マンバ：シーケンスモデリングの再定義とトランスフォーマーアーキテクチャの超越
マンバ：シーケンスモデリングの再定義とトランスフォーマーアーキテクチャの革新
この記事では、Mambaについて説明します。この革新的な状態空間モデル（SSM）は、アルバート・グーとトリ・ダオによって開発され、言語処理、ゲノミクス、音声解析などの分野で複雑なシーケンスの効率的な処理を実現しています。選択的な状態空間を使った直線時間のシーケンスモデリングにより、これらの異なるモダリティで優れた性能を発揮します。
私たちはMambaが従来のTransformerが直面する計算上の課題、特に長いシーケンスにどのように対処するかについて掘り下げます。選択的なアプローチを取る状態空間モデルにより、より高速な推論とシーケンスの長さに対する線形スケーリングが可能となり、スループットが大幅に向上します。
Mambaの特徴は、高速な処理能力、選択的なSSM層、およびFlashAttentionに触発されたハードウェアフレンドリーな設計にあります。これらの特徴により、Mambaは変換器アプローチに基づくモデルを含む多くの既存モデルを凌駕し、分子マシンラーニングの未来である機械学習の注目すべき進歩となっています。
トランスフォーマー vs Mamba
GPT-4などのトランスフォーマーは、自然言語処理の基準を設定してきました。しかし、長いシーケンスでは効率が低下します。ここでMambaが優位に立ちます。長いシーケンスをより効率的に処理できる能力と、プロセスを簡素化するユニークなアーキテクチャを持っています。
トランスフォーマーは、言語モデルのようなデータのシーケンスを処理するのに適しています。以前のモデルとは異なり、トランスフォーマーはシーケンス全体を同時に処理するため、データ内の複雑な関係性を把握することができます。
トランスフォーマーは、入力データから派生したクエリ、キー、値の3つの重みを使用して注意力を計算します。シーケンス内の各要素は他のすべての要素と比較され、次の要素の予測時に各要素が受けるべき重要性、つまり「注目度」を示す重みが与えられます。
トランスフォーマーは、エンコーダ（入力データを処理する）とデコーダ（出力を生成する）の2つのメインブロックを保持しています。エンコーダには複数のレイヤーがあり、各レイヤーにはマルチヘッドの自己注意機構とシンプルな位置ごとの完全接続フィードフォワードネットワークが含まれています。正規化と残差接続は、深いネットワークのトレーニングを支援するために各サブレイヤーで使用されます。
デコーダもエンコーダと同様に2つのサブレイヤーを持ちますが、エンコーダの出力に対してマルチヘッドの注意を実行する第3のサブレイヤーが追加されています。デコーダの直列性により、位置の予測は既存の位置のみを考慮することができ、自己回帰性質が維持されます。
Mambaモデルは、トランスフォーマーとは異なるアプローチを取ります。トランスフォーマーは長いシーケンスの問題に複雑な注意機構を使用する一方、Mambaは選択的な状態空間を使用してシーケンスを処理します。
以下はトランスフォーマーの機能の概要です：
- 入力処理：トランスフォーマーは最初に入力データをモデルが理解できる形式にエンコードします。通常、各要素の位置も反映された埋め込みを使用します。
- 注意機構：注意機構は、現在の要素の理解時に入力シーケンスの他の部分にどれだけの焦点を当てるかを表すスコアを計算します。
- エンコーダ-デコーダアーキテクチャ：トランスフォーマーモデルは、入力を処理するエンコーダと出力を生成するデコーダから構成されています。それぞれは、モデルの入力の理解を洗練させる複数のレイヤーで構成されています。
- マルチヘッドアテンション：エンコーダとデコーダの両方で、マルチヘッドアテンションにより、モデルは異なる表現空間からシーケンスの異なる部分に同時にアテンションを集中させることができます。これにより、多様な文脈から学習する能力が向上します。
- 位置ごとのフィードフォワードネットワーク：注意機構の後、シンプルなニューラルネットワークが各位置の出力を個別に処理し、同一にします。これは入力と残余接続を組み合わせ、レイヤー正規化が続きます。
- 出力生成：デコーダはエンコーダの文脈とそれまでに生成したものに影響を受けながら、出力シーケンスを予測します。
トランスフォーマーのシーケンスを並列に処理する能力と堅牢な注意機構により、翻訳やテキスト生成などのタスクに強力です。
これに対して、Mambaモデルは、選択的な状態空間を使用してシーケンスを処理することで異なるアプローチを取ります。このアプローチにより、トランスフォーマーが長いシーケンスを扱う際の計算上の非効率性に対処します。Mambaの設計により、より高速な推論とシーケンスの長さに比例するスケーリングが可能となり、シーケンスモデリングの新たなパラダイムを確立し、特にシーケンスがますます長くなる場合に効率的です。
Mamba
マンバが真にユニークになるのは、従来のアテンションとMLPブロックからの脱却です。この簡素化により、従来のモデルにはない、シーケンスの長さと線形的にスケールする、より軽量で高速なモデルとなります。
マンバの主な特徴は以下の通りです：
- 選択型SSM（Selective SSMs）：これにより、マンバは不要な情報をフィルタリングし、関連データに集中することができ、シーケンスの扱いを向上させます。この選択性は効率的なコンテンツベースの推論に重要です。
- ハードウェア意識アルゴリズム：マンバは、特にGPUに最適化された並列アルゴリズムを使用しています。この設計により、従来のモデルと比較して、より高速な計算とメモリ要件の削減が可能です。
- 簡素化されたアーキテクチャ：選択型SSMの統合とアテンションとMLPブロックの排除により、マンバはよりシンプルで均質な構造を提供します。これにより、よりスケーラブルで高性能なモデルとなります。
マンバは言語、オーディオ、ゲノミクスなどさまざまな領域で優れたパフォーマンスを発揮し、事前学習とドメイン特化タスクの両方で優れた結果を示しました。例えば、言語モデリングでは、マンバはより大きなトランスフォーマーモデルと同等またはそれ以上のパフォーマンスを達成しています。
マンバのコードと事前学習モデルは、GitHubでコミュニティの利用のために公開されています。
リニアモデルにとって、スタンダードな複製タスクは簡単です。情報選択型複製と誘導ヘッドではLLMのためのダイナミックなコンテンツ認識メモリが必要です。
構造化状態空間（Structured State Space, S4）モデルは、RNN、CNN、および古典的な状態空間モデルの特徴を組み合わせた、有望なシーケンスモデルのクラスとして最近注目されています。S4モデルは、連続システムからインスピレーションを受け、1次元の関数またはシーケンスを、暗黙の潜在状態を介してマッピングするタイプのシステムを表します。ディープラーニングの文脈では、効率的かつ高い適応性を持つシーケンスモデルを設計するための新たな手法を提供する、重要なイノベーションです。
S4モデルのダイナミクス
SSM（S4）これは基本的な構造化状態空間モデルです。シーケンスxを受け取り、学習されたパラメータA、B、Cと遅延パラメータΔを使用して、出力yを生成します。この変換は、パラメータを離散化（連続関数を離散的なものに変換）し、時間に依存しない（異なる時間ステップで変わらない）SSM操作を適用することにより行われます。
離散化の重要性
離散化は連続パラメータを固定された数式を用いて離散的なものに変換するキープロセスであり、S4モデルが連続時間システムとのつながりを保つことを可能にします。これにより、解像度不変性などの追加の特性がモデルに与えられ、適切な正規化が行われ、モデルの安定性とパフォーマンスが向上します。離散化は、RNNに見られるゲーティングメカニズムとの類似点も持ち、ネットワーク内の情報のフローを管理するために重要です。
線形時不変（LTI）
S4モデルの核となる特徴は、線形時不変性です。この特性により、モデルのダイナミクスは時間の経過とともに一貫性を保ち、パラメータはすべての時間ステップで固定されます。LTIは再帰と畳み込みの基盤であり、シーケンスモデルを構築するためのシンプルでパワフルなフレームワークを提供します。
基本的な制約の克服
S4フレームワークは、適応的なダイナミクスを必要とするデータのモデリングにおいて、従来はLTI性質による制約がありました。最近の研究論文では、時間変動のパラメータを導入することで、これらの制約を克服するアプローチを提案しています。これにより、S4モデルはより多様なシーケンスとタスクを扱うことができ、その応用範囲が大幅に拡張されます。
「状態空間モデル」という用語は、潜在状態を含む再帰プロセスを広くカバーし、複数の学問領域でさまざまな概念を説明するために使用されてきました。ディープラーニングの文脈では、S4モデルまたは構造化SSMは、効率的な計算を最適化する一方で、複雑なシーケンスをモデル化する能力を保持した特定のモデルクラスを指します。
S4モデルは、エンドツーエンドのニューラルネットワークアーキテクチャに統合することができ、スタンドアローンのシーケンス変換として機能します。これらはCNNの畳み込み層に類似しており、さまざまなニューラルネットワークアーキテクチャにおけるシーケンスモデリングのバックボーンを提供します。
SSM vs SSM + Selection
シーケンスモデリングにおける選択性の動機
Structured SSMs
この論文では、シーケンスモデリングの基本的な側面は、コンテキストを管理可能な状態に圧縮することです。入力に対して選択的に焦点を当てたりフィルタリングしたりすることができるモデルは、この圧縮された状態を維持するより効果的な手段を提供し、効率的かつ強力なシーケンスモデルを実現します。この選択性は、情報がシーケンス次元に沿ってどのようにフローするかを適応的に制御するためにモデルにとって重要であり、言語モデリングやそれ以上の複雑なタスクの処理において必要な能力です。
選択的SSMは、そのパラメータが入力に依存することができるため、従来の時不変モデルでは不可能だった適応性の程度を導入することで、従来のSSMを強化します。これにより、時間変動するSSMが得られますが、これにより効率的な計算のために畳み込みを使用することはできず、代わりに線形再帰メカニズムに依存する必要があります。これは、従来のモデルとは大きく異なる方法です。
SSM + Selection (S6) このバリアントには、選択メカニズムが含まれており、パラメータBおよびCに入力依存性が追加されており、遅延パラメータΔが含まれています。これにより、モデルは入力シーケンスxの特定の部分に焦点を当てることができます。選択を考慮した離散化されたパラメータと、SSM操作はスキャン操作を使用して時間的に変動する方法で適用されます。スキャン操作は要素を順次処理し、焦点を時間的に調整します。
Mambaのパフォーマンスのハイライト
Mambaは推論速度と精度の両方で優れた性能を発揮します。長いコンテキストの効果的な活用を可能にする設計は、DNAおよび音声モデリングの両方で示され、長期依存性を必要とする複雑なタスクで先行モデルを上回っています。その柔軟性は、ゼロショット評価でも示されており、効率性とスケーラビリティの観点でこのようなモデルの新たな基準を設定しています。
Mambaの始め方
Mambaを活用する興味がある方には、Linux OS、NVIDIA GPU、PyTorch 1.12+、CUDA 11.6+の技術要件があります。インストールには、Mambaリポジトリから必要なパッケージを簡単なpipコマンドでインストールする必要があります。PyTorchバージョンとの互換性の問題が発生した場合は、pipに–no-build-isolationフラグを使用すると役立ちます。これらのモデルは、PileデータセットやSlimPajamaデータセットなどの幅広いデータセットでトレーニングされ、さまざまな計算ニーズとパフォーマンス基準に対応した設計となっています。
Mambaは、選択的SSMレイヤからMambaブロックや完全な言語モデル構造まで、異なるレベルのインタフェースを提供しています。アーキテクチャのメインモジュールであるMambaブロックは、因果関係のあるConv1d層を利用し、ニューラルネットワークデザインに簡単に統合することができます。Pythonで提供される使用例では、Mambaモデルのインスタンス化とデータ処理を通じて、システムの簡単さと柔軟性を強調しています。
事前学習済みのMambaモデルは、Hugging Faceで利用でき、130Mから2.8Bのパラメータでトレーニングされています。PileデータセットとSlimPajamaデータセットに基づいて設計されており、さまざまな計算およびパフォーマンスの要件を満たすことができます。これらのモデルはGPT-3の次元基準に準拠しており、高いスループットと精度が期待できます。これにより、Mambaは言語モデリングを含むさまざまなアプリケーションにおいて競争力のある選択肢となります。
Mambaの影響
マンバは、情報密度の高いデータを処理するためのTransformerアーキテクチャへの強力な代替手段としての進歩を表しています。その設計は、モダンハードウェアの要求に合わせており、メモリ使用量と並列処理能力の両方を最適化しています。Mambaのコードベースと事前学習済みモデルのオープンソースな提供は、AIとディープラーニングの分野の研究者や開発者にとってアクセス可能で堅牢なツールとなっています。
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