Titans:谷歌新型神经记忆架构,突破 Transformer 长序列处理的瓶颈

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简介: Titans 是谷歌推出的新型神经网络架构,通过神经长期记忆模块突破 Transformer 在处理长序列数据时的瓶颈,支持并行计算,显著提升训练效率。

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  1. 功能亮点:Titans 通过神经长期记忆模块,突破 Transformer 在处理长序列数据时的瓶颈,支持并行计算,显著提升训练效率。
  2. 技术原理:基于神经长期记忆模块,结合注意力机制和动量机制,实现高效记忆管理和信息处理。
  3. 应用场景:适用于语言建模、常识推理、时间序列预测、基因组学建模等多种任务。

正文(附运行示例)

Titans 是什么

Titans

Titans 是谷歌推出的一种新型神经网络架构,旨在突破 Transformer 在处理长序列数据时的记忆瓶颈。它通过引入神经长期记忆模块,模拟人脑的记忆机制,强化对意外事件的记忆能力。

Titans 架构包含三种变体:MAC(记忆作为上下文)、MAG(记忆作为门)和 MAL(记忆作为层),分别以不同的方式整合记忆模块。实验表明,Titans 在语言建模、常识推理、时间序列预测等任务上超越了 Transformer 和现代线性 RNN 模型,尤其在处理超过 200 万上下文窗口的长序列任务中展现出卓越性能。

Titans 的主要功能

  • 长序列数据处理:Titans 能有效处理超过 200 万上下文窗口的长序列数据,在长序列任务中保持高准确率。
  • 记忆管理:基于神经长期记忆模块,Titans 能够记住很久以前的信息,结合注意力机制处理短期记忆。
  • 任务多样性:在语言建模、常识推理、时间序列预测、基因组学建模等多种任务中表现出色。
  • 训练效率:支持并行计算,显著提高训练效率,并在推理阶段快速检索和利用长期记忆。

Titans 的技术原理

  • 神经长期记忆模块:基于在线元模型学习如何在测试时记住和忘记特定数据,避免记住无用的训练数据细节。
  • 惊喜度量:通过测量输入的梯度确定输入的“惊讶度”,梯度越大,输入越容易被记住。
  • 动量机制:将短期内的惊喜累积起来形成长期记忆,更好地处理序列中的信息流。
  • 遗忘机制:基于遗忘机制擦除不再需要的旧记忆,防止记忆溢出,管理有限的记忆容量。
  • 架构设计:包含 MAC、MAG 和 MAL 三种变体,分别以不同的方式整合记忆模块,支持并行化训练。

资源


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