Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
[RetNet] Retentive Network: A Successor to Tran...
Search
frkake
March 05, 2024
Research
0
280
[RetNet] Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models
frkake
March 05, 2024
Tweet
Share
More Decks by frkake
See All by frkake
[CorrMLP] Correlation-aware Coarse-to-fine MLPs for Deformable Medical Image Registration
frkake
0
1.4k
Neural Network Diffusion
frkake
0
230
3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering
frkake
0
740
Segment Anything + Alpha
frkake
0
250
Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers
frkake
0
110
Other Decks in Research
See All in Research
SatCLIP: Global, General-Purpose Location Embeddings with Satellite Imagery
satai
3
230
RapidPen: AIエージェントによるペネトレーションテスト 初期侵入全自動化の研究
laysakura
0
1.6k
診断前の病歴テキストを対象としたLLMによるエンティティリンキング精度検証
hagino3000
1
110
データxデジタルマップで拓く ミラノ発・地域共創最前線
mapconcierge4agu
0
190
MGDSS:慣性式モーションキャプチャを用いたジェスチャによるドローンの操作 / ec75-yamauchi
yumulab
0
260
2025年度 生成AIの使い方/接し方
hkefka385
1
720
集合間Bregmanダイバージェンスと置換不変NNによるその学習
wasyro
0
110
Principled AI ~深層学習時代における課題解決の方法論~
taniai
3
1.2k
公立高校入試等に対する受入保留アルゴリズム(DA)導入の提言
shunyanoda
0
6k
Pix2Poly: A Sequence Prediction Method for End-to-end Polygonal Building Footprint Extraction from Remote Sensing Imagery
satai
3
500
LLM-as-a-Judge: 文章をLLMで評価する@教育機関DXシンポ
k141303
3
830
在庫管理のための機械学習と最適化の融合
mickey_kubo
3
1.1k
Featured
See All Featured
Visualization
eitanlees
146
16k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
51k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
281
13k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
161
15k
The Language of Interfaces
destraynor
158
25k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
346
40k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
60k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.1k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
207
24k
Being A Developer After 40
akosma
90
590k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
2.9k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
Transcript
(RetNet) Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language
Models 2023/08/04 飯田啄巳
背景:RetNetの目指すところ Transformer 言語モデルのデファクトになってるけど、 👍高パフォーマンス 👎🏽O(N) Complexity 👎🏽Key-Valueストアでメモリ効率悪い 👎🏽シーケンス長いと、レイテンシも悪い Linearized Attention
アテンションスコアのexp(𝑞 ⋅ k)を𝜙 𝑞 ⋅ 𝜙(𝑘)で書き換え、自己回帰推論可能にした 👎🏽性能悪い Recurrent Network 👎🏽学習の並列性ない Others: Attentionを書き換える(S4など) 👎🏽性能悪い RetNet 並列表現 → 👍並列学習 リカレント表現(実装も楽) → 👍メモリと計算の両面でO(1)推論 チャンクごとのリカレント表現(chunkwise recurrent) → 👍長いシーケンスに対応
手法:Retentive Networks 全体の流れ 1. 入力 :𝑥 = 𝑥1 , …
𝑥 𝑥 のシーケンス 2. 各トークンの次元を𝑑𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 にする :𝑋0 = 𝑥1 , … , 𝑥 𝑥 ∈ ℝ 𝑥 ×𝑑𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 3. 自己回帰的に次の状態を推定 :𝑋𝑙 = 𝑅𝑒𝑡𝑁𝑒𝑡𝑙 𝑋𝑙−1 , 𝑙 ∈ 1, 𝐿 こんなイメージ? 𝑑𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑑𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑥1 𝑥2 𝑥3 𝑥 𝑥 MSR (Multi-Scale Retention) FFN (Feed-Forward Network) RetNet
手法:Retentionモジュールの仕組み 状態𝒔𝑛 を介して、𝒐𝑛 を出力 Aの対角化の式 を使うと xPosという相対位置埋め込みの表現形式 𝛾をスカラ化 共役転置 Transformerの式
(並列化可能) リカレントモデルの式 RNNとTransformerの式の関係性を考えてみる ハイブリッド表現(Chunkwise Recurrent Representation) 長いシーケンスの学習効率化 要素数Bのチャンクを作る チャンク内では並列化 チャンク外では再帰 𝑖番目のチャンク 三段階正規化(スケーリング) 未来情報使わないように 近傍の重み強めに
手法:Retentionモジュールの仕上げ(ゲート化・マルチスケール化) マルチヘッド化 マルチスケール化 ヘッドごとに異なる𝛾を使う ヘッドの数 ゲート化 swishを使う 正規化層とかもちゃんと書くと… GroupNormは各ヘッドの出力を正規化(SubLNという方法に基づくらしい) ヘッドごとに異なる𝛾を使うとヘッドごとに分布が変わってくるので、ヘッドごとに正規化
全体まとめ 𝑑𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑑𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑥1 𝑥2 𝑥3 𝑥 𝑥 MSR (Multi-Scale
Retention) FFN (Feed-Forward Network) RetNet さっきのMSR (Multi-Scale Retention)をTransformerブロックみたいに積んで完成! 学習時 parallel(シーケンス内並列化)or chunkwise recurrent(チャンク内並列化) parallel chunkwise recurrent 推論時 recurrentを使う → 自己回帰推論 = O(1)
実装的には 未来情報使わないように 近傍の重み強めに
実装的には 要素数Bのチャンクを作る チャンク内では並列化 チャンク外では再帰
実験:モデルサイズとその性能 パラメータ数 Transformer RetNet 𝑠𝑒𝑙𝑓 𝑎𝑡𝑡𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑊𝑄 , 𝑊𝐾 ,
𝑊𝑉 , 𝑊𝑂 = 4𝑑2 𝐹𝐹𝑁 = 8𝑑2 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑡𝑒 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖𝑜𝑛 = 4𝑑 𝑅𝑒𝑡𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑚𝑜𝑑𝑢𝑙𝑒 𝑊𝑄 , 𝑊𝐾 ∈ ℝ𝑑×𝑑, 𝑊𝐺 , 𝑊𝑉 ∈ ℝ𝑑×2𝑑, 𝑊𝑂 ∈ ℝ2𝑑×𝑑 = 8𝑑2 混乱度、低いほうが良いらしい。 (確率分布を比較する指標)
実験:Zero-shot, Few-shotの性能 Transformerよりもいいです
実験:Transformerとのメモリ&スループットの比較 Kernel FusionとFlashAttentionは除外
実験:推論コスト GPUメモリ • TransformerはKVキャッシュで線形に増加 • RetNetは長いシーケンスでも同じ スループット • Transformerは長くなると低下 •
RetNetはずっと高いスループット レイテンシ • Transformerはバッチサイズ大 → レイテンシ遅 • RetNetはずっと速い
実験:周辺技術との関係性と性能比較 Query, Keyが Content-unaware attention free& 位置埋め込みを指数減衰に置換 →再帰 関係性 性能比較
Ablation Study (𝛾 = 1)
None
使い方や実際の実装 切り替えて使う感じ モデルのロード方法は書いてあるケド…運用方法は?