概述

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》，经过细读之后，笔者认为论文里边真算得上是“惊喜满满”了～

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）

闲话少说，进入主题。我们知道标准的Transformer其实是Attention层和FFN层交替构建的，而这篇论文的核心是提出了一个融合了两者的新设计GAU（Gated Attention Unit，门控注意力单元），它是新模型更快、更省、更好的关键，此外它使得整个模型只有一种层，也显得更为优雅。

Gated Linear Unit (GLU)

怎么做到Attention和FFN的融合呢？首先，标准的FFN是两层MLP模型：

O = ϕ (X W_{u}) W_{o}

这里 $X \in R^{n \times d}, W_{u} \in R^{d \times e}, W_{o} \in R^{e \times d}$ 而 $ϕ$ 是激活函数，其中 $n$ 是token数量。后来，《GLU Variants Improve Transformer》发现使用了GLU（Gated Linear Unit，门控线性单元）的FFN效果更好，并为后来的mT5 所用，其形式为：

O = (U ⊙ V) W_{o}, U = ϕ_{u} (X W_{u}), V = ϕ_{v} (X W_{v})

这里 $W_{u}, W_{v} \in R^{d \times e}$ 而 $⊙$ 是逐位对应相乘（Hadamard积）。GLU更有效并不是一件让人意外的事情，早在2017年Facebook的《Convolutional Sequence to Sequence Learning》中GLU就起到了关键作用。

一般情况下的GLU是 $U$ 不加激活函数而 $V$ 加 Sigmoid，但这篇论文 $U, V$ 都加了激活函数Swish（也叫SiLU，Sigmoid Linear Unit），这可以在附录中的源码找到，此处跟主流GLU用法略有不同，特别指出一下。

强强联合

既然GLU式的FFN更有效，那么我们就以它为基础进行修改。注意到FFN不能取代Attention，是因为它的各个token之间没有进行交互，也就是矩阵 $U, V$ 的每一行都是独立运算的。为了补充这点不足，一个自然的想法就是把token之间的联系补充到 $U, V$ 上去，而为了体现出跟Attetion的结合，那么一个比较自然的设计就是

O = (U ⊙ A V) W_{o}

其中 $A \in R^{n \times n}$ 是 Attention矩阵，它负责融合token之间的信息。这样出来的 $O$ 就包含了token之间的交互，原则上它可以取代Attention。至于 $A$ 怎么算，我们等会再说。

在式3 中，如果 $A$ 等于单位阵 $I$ ，那么它就是GLU式的FFN；而如果 $U$ 是全1矩阵，那么它就是普通的注意力机制。所以说，式3 是Attention和FFN的一个简单而自然的融合，我们期望它能同时替换掉Attention和FFN，甚至有更好的表现。

弱注意力

刚才说了，GLU本身就很强，不然Facebook也无法凭借CNN+GLU做到了当时Seq2Seq的SOTA，而既然GLU那么强，那么一个猜测是它会弱化对Attention的依赖。也就是说，虽然在式3 中 $A$ 是不可或缺的，但或许我们可以简化它的形式。事实上确实如此，原论文使用了如下的简化版Attention矩阵：

A = \frac{1}{n} relu^{2} (\frac{Q ( Z ) K ( Z ) ^{⊤}}{s}) = \frac{1}{n s} relu^{2} (Q (Z) K (Z)^{⊤}), Z = ϕ_{z} (X W_{z})

这里 $W_{z} \in R^{d \times s}$ ， $s$ 即注意力的head_size，文中取了 $s = 128$ ，而 $Q, K$ 是简单的仿射变换（像Layer Norm中的乘 $γ$ 加 $β$ ）， $relu^{2}$ 则是 $relu$ 后再平方。

跟标准的Scaled-Dot Self Attention类似，这里的注意力矩阵还是 $Q, K$ 的内积并除以维度的平方根而来，复杂度还是 $O (n^{2})$ 的，不同的是这里简化了 $Q, K$ 的来源变换，并且激活函数换用了 $relu^{2}$ 。大家可能对这个激活函数比较陌生，事实上这是作者团队在他们之前的论文《Primer: Searching for Efficient Transformers for Language Modeling》用NAS的方式搜出来的。最后的 $1/ n$ 是简单的归一化因子，用以消除长度的影响。这个设计的成功也表明，注意力机制中的softmax不是必须的，可以换成常规的激活函数加简单的归一化。

注意，按照论文附录的参考代码，原论文化简后的缩放因子实际上是 $\frac{1}{n ^{2}}$ 而不是上式的 $\frac{1}{n s}$ ，笔者认为 $\frac{1}{n s}$ 会更加合理一些，不然当 $n$ 足够大时，每一项注意力都过小了。况且对照标准注意力所用的softmax，其分母也只是 $O (n)$ 的量级而已，设成 $n^{2}$ 实在感觉不科学。笔者也简单做过对比实现，发现在512长度下 $\frac{1}{n s}$ 版本还轻微好点，所以这里就按笔者的直觉来介绍了。

以一当十

接下来请各位看官不要眨眼了，真正的“重磅”要登场了！可能GLU真的太强了，它对Attention的依赖真的非常非常弱，以至于作者们发现：只用一个头就够了！

我们知道标准的Transformer用的是多头注意力机制，在运算过程中需要产生 $bh n^{2}$ 大小的矩阵， $b$ 是batch_size而 $h$ 是头数，试想一下，当 $n = 1000$ 、 $n = 2000$ 甚至更大时， $n^{2}$ 已经够“惨”的了，还要活生生地乘个 $h$ ，不管对时间还是空间复杂度无疑都是“雪上加霜”。而如今，只要一个头的GAU，就可以达到相同甚至更好的效果，不仅提高了计算速度，还降低了显存占用量，几乎算得上是“免费的午餐”了。

当GAU只有一个头时， $W_{z}$ 的参数量就很少了，主要参数量在 $W_{u}, W_{v}, W_{o}$ 上，所以GAU的参数量大约为 $3 d e$ ；而在标准的Transformer中，Attention的参数量为 $4 d^{2}$ ，FFN的参数量为 $8 d^{2}$ （标准FFN中一般是 $e = 4 d$ ），所以总参数量为 $12 d^{2}$ 。因此，从参数量看，当 $e = 2 d$ 时，两层GAU大致上就等于原来的Attention+FFN。

所以，在GAU的实验中，作者都固定 $e = 2 d$ ，那么“n层Attention+n层FFN”的标准Transformer模型，对应的就是“2n层GAU”的新模型，我们记为FLASH-Quad，其中Quad是“Quadratic”的简写，表明复杂度依然是二次的，至于FLASH的含义，后面再谈。

高效线性GAU

其实FLASH-Quad已经是标准Transformer的一个非常优秀的替代品了，但作者们还不满意其二次复杂度，继而提出了具有线性复杂度的FLASH（Fast Linear Attention with a Single Head）。为此，作者提出了一种“分块混合注意力（Mixed Chunk Attention）”的方案，它不单可以用于前述GAU中，也可以用于标准的Attention中，是一种较为通用的线性化技巧。

现有方法

主流的高效Transformer工作对Attention的改进思路大体上可以两大类，分别是“稀疏化”和“线性化”。

“稀疏化”这类工作的特点是引入一定的归纳先验，强制大部分注意力为0，从而理论上可以少减少计算量。但这种方案的缺点是往往需要专门的编程优化才能实现加速，或者是难以用来做Decoder（Pooling类工作），此外效果好坏比较依赖于其引入的归纳先验，显得不够自然。

至于“线性化”，我们在 Transformers are RNNs 有过介绍，研究的人相对多一些，后面的Performer、Nyströmformer以及最近的cosFormer、Flowformer都可以归入此类。简单来看，这类工作是将标准Attention的 $(ϕ_{q} (Q) ϕ_{k} (K)^{⊤}) V = ϕ_{q} (Q) (ϕ_{k} (K)^{⊤} V)$ 从而实现了线性复杂度。这类方法的好处是易于实现，但有两个主要问题:

一是低秩性会导致效果明显变差（参考Performer）；
另外是用来做Decoder（Causal）时会牺牲训练并行性，因为它需要转化为RNN来计算，又或者不牺牲并行性，但需要 $bhn s^{2}$ 的空间复杂度，相比于标准Attention的 $bh n^{2}$ ，起码要 $n ≫ s^{2}$ 才有优势，而哪怕 $s = 64$ ，都要 $n ≫ 4096$ 了，多数情况下不现实。

分块混合

FLASH采取了“局部-全局”分块混合的方式，结合了“稀疏化”和“线性化”的优点。

核心思想如下：

把input序列分成若干个大小为C的等长chunk，只算每个chunk最后的hidden state
在chunk-level的hidden state上进行recurrence
每个chunk通过前一个chunk的last hidden state来aggregate历史信息，在chunk内部则是用一个attention的parallel形式直接得到output，而不是通过当前hidden state来算output。
具体来说，首先，对于长度为 $n$ 的输入序列，我们将它不重叠地划分为 ** $n / c$ 个长度为 $c$ 的块**（不失一般性，假设 $c$ 能被 $n$ 整除，论文取 $c = 256$ ），设 $U_{g}, V_{g} \in R^{c \times e}, Z_{g} \in R^{c \times s}$ 为第 $g$ 块，其中 $U, V, Z$ 的定义同前。跟式4一样，我们将 $Z_{g}$ 通过4个简单的仿射变换分别得到 $Q_{g}^{quad}, K_{g}^{quad}, Q_{g}^{lin}, K_{g}^{lin} 。$

其中 $Q_{g}^{quad}, K_{g}^{quad}$ 我们用来算块内的自注意力：

\hat{V}_{g}^{quad} = \frac{1}{cs} relu^{2} (Q_{g}^{quad} K_{g}^{quad}^{⊤}) V_{g}

这代表的是每个块的token内部自行交互，本质上也算是“稀疏化”的一种，其复杂度大致是 $O (n / c \times c^{2}) = O (n c)$ ，正比于 $n$ 。实现时相当于头数为 $n / c$ 、序列长度为 $c$ 的多头注意力，可以充分地并行，而如果想要做Decoder，那么mask掉注意力矩阵的上三角部分即可。

剩下的 $Q_{g}^{lin}, K_{g}^{lin}$ 则用来做全局的Attention，我们直接用前述线性Attention的方式来做：

\hat{V}_{g}^{lin} = \frac{1}{n} Q_{g}^{lin} h = 1 \sum n / c K_{h}^{lin}^{⊤} V_{h}

注意，这个操作跟直接用完整矩阵 $Q^{lin}, K^{lin} \in R^{n \times s} 与 V$ 做线性Attention是完全等价的，写成这样只是更好地体现跟分块的联系。如果是做Decoder，那么要防止泄漏未来信息，所以要改为cumsum形式：

\hat{V}_{g}^{lin} = \frac{1}{( g - 1 ) n / c} Q_{g}^{lin} h = 1 \sum g - 1 K_{h}^{lin}^{⊤} V_{h}

这种情况下，为了保持并行性，我们只需要 $b (n / c) se$ 的空间复杂度，而如果不分块直接用线性Attention，那么是 $bn s^{2}$ （要是原始的用法还要加上多头，那就是 $bhn s^{2}$ ），在当前参数设置下有 $e / c ≪ s$ ，所以是更省显存了。

最后，将两种Attention结果结合起来，整合到GAU中，得到线性版本的GAU

O_{g} = [U_{g} ⊙ (\hat{V}_{g}^{quad} + \hat{V}_{g}^{lin})] W_{o}

基于线性版本GAU搭建的Transformer模型，便是作者笔下的FLASH模型了。

一些讨论

笔者认为，之所以这样分块做“局部-全局”的混合注意力，除了是想降低计算成本外，还因为这样做能得到更贴合实际情况的注意力分布。按照我们对NLP的经验理解，自然语言中的关联主要还是集中在局部的，而全局的、极度长距离的关联虽然存在，但不会是主导地位，所以这种混合式的注意力设计更有利于模型凸出局部关联但不舍弃长程关联。原论文还做了消融实验，显示相对来说局部注意力比全局注意力更重要，而混合式的效果最好。

此外，可能会有些读者担心这种非重叠的分块会不会不利于边界词的预测？原论文提到了这一点，它说引入更复杂的重叠式局部注意力确实有利于提升效果，但也引入了额外的计算成本，在增加同样计算成本的情况下，引入重叠式局部注意力带来的增益还不如直接多加几层目前的非重叠式GAU。所以说，目前的非重叠足够好地平衡了速度和效果。

最后，这种“分块混合”的线性化方案本质上是通用的，它不仅可以用于GAU中，也可以用于标准的Transformer中，即保留标准的Attention+FFN组合，然后Attention用分块混合的方式进行线性化，原论文称之为“MC-TFM”，并也进行了相应的比较，结果显示GAU在线性化方面也显得更有优势。

实验分析

关于GAU和FLASH的实验结果，笔者认为最值得留意的有两个。

第一个是新设计的门控注意力单元GAU与标准的多头注意力之间MHSA的比较，其实也就是FLASH-Quad和标准Transformer的比较了，如下图：

注意横轴是速度，纵轴是效果，这种图越靠近右上角的点意味着越理想（速度和效果都最优），所以上图显示不管哪种规格的模型，GAU都比相应的多头注意力模型更有优势。

第二个则是FLASH模型的实验表格：

该表格更直接地显示出：

1、尽管FLASH-Quad和Transformer都是二次复杂度，但FLASH-Quad效果更好、速度更快；

说实话，即便是FLASH-Quad这个依然是二次复杂度的模型的速度提升幅度，很多号称是线性复杂度的工作都未必能做到，GAU的强大可见一斑。对了，论文还特别指出笔者之前提的旋转位置编码RoPE能明显提高Transformer和FLASH的效果，所以论文实验的Transformer+、Transformer++、FLASH-Quad和FLASH都是带有RoPE编码的，在此沾沾自喜一下。

另外，上述表格并没有给出显存占用的对比。事实上，笔者测试发现，在base量级和序列长度为1024时，FLASH-Quad可用的最大batch_size将近是Transformer的两倍，这意味着FLASH-Quad明显降低了显存消耗。同时，笔者简单尝试了small版本FLASH-Quad的中文预训练，发现效果甚至比RoFormer（RoPE+Transformer）要好些，所以论文所报告的结果确实不虚。

本文小结

本文介绍了Google新出的一个高效Transformer工作，里边将Attention和FFN融合为一个新的GAU层，从而得到了Transformer变体FLASH-Quad，作者还进一步提出了一种“分块混合”线性化方案，得到了具有线性复杂度的FLASH。目前的实验结果显示，不管FLASH-Quad还是FLASH，跟标准Transformer相比都是更快、更省、更好。也许不久之后，All You Need的就不再是Attention而是GAU了。

Reference

🔖 https://spaces.ac.cn/archives/8934

Lightning Attention 是如何克服传统线性注意力机制需要累加求和的缺陷的？ - sonta的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/9740764576/answer/80735153803

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FLASH：高效Transformer设计

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