彻底改变语言模型：全新架构TTT超越Transformer，ML模型代替RNN隐藏状态

难以置信，这件事终于发生了。

一种全新的大语言模型（LLM）架构有望代替至今在 AI 领域如日中天的 Transformer，性能也比 Mamba 更好。本周一，有关 Test-Time Training（TTT）的论文成为了人工智能社区热议的话题。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.04620

该研究的作者来自斯坦福大学、加州大学伯克利分校、加州大学圣迭戈分校和 Meta。他们设计了一种新架构 TTT，用机器学习模型取代了 RNN 的隐藏状态。该模型通过输入 token 的实际梯度下降来压缩上下文。

该研究作者之一 Karan Dalal 表示，他相信这将根本性的改变语言模型方法。

在机器学习模型中，TTT 层直接取代 Attention，并通过表达性记忆解锁线性复杂性架构，使我们能够在上下文中训练具有数百万（有时是数十亿）个 token 的 LLM。

作者在 125M 到 1.3B 参数规模的大模型上进行了一系列对比发现，TTT-Linear 和 TTT-MLP 均能匹敌或击败最强大的 Transformers 和 Mamba 架构方法。

TTT 层作为一种新的信息压缩和模型记忆机制，可以简单地直接替代 Transformer 中的自注意力层。

与 Mamba 相比，TTT-Linear 的困惑度更低，FLOP 更少（左），对长上下文的利用更好（右）：

这不仅在理论上是线性的复杂度，而且实际运行时间也更快。

• 在论文上线后，作者公开了代码与 jax 以供人们训练和测试：https://github.com/test-time-training/ttt-lm-jax
• 还有 PyTorch 推理代码：https://github.com/test-time-training/ttt-lm-pytorch

方法介绍

长上下文的挑战是 RNN 层本质上所固有的：与自注意力机制不同，RNN 层必须将上下文压缩为固定大小的隐藏状态，更新规则需要发现数千甚至数百万个 token 之间的底层结构和关系。

研究团队首先观察到自监督学习可以将大量训练集压缩为 LLM 等模型的权重，而 LLM 模型通常表现出对其训练数据之间语义联系的深刻理解。

受此观察的启发，研究团队设计了一类新的序列建模层，其中隐藏状态是一个模型，更新规则是自监督学习的一个步骤。由于更新测试序列上的隐藏状态的过程相当于在测试时训练模型，因此研究团队将这种新的层称为测试时训练（Test-Time Training，TTT）层。

研究团队引入两个简单的实例：TTT-Linear 和 TTT-MLP，其中隐藏状态分别是线性模型和两层 MLP。TTT 层可以集成到任何网络架构中并进行端到端优化，类似于 RNN 层和自注意力。

为了让 TTT 层更加高效，该研究采取了一些技巧来改进 TTT 层：

首先，类似于在常规训练期间对小批量序列采取 gradient step 以获得更好的并行性，该研究在 TTT 期间使用小批量 token。

其次，该研究为每个 TTT 小批量内的操作开发了一种双重形式，以更好地利用现代 GPU 和 TPU。双重形式的输出与简单实现等效，但训练速度快了 5 倍以上。如图 3 所示，TTT-Linear 在 8k 上下文中比 Transformer 更快，与 Mamba 相当。

研究团队认为：所有序列建模层都可以看作将历史上下文存储到隐藏状态，如图 4 所示。

例如，RNN 层（如 LSTM、RWKV 和 Mamba 层）将上下文压缩为跨时间的固定大小状态。这种压缩会产生两种后果：一方面，将输入标记 x_t 映射到输出 token z_t 是高效的，因为每个 token 的更新规则和输出规则都需要恒定的时间。另一方面，RNN 层在长上下文中的性能受限于其隐藏状态 s_t 的表现力。

自注意力也可以从上述角度来看待，只不过它的隐藏状态（通常称为 Key-Value 缓存）是一个随 t 线性增长的列表。它的更新规则只是将当前的 KV 元组（tuple）追加到该列表中，而输出规则则扫描 t 前的所有元组，以形成注意力矩阵。隐藏状态明确存储了所有历史上下文，无需压缩，这使得自注意力在长上下文方面比 RNN 层更具表现力。然而，扫描这个线性增长的隐藏状态所需的时间也是线性增长的。为了保持长上下文的高效和表现力，研究者需要一种更好的压缩启发式。具体来说，需要将成千上万或可能上百万的 token 压缩到一个隐藏状态中，从而有效捕捉它们的底层结构和关系。这听起来似乎有些高难度，但实际上很多人都对这种启发式非常熟悉。

骨干架构。将任何 RNN 层集成到更大架构中的最简洁方法是直接替换 Transformer 中的自注意力，在这里称为骨干。然而，现有的 RNN（如 Mamba 和 Griffin 等）都使用了与 Transformer 不同的骨干层。最值得注意的是，它们的骨干层在 RNN 层之前包含了时间卷积，这可能有助于收集跨时间的局部信息。在对 Mamba 主干网进行试验后，研究者发现它也能改善 TTT 层的困惑度，因此将其纳入了建议方法中，详见图 16。

实验结果

在实验中，研究者将 TTT-Linear 、 TTT-MLP 与 Transformer、Mamba 这两种基线进行了比较。

短文本

从图 11 中可以得出以下结论：

• 2k 上下文，TTT-Linear (M)、Mamba 和 Transformer 的性能相当，因为线条大多重叠。在 FLOP 预算较大的情况下，TTT-MLP (M) 的性能稍差。尽管 TTT-MLP 在各种模型大小下都比 TTT-Linear 有更好的困惑度，但 FLOPs 的额外成本抵消了这一优势。
• 8k 上下文，TTT-Linear (M) 和 TTT-MLP (M) 的表现都明显优于 Mamba，这与 2k 上下文中的观察结果截然不同。即使是使用 Transformer 主干网络的 TTT-MLP (T) 在 1.3B 左右也比 Mamba 略胜一筹。一个显著现象是，随着上下文长度的增加，TTT 层相对于 Mamba 层的优势也在扩大。
• 上下文长度达到 8k，Transformer 在每种模型尺寸下的困惑度依旧表现不错，但由于 FLOPs 成本的原因，已不具竞争力。

上图结果展示了将 TTT 层从 Mamba 主干网络切换到 Transformer 主干网络的影响。研究者假设，当序列建模层的隐藏状态表现力较低时，Mamba 主干网络中的时序卷积更有帮助。线性模型的表现力低于 MLP，因此从卷积中获益更多。

长文本：书籍

为了评估长上下文的能力，研究者使用 Pile 的一个流行子集 Books3，以 2 倍的增量对 1k 到 32k 的上下文长进行实验。这里的训练方法与 Pile 相同，并且 TTT 层的所有实验都在一次训练运行中完成。从图 12 中的结果子集，他们得出了以下观察结果：

在 Books 的 2k 上下文中，Pile 2k 的所有观察结果仍然成立，只是 Mamba 现在的表现略好于 TTT-Linear（而它们的线条在 Pile 2k 中大致重叠）。

在 32k 上下文中，TTT-Linear (M) 和 TTT-MLP (M) 的表现都优于 Mamba，类似于 Pile 8k 的观察结果。即使是采用 Transformer 主干的 TTT-MLP (T) 在 32k 上下文中的表现也略好于 Mamba。

TTT-MLP (T) 在 1.3B 规模下仅略差于 TTT-MLP (M)。如上所述，由于缺乏清晰的线性拟合，很难得出经验缩放定律。然而，TTT-MLP (T) 的强劲趋势表明，Transformer 主干可能更适合更大的模型和更长的上下文，超出了我们的评估范围。

时钟时间

LLM 的训练和推理可分解为前向、后向和生成。推理过程中的提示词处理（也称为预填充）与训练过程中的前向运算相同，只是后向操作不需要存储中间激活值。

由于前向（训练和推理过程中）和后向都可以并行处理，因此这里使用了双重形式。生成新 token（也称为解码）本质上是顺序性的，因此这里使用了原始形式。

研究者提到，由于资源限制，本文实验使用 JAX 编写，并在 TPU 上运行。在 v5e-256 TPU pod 上，Transformer 基线在上下文为 2k 的情况下每次迭代训练需要 0.30 秒，而 TTT-Linear 每次迭代需要 0.27 秒，在没有任何系统优化的情况下快了 10%。鉴于 Mamba（用 PyTorch、Triton 和 CUDA 实现）只能在 GPU 上运行，为了进行公平比较，研究者将本文方法进行初步系统优化，使其能在 GPU 上运行。

图 15 左侧显示了各个模型的前向内核在批大小为 16 时的延迟。所有模型都是 1.3B（Mamba 为 1.4B）。值得注意的是，这里的 Transformer 基线要比 Mamba 论文中的快得多，因为此处使用了 vLLM ，而不是 HuggingFace Transformer 。

此外，研究者还编写了另一个用于生成的 GPU 内核，并在图 15 右侧以批大小 512 为基准测试其速度。另一个常用的挂钟时间（wall-clock time）指标是吞吐量（throughput），它考虑了使用更大的批大小的潜在好处。对于吞吐量，上述所有观察结果和方法之间的排序仍然有效。

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