UniMem: Towards a Unified View of Long-Context Large Language Models

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本文提出UniMem,一个统一框架,用于从记忆增强角度理解和整合大型语言模型(LLM)的长上下文处理方法。UniMem包含记忆管理、写作、阅读和注入四个维度,对现有方法进行系统分析。通过将代表方法转化为UniMem形式,作者提出新方法UniMix,结合各种算法优点,在处理长上下文任务时表现出优越性能。

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本文是LLM系列文章,针对《UniMem: Towards a Unified View of Long-Context Large Language Models》的翻译。

UniMem:走向长语境大语言模型的统一视角

摘要

长上下文处理是制约大型语言模型适用性的关键能力。尽管有各种方法致力于增强大型语言模型(LLM)的长上下文处理能力,但它们都是以孤立的方式开发的,缺乏对其优势的系统分析和整合,阻碍了进一步的发展。在本文中,我们介绍了UniMem,这是一个统一的框架,从LLM的记忆增强的角度重新表述了现有的长上下文方法。UniMem有四个关键维度:记忆管理、记忆写作、记忆阅读和记忆注入,为理解各种长上下文方法提供了系统的理论基础。我们在UniMem的基础上重新制定了16种现有方法,并将四种具有代表性的方法:Transformer XL、Memorizing Transformer、RMT和Longformer分析为等效的UniMem形式,以揭示它们的设计原理和优势。基于这些分析,我们提出了UniMix,这是一种融合了这些算法优势的创新方法。实验结果表明,UniMix在处理长上下文方面取得了优异的性能,其困惑度明显低于基线。

1 引言

2 前言

3 统一的内存框架

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### DeepSeekMoE 实现极致专家专业化 在 Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型中,DeepSeekMoE 致力于实现专家的极致专业化。为了达到这一目标,该研究引入了一种新颖的方法来处理专家之间的知识共享和隔离问题。 #### 共享专家隔离机制 分配给不同专家的 token 可能需要一些共同的知识,这可能导致多个专家在其参数中收敛于相同的共享知识,进而造成专家参数的冗余[^2]。为了避免这种冗余并提高参数效率,DeepSeekMoE 设计了一个特殊的共享专家子集。这些共享专家始终处于激活状态,负责捕捉和整合跨上下文的通用知识。因此,其他路由专家可以专注于更特定的任务,减少了重复学习的可能性,提升了整体模型性能和资源利用效率。 #### 极致专家专业化策略 除了上述提到的共享专家外,DeepSeekMoE 还采用了多种技术手段促进各领域内专家的专业化程度: - **动态调整门控网络**:通过优化门控函数的设计,使得每个输入样本能够被最合适的少数几个专家处理,而不是平均分布到所有可用专家上; - **自适应训练方案**:根据不同阶段的学习需求灵活改变损失权重以及正则项强度等因素; - **多任务联合训练框架**:鼓励各个专精方向上的专家不仅要在单一目标任务上有出色表现,在辅助任务方面也需具备一定能力,以此增强泛化性和鲁棒性。 ```python def dynamic_gating_network(input_tensor, expert_weights): """ 动态调整门控网络示例 参数: input_tensor: 输入张量 expert_weights: 各位专家对应的权值向量 返回: selected_experts_indices: 被选中的几位专家索引列表 """ scores = tf.matmul(input_tensor, expert_weights) top_k_values, top_k_indices = tf.nn.top_k(scores, k=3) return top_k_indices.numpy().tolist() ```
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