1. Көйгөй: Трансформерлердин "Кымбат" Эс-тутуму
BERT же GPT сыяктуу стандарттык Трансформер моделдери self-attention (өзүнө-өзү көңүл буруу) механизмин колдонушат. Бул механизмде тексттеги ар бир сөз (токен) башка бардык сөздөр менен өз ара байланышын эсептейт. Бул контекстти терең түшүнүүгө жардам бергени менен, чоң эсептөө жүгүн жаратат.
Эгер текст n токенден турса, эсептөөнүн татаалдыгы квадраттык болот. Муну формула менен мындайча көрсөтсө болот:
Мисалы, тексттин узундугун 2 эсеге (512ден 1024кө) көбөйтсөк, эсептөө жүгү жана эс-тутумга болгон талап 4 эсеге өсөт. Ошондуктан, стандарттык моделдер 512 же 1024 токенден узун тексттерди иштете алышпайт.
2. Чечим: Longformer'дин Акылдуу Архитектурасы
Longformer бул O(n²) көйгөйүн сызыктуу (linear) татаалдыкка, башкача айтканда O(n), түшүрүү үчүн бир нече ыкманы айкалыштырат. Натыйжада, ал миңдеген токендерди (мисалы, 4096 же 16384) оңой иштете алат. Мунун негизги сыры – көңүл буруу механизмин өзгөртүүдө.
A. Жылма терезе (Sliding Window Attention)
Ар бир токен тексттеги бардык токендерге эмес, өзүнүн сол жана оң жагындагы белгилүү бир сандагы (терезе өлчөмү w) кошуналарына гана көңүл бурат. Мисалы, эгер w=512 болсо, ар бир токен өзүнөн 256 токен солго жана 256 токен оңго "карайт". Бул локалдык контекстти сактоого мүмкүндүк берет.
B. Кеңейтилген жылма терезе (Dilated Sliding Window)
Кеңири контекстти "көрүү" үчүн, Longformer "тешиктери" бар терезелерди колдонот. Башкача айтканда, көңүл буруу механизми ар бир кошуна токенге эмес, белгилүү бир кадам (dilation) менен жайгашкан токендерге багытталат. Бул эсептөө жүгүн көбөйтпөстөн, алысыраак жайгашкан сөздөрдү да эске алууга жардам берет.
C. Глобалдык көңүл буруу (Global Attention)
Жергиликтүү көңүл буруу маанилүү, бирок кээде тексттин башындагы сүйлөм менен аягындагы сүйлөмдүн ортосунда байланыш түзүү зарыл. Ушул максатта Longformer кээ бир "өзгөчө" токендерге глобалдык көңүл бурууга уруксат берет. Бул токендер тексттеги бардык башка токендерге көңүл бура алышат, жана бардык токендер аларга көңүл бурат. Мисалы, классификация тапшырмаларындагы [CLS] токени ушундай глобалдык мүмкүнчүлүккө ээ болот.
3. Жыйынтык: Эффективдүүлүк жана Колдонуу
Ушул ыкмалардын айкалышы Longformer'дин эсептөө татаалдыгын төмөнкүгө түшүрөт:
Бул жерде w (терезе өлчөмү) туруктуу болгондуктан, татаалдык n'ге (текст узундугу) сызыктуу көз каранды болот. Бул чыныгы революция!
Колдонуу тармактары:
- Документтерден суроо-жооп (QA): Узун юридикалык келишимдерден, медициналык карталардан же илимий макалалардан так маалыматты табуу.
- Текстти жыйынтыктоо (Summarization): Көлөмдүү китептин же отчеттун кыскача мазмунун (аннотациясын) түзүү.
- Документтерди классификациялоо: Мыйзам долбоорун, жаңылыкты же кардардын пикирин темасы боюнча так аныктоо.
1. Проблема: "Дорогая" Память Трансформеров
Стандартные модели-трансформеры, такие как BERT или GPT, используют механизм self-attention (само-внимания). В этом механизме каждое слово (токен) в тексте вычисляет свою связь с каждым другим словом. Хотя это помогает глубоко понять контекст, это создает огромную вычислительную нагрузку.
Если текст состоит из n токенов, вычислительная сложность становится квадратичной. Формулой это можно выразить так:
Например, если увеличить длину текста в 2 раза (с 512 до 1024 токенов), вычислительная нагрузка и требуемая память возрастают в 4 раза. Поэтому стандартные модели не могут обрабатывать тексты длиннее 512 или 1024 токенов.
2. Решение: Умная Архитектура Longformer
Longformer решает проблему O(n²), снижая сложность до линейной, то есть O(n), за счет комбинации нескольких техник. В результате он может легко обрабатывать тысячи (например, 4096 или 16384) токенов. Главный секрет кроется в измененном механизме внимания.
A. Скользящее окно (Sliding Window Attention)
Каждый токен обращает внимание не на все токены в тексте, а только на определенное количество (размер окна w) своих соседей слева и справа. Например, если w=512, каждый токен "смотрит" на 256 токенов слева и 256 справа. Это позволяет сохранить локальный контекст.
B. Расширенное скользящее окно (Dilated Sliding Window)
Чтобы "видеть" более широкий контекст, Longformer использует окна с "пропусками". Иными словами, механизм внимания фокусируется не на каждом соседнем токене, а на токенах с определенным шагом (dilation). Это помогает учитывать более отдаленные слова без увеличения вычислительной нагрузки.
C. Глобальное внимание (Global Attention)
Локальное внимание важно, но иногда необходимо установить связь между предложением в начале и в конце текста. Для этой цели Longformer разрешает некоторым "особым" токенам иметь глобальное внимание. Эти токены могут обращать внимание на все остальные токены в тексте, и все остальные токены обращают внимание на них. Например, токен [CLS] в задачах классификации получает такую глобальную способность.
3. Итог: Эффективность и Применение
Комбинация этих техник снижает вычислительную сложность Longformer до следующей:
Поскольку w (размер окна) является константой, сложность становится линейно зависимой от n (длины текста). Это настоящая революция!
Области применения:
- Вопрос-ответ по документам (QA): Нахождение точной информации в длинных юридических контрактах, медицинских картах или научных статьях.
- Суммаризация текста: Создание краткого содержания (аннотации) объемной книги или отчета.
- Классификация документов: Точное определение темы законопроекта, новостной статьи или отзыва клиента.
1. The Problem: The "Expensive" Memory of Transformers
Standard Transformer models like BERT or GPT use a self-attention mechanism. In this mechanism, every single token in the text calculates its relationship with every other token. While this is powerful for deep context understanding, it comes at a massive computational cost.
If a text has n tokens, the computational complexity is quadratic. The formula is:
This means if you double the text length (e.g., from 512 to 1024 tokens), the computation and memory required increase by a factor of four. This is why standard models are limited to processing sequences of 512 or 1024 tokens.
2. The Solution: Longformer's Clever Architecture
Longformer tackles this O(n²) bottleneck by reducing the complexity to be linear, i.e., O(n), using a combination of attention patterns. As a result, it can process thousands of tokens (e.g., 4,096 or 16,384) with ease. The secret lies in its modified attention mechanism.
A. Sliding Window Attention
Instead of attending to all other tokens, each token pays attention only to a fixed number of neighboring tokens on its left and right (a window size w). For instance, if w=512, each token would "look" at 256 tokens to its left and 256 to its right. This effectively captures local context.
B. Dilated Sliding Window
To increase the receptive field without increasing computation, Longformer uses sliding windows with "gaps" or holes. The attention mechanism skips some tokens with a certain step (dilation). This allows the model to attend to more distant tokens, building a better high-level understanding of the text.
C. Global Attention
Local context is great, but sometimes a token at the beginning needs to be related to a token at the end. For this, Longformer allows a few pre-selected tokens to have global attention. These special tokens can attend to all other tokens in the sequence, and all other tokens attend to them. For example, the [CLS] token in classification tasks is often given this global attention capability.
3. The Result: Efficiency and Applications
This combination of attention patterns reduces Longformer's complexity to:
Since w (the window size) is a fixed constant, the complexity becomes linear with respect to the sequence length n. This is a game-changer!
Applications include:
- Question-Answering on Documents (QA): Finding precise information in long legal contracts, medical records, or scientific papers.
- Summarization: Generating a concise summary of an entire book or a lengthy report.
- Document Classification: Accurately classifying a bill, news article, or customer review by its topic.
Библиография
- Beltagy, I., Peters, M. E., & Cohan, A. (2020). Longformer: The Long-Document Transformer. arXiv:2004.05150.
- Hugging Face Documentation: Longformer Model.