3行代碼就能可視化Transformer的奧義 | 開源

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重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)

博雯 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

Transformer背后的計(jì)算模型是什么？

就是最資深的煉丹er，也很難直觀地解釋這一結(jié)構(gòu)中的信息如何流動(dòng)，數(shù)據(jù)又是如何計(jì)算的。

但現(xiàn)在，只要寫上幾行代碼，就能將Transformer的流程可視化。

△RASP代碼被編譯成一個(gè)兩層三頭的Transformer架構(gòu)。

這就是RASP，以色列科學(xué)家最新研發(fā)的一種簡單的序列處理語言。

他們希望通過這一語言去計(jì)算和解決更高層次的抽象問題。

熱心網(wǎng)友立馬點(diǎn)贊：

我愛這篇論文，因?yàn)槲以陂喿x機(jī)器學(xué)習(xí)論文時(shí)老是有“可視化Transformer”的想法，現(xiàn)在終于可以拿這個(gè)去玩兒了。而且用的都是一些簡單的高階函數(shù)，估計(jì)移植到Python或者放在Jupyter上跑也不難。

那么，這個(gè)叫做RASP的語言到底如何“像Transformer一樣思考”的呢？

這門新方法是怎么形成的

讓我們先追溯到上個(gè)世紀(jì)，RNN被抽象成為有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)（Finite State Automata）這一計(jì)算模型的例子。

這一例子說明了RNN與自動(dòng)機(jī)之間存在著非常直觀的相似性。

經(jīng)過這種抽象之后，圍繞RNN架構(gòu)的變體或訓(xùn)練模型就展開了更為直觀的討論和思考。

而Transformer就不夠直觀，因?yàn)樗谔幚硇蛄袝r(shí)擁有獨(dú)特的信息流約束。

到了2020年，出現(xiàn)了基于Transformer提出的可以識(shí)別Dyck-k語言的構(gòu)架。

這時(shí)的Transformer網(wǎng)絡(luò)在一階段的邏輯公式中作為輸入時(shí)，能夠?qū)W習(xí)并展現(xiàn)出一種多步驟的邏輯推理。

這就對(duì)研究團(tuán)隊(duì)產(chǎn)生了啟發(fā)：能不能編寫一種程序，對(duì)輸入表達(dá)式也進(jìn)行類似的邏輯推理呢？

RASP（Access Sequence Processing Language）就這樣誕生了。

將Transformer編碼器的基本組件：注意力（attention）和前饋計(jì)算層（feed-forward computation）映射到簡單的原語（primitives）中，然后圍繞它們形成一種新的編碼語言。

這就是RASP，全稱限制性訪問序列處理語言。

當(dāng)然，你也可以將RASP認(rèn)為是一種Transformer結(jié)構(gòu)的計(jì)算方法：

將Transformer網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)細(xì)節(jié)抽象而出，使其支持符號(hào)化程序，然后“編譯”到Transformer硬件上，再定義一系列的注意力和多層感知器操作。

這就是像Transformer一樣思考。

怎樣一個(gè)計(jì)算模型

好，現(xiàn)在來看看這個(gè)RASP到底是由什么構(gòu)成的：

• 內(nèi)置的序列操作符（built-in s-ops）

在RASP中編程的目標(biāo)就是將這些序列操作符組合成起來，去計(jì)算最終的目標(biāo)任務(wù)。

• 元素性操作（Elementwise Operations）

反映了Transformer的前饋?zhàn)訉印?/p>

• 其他操作

所有除元素性操作之外的操作，比如寬度選擇（selector_width operation）。

而Transformer的核心是什么？注意力機(jī)制。

RASP允許每個(gè)輸入定義選擇一種注意力模式，再通過加權(quán)平均，將輸入值混合成一個(gè)新的輸出。

那么它是如何進(jìn)行編譯呢？

當(dāng)你輸入這樣3行代碼：

RASP就能將序列操作符和輸入對(duì)的編譯流程可視化：

可以看到，第一層的頭并不均勻地關(guān)注整個(gè)序列，而是在序列的最后位置上展示出了偏向性。

而Transformer第二層的注意頭與程序中的反轉(zhuǎn)選擇器（flip selector）的行為完全對(duì)應(yīng)：

表現(xiàn)怎么樣？

RASP能夠有效地預(yù)測一個(gè)Transformer解決某任務(wù)所需的最大層數(shù)和頭數(shù)嗎？

研究者在每個(gè)任務(wù)上訓(xùn)練4個(gè)規(guī)定大小的Transformer，然后測試它們的準(zhǔn)確性：結(jié)果是大多數(shù)Transformer都達(dá)到了99.5%以上的準(zhǔn)確率。

這讓RASP可以作為一種用來推斷Transformer擅長哪些任務(wù)，或其架構(gòu)如何影響這些任務(wù)的工具。

而在根據(jù)RASP預(yù)測尺寸訓(xùn)練的Transformer減少它的頭數(shù)和層數(shù)時(shí)，準(zhǔn)確率會(huì)發(fā)生大幅下降**。

△用L、H表示編譯的RASP程序所預(yù)測的層數(shù)和頭數(shù)。

這也表示RASP擁有非常嚴(yán)格的約束性，在邊界的緊密性（Tightness of the bound）上達(dá)到了極高的精度。

團(tuán)隊(duì)介紹

論文一作Gail Weiss是以色列理工學(xué)院的博士生，目前在學(xué)院內(nèi)的計(jì)算機(jī)科學(xué)系中工作。

其中二作Yoav Goldberg來自以色列的巴伊蘭大學(xué)，目前就職于艾倫人工智能研究院（Allen Institute for Artificial Intelligence）。

論文地址：
https://arxiv.org/abs/2106.06981

下載：
https://github.com/tech-srl/RASP

參考鏈接：
https://news.ycombinator.com/item?id=27528004

— 完 —

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