Die Gradienten von Multi-Layer-Transformern können in nahezu linearer Zeit approximiert werden.

Multi-Layer Transformers Gradient Can be Approximated in Almost Linear Time

August 23, 2024

Autoren: Yingyu Liang, Zhizhou Sha, Zhenmei Shi, Zhao Song, Yufa Zhou

cs.AI

Zusammenfassung

Die quadratische Rechenkomplexität im Selbst-Aufmerksamkeitsmechanismus von beliebten Transformer-Architekturen stellt erhebliche Herausforderungen für das Training und die Inferenz dar, insbesondere in Bezug auf Effizienz und Speicheranforderungen. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen stellt dieses Papier eine neuartige schnelle Berechnungsmethode für den Gradientenabgleich in mehrschichtigen Transformer-Modellen vor. Unser Ansatz ermöglicht die Berechnung von Gradienten für das gesamte mehrschichtige Transformer-Modell in nahezu linearer Zeit n^{1+o(1)}, wobei n die Eingabesequenzlänge ist. Dieser Durchbruch reduziert signifikant den Rechenaufwand, der mit der traditionellen quadratischen Zeitkomplexität verbunden ist. Unsere Theorie gilt für jede Verlustfunktion und bewahrt einen begrenzten Approximationsfehler über das gesamte Modell hinweg. Darüber hinaus kann unsere Analyse auch dann bestehen, wenn das mehrschichtige Transformer-Modell viele praktische Untermodule enthält, wie Restverbindungen, kausale Masken und Mehrkopfaufmerksamkeit. Indem wir die Effizienz der Gradientenberechnung in großen Sprachmodellen verbessern, hoffen wir, dass unsere Arbeit das effektivere Training und die Bereitstellung von Sprachmodellen mit langem Kontext auf der Grundlage unserer theoretischen Ergebnisse erleichtern wird.

English

The quadratic computational complexity in the self-attention mechanism of popular transformer architectures poses significant challenges for training and inference, particularly in terms of efficiency and memory requirements. Towards addressing these challenges, this paper introduces a novel fast computation method for gradient calculation in multi-layer transformer models. Our approach enables the computation of gradients for the entire multi-layer transformer model in almost linear time n^{1+o(1)}, where n is the input sequence length. This breakthrough significantly reduces the computational bottleneck associated with the traditional quadratic time complexity. Our theory holds for any loss function and maintains a bounded approximation error across the entire model. Furthermore, our analysis can hold when the multi-layer transformer model contains many practical sub-modules, such as residual connection, casual mask, and multi-head attention. By improving the efficiency of gradient computation in large language models, we hope that our work will facilitate the more effective training and deployment of long-context language models based on our theoretical results.