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简介 如果以概率的视角看待世界的生成模型。 在这样的世界观中，我们可以将任何类型的观察数据（例如 \(D\) ）视为来自底层分布（例如 \( p_{data}\) ）的有限样本集。 任何生成模型的目标都是在访问数据集 \(D\) 的情况下近似该数据分布。 如果我们能够学习到一个好的生成模型，我们可以将学习到的模型用于下游推理。 我们主要对数据分布的参数近似感兴趣，在一组有限的参数中，它总结了关于数据集 \(D\) 的所有信息。 与非参数模型相比，参数模型在处理大型数据集时能够更有效地扩展，但受限于可以表示的分布族。 在参数的设置中，我们可以将学习生成模型的任务视为在模型分布族中挑选参数，以最小化模型分布和数据分布之间的距离。 如上图，给定一个狗的图像数据集，我们的目标是学习模型族 \(M\) 中生成模型 θ 的参数，使得模型分布 \(p_θ\) 接近 \(p_{data}\) 上的数据分布。 在数学上，我们可以将我们的目标指定为以下优化问题: \[\mathop{min}\limits_{\theta\in M}d(p_\theta,p_{data})\] 其中， \(d()\)...

Attention 当前最流行的Attention机制当属 Scaled-Dot Attention，形式为 \[Attention(\boldsymbol{Q},\boldsymbol{K},\boldsymbol{V}) = softmax\left(\boldsymbol{Q}\boldsymbol{K}^{\top}\right)\boldsymbol{V}\tag{1}\] 这里的 \(\boldsymbol{Q}\in\mathbb{R}^{n\times d_k}, \boldsymbol{K}\in\mathbb{R}^{m\times d_k}, \boldsymbol{V}\in\mathbb{R}^{m\times d_v}\) ，简单起见我们就没显式地写出Attention的缩放因子了。本文我们主要关心Self Attention场景，所以为了介绍上的方便统一设 \(\boldsymbol{Q}, \boldsymbol{K}, \boldsymbol{V}\in\mathbb{R}^{n\times d}\) ，一般场景下都有 \(n > d\) 甚至...

Attention 当前最流行的Attention机制当属 Scaled-Dot Attention，形式为 \[\begin{equation}Attention(\boldsymbol{Q},\boldsymbol{K},\boldsymbol{V}) = softmax\left(\boldsymbol{Q}\boldsymbol{K}^{\top}\right)\boldsymbol{V}\tag{1}\end{equation}\] 这里的 \(\boldsymbol{Q}\in\mathbb{R}^{n\times d_k}, \boldsymbol{K}\in\mathbb{R}^{m\times d_k}, \boldsymbol{V}\in\mathbb{R}^{m\times d_v}\) ，简单起见我们就没显式地写出Attention的缩放因子了。本文我们主要关心Self Attention场景，所以为了介绍上的方便统一设 \(\boldsymbol{Q}, \boldsymbol{K}, \boldsymbol{V}\in\mathbb{R}^{n\times...

概述 本文模型脉络图 本文介绍一个比较有意思的高效Transformer工作——来自Google的 《Transformer Quality in Linear Time》 , 什么样的结果值得我们用“惊喜”来形容？有没有言过其实？我们不妨先来看看论文做到了什么： 提出了一种新的Transformer变体，它依然具有二次的复杂度，但是相比标准的Transformer，它有着更快的速度、更低的显存占用以及更好的效果； 提出一种新的线性化Transformer方案，它不但提升了原有线性Attention的效果，还保持了做Decoder的可能性，并且做Decoder时还能保持高效的训练并行性。 说实话，笔者觉得做到以上任意一点都是非常难得的，而这篇论文一下子做到了两点，所以我愿意用“惊喜满满”来形容它。更重要的是，论文的改进总的来说还是比较自然和优雅的，不像很多类似工作一样显得很生硬。此外，笔者自己也做了简单的复现实验，结果显示论文的可复现性应该是蛮好的，所以真的有种“Transformer危矣”的感觉了。 门控注意（Gated Attention Unit）...

概述 众所周知，尽管基于Attention机制的Transformer类模型有着良好的并行性能，但它的空间和时间复杂度都是 \(\mathcal{O}(n^2)\) 级别的， \(n\) 是序列长度，所以当 \(n\) 比较大时Transformer模型的计算量难以承受。近来，也有不少工作致力于降低Transformer模型的计算量，比如模型剪枝、量化、蒸馏等精简技术，又或者修改Attention结构，使得其复杂度能降低到 \(\mathcal{O}(n\log n)\) 甚至 \(\mathcal{O}(n)\) 。 改变这一复杂度的思路主要有两种： 一是走稀疏化的思路，比如OpenAI的 Sparse Attention ，通过“只保留小区域内的数值、强制让大部分注意力为零”的方式，来减少Attention的计算量。经过特殊设计之后，Attention矩阵的大部分元素都是0，因此理论上它也能节省显存占用量和计算量。后续类似工作还有 《Explicit Sparse Transformer: Concentrated Attention Through Explicit...

Segment Anything Segment Anything（SA）项目：一个用于图像分割的新任务、新模型和新数据集 通过FM（基础模型）+prompt解决了CV中难度较大的分割任务，给计算机视觉实现基础模型+提示学习+指令学习提供了一种思路 关键：加大模型容量（构造海量的训练数据，或者构造合适的自监督任务来预训练） Segment Anything Task SAM的一部分灵感是来源于NLP中的基座模型(Foundation Model)，Foundation Model是OpenAI提出的一个概念，它指的是在超大量数据集上预训练过的大模型（如GPT系列、BERT），这些模型具有非常强大的 zero-shot 和 few-shot能力，结合prompt engineering和fine tuning等技术可以将基座模型应用在各种下游任务中并实现惊人的效果。 SAM就是想构建一个这样的图像分割基座模型，即使是一个未见过的数据集，模型也能自动或半自动（基于prompt）地完成下游的分割任务。为了实现这个目标，SAM定义了一种可提示化的分割任务（promptable...

简介 bagel-ai.org BAGEL 模型原生支持统一的多模态理解和生成，是一个 decoder-only 的模型，BAGEL 在包含文本、图像、视频和网络数据的大量多模态数据上进行了预训练，包括数万亿 tokens。尽管有一些研究尝试扩展其统一模型，但它们 主要仍然依赖于标准图像生成和理解任务中的图像-文本配对数据 进行训练。 然而，最近的研究发现，学术模型与 GPT-4o 和 Gemini 2.0 等 专有系统在统一多模态理解和生成方面存在显著差距 ，而这些专有系统的底层技术并未公开。作者认为，弥合这一差距的关键在于 使用精心构建的多模态交错数据进行规模化训练 。这种多模态交错数据 整合了文本、图像、视频和网络来源 。通过使用这种多样化的多模态交错数据进行扩展时，模型展现出 复杂的、新兴的多模态推理能力 。这种规模化不仅增强了核心的多模态理解和生成能力，还促进了 复杂的组合能力 ，例如自由形式的视觉操作和需要长上下文推理的多模态生成。 论文主要贡献： 数据策略创新，融合多源数据。包含： 架构设计理念，采用 Mixture-of-Transformer-Experts...

引言 Structured Generation with LLM，是指 让LLM按照预先定义的schema，输出符合schema的结构化结果 。 常见的应用场景有： 数据处理 。主要功能为a -> b，即从源文本中 抽取/生成 符合schema的结果，例如给定新闻，进行分类、抽取关键词、生成总结等； Agent 。主要功能是Tool Calling，即根据用户query，选择适当的tool和入参。 将 LLM 限制为始终生成符合特定模式的、有效的 JSON 或 YAML，是许多应用的关键功能。 Kor Kor ，一个 基于prompt的技术方案 ；Kor比较适合 数据处理 场景，且原理简单、易于理解，适合作为入门, 并且Kor适用于那些不支持function calling的比较旧的模型。 使用Kor进行structured generation的流程如下： 定义schema，包括结构、注释还有例子； Kor用特定的 prompt template ，将用户提供的schema和待处理的raw text，组装成prompt； 将prompt发送给LLM，借助其通用的In...

Chameleon 论文： https://arxiv.org/pdf/2405.09818 Chameleon 是一个既能做图像理解，又可以做图像或者文本生成任务的，从头训练的 Transformer 模型。完整记录了为实现 mixed-modal 模型的架构设计，稳定训练方法，对齐的配方。并在一系列全面的任务上进行评估：有纯文本任务，也有图像文本任务 (视觉问答、图像字幕)，也有图像生成任务，还有混合模态的生产任务。 如下图所示，Chameleon 将所有模态数据 (图像、文本和代码) 都表示为离散 token，并使用统一的 Transformer 架构。训练数据是交错混合模态数据 ∼10T token，以端到端的方式从头开始训练。文本 token 用绿色表示，图像 token 用蓝色表示 研究背景 Chameleon 开创了一种新的模型范式，生成理解统一架构。 多模态基础模型的一般特点是单独去建模不同的模块，一般而言通过 modal-specific 的编码器或者解码器。这带来了一个问题就是可能会限制模型 跨模态整合信息 的能力，以及 生成可以包含任意图像和文本序列的多模态文档...

问题引入 前几天在训练一个新的Transformer模型的时候，发现怎么训都不收敛了。经过一番debug，发现是在做Self Attention的时候 \(\boldsymbol{Q}\boldsymbol{K}^{\top}\) 之后忘记除以 \(\sqrt{d}\) 了，于是重新温习了一下为什么除以 \(\sqrt{d}\) 如此重要的原因。当然，Google的T5确实是没有除以 \(\sqrt{d}\) 的，但它依然能够正常收敛，那是因为它在初始化策略上做了些调整，所以这个事情还跟初始化有关。 藉着这个机会，本文跟大家一起梳理一下模型的初始化、参数化和标准化等内容，相关讨论将主要以Transformer为心中展开。 参数初始化 采样分布 初始化自然是随机采样的的，所以这里先介绍一下常用的采样分布。一般情况下，我们都是从指定均值和方差的随机分布中进行采样来初始化。其中常用的随机分布有三个：正态分布（Normal）、均匀分布（Uniform）和截尾正态分布（Truncated Normal）。 显然，正态分布和均匀分布都是很常见的分布。其中正态分布通常记为...

分布变换 通常我们会拿VAE跟GAN比较，的确，它们两个的目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量 \(Z\) 生成目标数据 \(X\) 的模型，但是实现上有所不同。更准确地讲，它们是假设了 \(Z\) 服从某些常见的分布（比如正态分布或均匀分布），然后希望训练一个模型 \(X=g(Z)\) ，这个模型能够将原来的概率分布映射到训练集的概率分布，也就是说，它们的目的都是进行分布之间的变换。 生成模型的难题就是判断生成分布与真实分布的相似度，因为我们只知道两者的采样结果，不知道它们的分布表达式 那现在假设 \(Z\) 服从标准的正态分布，那么我就可以从中采样得到若干个 \(Z_1, Z_2, \dots, Z_n\) ，然后对它做变换得到 \(\hat{X}_1 = g(Z_1),\hat{X}_2 = g(Z_2),\dots,\hat{X}_n = g(Z_n)\) ，我们怎么判断这个通过 \(g\)...

这篇文章主要去“复盘”一下主流的长度外推结果，并试图从中发现免训练长度外推的关键之处。 问题定义 顾名思义，免训练长度外推，就是不需要用长序列数据进行额外的训练，只用短序列语料对模型进行训练，就可以得到一个能够处理和预测长序列的模型，即“Train Short, Test Long”。那么如何判断一个模型能否用于长序列呢？最基本的指标就是模型的长序列Loss或者PPL不会爆炸，更加符合实践的评测则是输入足够长的Context，让模型去预测答案，然后跟真实答案做对比，算BLEU、ROUGE等， LongBench 就是就属于这类榜单。 但要注意的是，长度外推应当不以牺牲远程依赖为代价——否则考虑长度外推就没有意义了，倒不如直接截断文本——这意味着通过显式地截断远程依赖的方案都需要谨慎选择，比如ALIBI，还有带显式Decay的 线性RNN ，这些方案当序列长度足够大时都表现为局部注意力，即便有可能实现长度外推，也会有远程依赖不足的风险，需要根据自己的场景斟酌使用。 如何判断在长度外推的同时有没有损失远程依赖呢？比较严谨的是像 ReRoPE...