1、前言
在处理长文本输入时，以往方法常采用 截断 （如：max_len=512）、 分块 （将输入分成多个块，并进行逐块处理）、 长文本输入的模型 （如：Longformer、BigBird和Reformer等）。由于编码器上下文窗口的固定大小，Transformer 在其最大输入长度上受到限制。本文将介绍一种能输入无限长文本的思路。名为 Unlimiformer ，可以扩展预训练的编码器-解码器Transformer模型的输入长度，使其能够处理无限长度的输入。传统的Transformer模型因为需要对输入中的每个标记进行注意力计算，因此输入长度通常会被限制在一定的范围内。Unlimiformer通过将注意力计算分散到一个k最近邻索引中，可以处理极长的输入序列。该方法可以应用于各种长文档和多文档摘要任务中，并且可以通过注入Unlimiformer来提高已有的预训练模型的性能，而不需要额外的训练。
文章来源：https://arxiv.org/abs/2305.01625
代码链接：https://github.com/abertsch72/unlimiformer
2、Unlimiformer
2.1、Encoding
为了对超长输入序列进行编码，Unlimiformer采用了重叠块编码的方法，并使用类似 Faiss 的库将编码后的输入存储在数据存储器中。
2.2、Retrieval-augmented cross-attention
Retrieval-augmented cross-attention它在标准的cross-attention上进行了改进，使得decoder不仅仅只关注encoder输入序列的前k个token，而是检索了整个输入序列中的top-k个hidden states，然后针对这些top-k的hidden states进行attention计算。这种方法不仅可以检索整个输入序列，而且计算量和GPU内存的使用也比全局attention更加高效，同时保留了99%以上的attention质量。Retrieval-augmented cross-attention的具体实现过程中，引入了一个datastore来存储编码后的输入序列，使用kNN搜索来检索hidden states，同时通过Attention reformulation的方法来优化注意力计算过程，使得可以使用单个datastore来支持所有attention heads和decoder layers的检索，从而大大降低了时间和空间复杂度。图 2 显示了对任何序列到序列转换器架构的通用更改。完整的输入使用块中的编码器进行编码并存储在数据存储中；然后，在每个解码步骤中查询编码隐藏状态的数据存储。kNN 搜索步骤是非参数的，可以注入任何预训练的 seq2seq 转换器。搜索步骤将注意力重新制定为空间效率。在下面例子中，编码器的最大输入长度为 2 个标记。6 令牌输入以块编码并存储在数据存储中。在交叉注意之前，将 Unlimiformer 注入每个解码器层。在 Unlimiformer 中，执行 kNN 搜索以从数据存储为每个注意力头选择 2 个标记上下文；然后，使用整个输入序列的键和值计算交叉注意。
2.3、Attention reformulation
简单的说，Attention reformulation是一种针对transformer模型encoder-decoder结构中的attention机制进行改进的方法。具体而言，传统的transformer模型中，encoder和decoder各自有一个固定的context window，但是在不同的解码阶段，不同的信息可能是相关的，不同的attention头也可能关注不同类型的信息。因此，一个固定的context window可能会浪费精力在某些attention头并没有强烈关注的token上。Attention reformulation允许每个attention头在每个解码步骤中从完整的输入序列中选择一个独立的context window。这通过在decoder之前注入一个Unlimiformer查找来实现：在交叉注意力之前，模型在外部数据存储中执行一个k最近邻搜索，以选择每个解码器层每个attention头要关注的一组token。
3、局限性
- 需要一个外部的数据存储器来存储输入序列的编码表示，这会增加存储和计算成本。
- 需要进行KNN搜索来选择每个注意力头的上下文窗口，这也会带来一定的计算复杂度。
- 在处理非常长的输入序列时效果很好，但在处理较短的输入序列时可能会带来一些额外的计算开销。
4、生成式长文本摘要的插拔实践
from transformers import (
AutoConfig,
AutoModelForSeq2SeqLM,
AutoTokenizer,
EarlyStoppingCallback,
set_seed, WEIGHTS_NAME,
)
...
# 常规定义模型
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(
model_args.model_name_or_path,
from_tf=bool(".ckpt" in model_args.model_name_or_path),
config=config,
cache_dir=model_args.cache_dir,
revision=model_args.model_revision,
use_auth_token=training_args.use_auth_token,
)
# 转换成Unlimiformer以兼容无限长度文本输入
from unlimiformer import Unlimiformer
from random_training_unlimiformer import RandomTrainingUnlimiformer
...
model = RandomTrainingUnlimiformer.convert_model(model, **unlimiformer_kwargs)
5、中文生成式长文本摘要上的实践表现
原文仅在英文的摘要数据集上进行实验，本文在NLPCC中文长文本摘要数据集上进行了实验小试对比：
| 模型 | 性能（ROUGE-L） |
|---|---|
| BART | 49.074 |
| UnlimiformerBart | 52.45 |