校友，碩士畢業(yè)于UCSD。

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Karan Dalel本科畢業(yè)于UC Berkley，正在機(jī)器人初創(chuàng)公司1X實(shí)習(xí)。

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最后，聯(lián)合指導(dǎo)UCSD助理教授王小龍還透露，TTT方法除了語言模型，還適用于視頻。

TTT就是“Transformer殺手”，我仍然認(rèn)為我們需要繼續(xù)努力。

將來在對(duì)長(zhǎng)視頻進(jìn)行建模時(shí)，我們可以密集地采樣幀而不是采樣1 FPS，這些密集幀對(duì)Transformer來說是一種負(fù)擔(dān)，但對(duì)TTT層來說是一種福音。

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論文地址：https://arxiv.org/abs/2407.04620

參考鏈接：[1]https://x.com/karansdalal/status/1810338845659131940[2]https://x.com/xiaolonw/status/1810387662060269668