改革者

Reformer 模型是一种变压器架构，旨在比传统变压器更有效地处理长序列。它解决了标准自注意机制带来的计算挑战，该机制随序列长度呈二次缩放，因此对于超长输入不切实际。转换器模型引入了位置敏感散列（LSH）注意和可逆层等创新技术，以降低计算复杂度和内存使用量，从而能够处理具有数万甚至数十万元素的序列。

关键概念

Reformer 架构采用了几个关键理念来实现其效率：

• 位置敏感散列（LSH）注意力：LSH 注意不计算每一对标记之间的注意分数，而是只注意基于哈希函数 "相似 "的标记，从而降低了复杂度。这大大减少了所需的注意力计算次数，以亚线性复杂度接近完全注意力。在维基百科上了解有关 LSH 的更多信息。
• 分块处理：Reformer 以块为单位处理序列，从而进一步减少了计算负担和内存占用。这种方法允许模型处理标准转换器无法一次性处理的过大序列。
• 可逆层：受 RevNet 的启发，Reformer 可选择使用可逆残差层，从而以最小的内存成本计算梯度。这对于在长序列上训练深度网络至关重要，因为在长序列上，内存会成为瓶颈。阅读RevNet原文，了解更多信息。

与传统变压器型号相比，这些创新使 Reformer 型号的内存效率和长序列速度大大提高，同时保持了极具竞争力的性能。

应用

重整器模型在处理长序列的应用中特别有用，例如

• 自然语言处理 (NLP)：Reformer 能够管理大量文本，这让长文档摘要、处理整本书或处理冗长对话等任务受益匪浅。例如，在文本摘要方面，Reformer 可以处理完整的文档，生成连贯的摘要，克服了标准转换器的长度限制。
• 音频处理：Reformer 模型可以有效处理长音频序列，如音乐生成或冗长录音的语音识别。例如，在语音识别中，Reformer 可以转录较长的音频文件，而无需将其分割成较小的片段，从而有可能捕捉到较长范围内的依赖关系。
• 基因组学：在基因组学研究中分析长 DNA 或蛋白质序列是 Reformer 高效的另一个重要领域。随着计算需求的降低，处理整个基因组或长蛋白质链变得更加可行。

相关性

Reformer 模型代表了变压器架构的重大进步，尤其是对于需要处理长序列的任务而言。虽然BERT和GPT等标准变换器模型在多个人工智能领域掀起了革命，但它们与序列长度相关的二次方复杂性限制了它们对长输入的适用性。Reformer 解决了这一限制，使人们有可能利用注意力机制的力量来完成以前在计算上令人望而却步的任务。随着人工智能模型越来越多地应用于涉及长序列的复杂真实世界数据，类似 Reformer 的架构对于提升能力和突破极限至关重要。