NTK-ALiBi：通过插值实现ALiBi编码的长文本外推

English version

简介

• 针对ALiBi位置编码在长文本中注意力视野有限的问题，本文提出了基于ALiBi编码的两种插值方法：内插值和NTK-ALiBi插值。
• 实验表明：无需微调情况下，插值方法能够有效扩大ALiBi编码的注意力视野，提高长文本上的任务效果。

ALiBi位置编码

• 主要思路：在注意力分数中加上相对位置惩罚偏置项，实现局部注意力的效果，缓解长文本下注意力发散的问题。
  • 注意力分数：a_ij = q_i k_j - m_h |i - j|
  • 偏置系数：m_h = 1 / 2^(8h/H)，其中H为注意力头数，h为第h个头
• 不足：局部注意力受限于训练长度，注意力视野有限，不能很好处理长文本的推理。

内插值

• 内插值：假设推理长度为训练长度的a倍，简单对位置缩减a倍，实现位置内插值。等价于将偏置系数m缩小a倍，即将注意力视野扩大了a倍。
  • a_ij = q_i k_j - (m_h/a) |i - j|
• 不足：内插值方法会将不同视野大小下的m值统一缩减，会损失视野分辨率。

NTK-ALiBi插值

• 频域：RoPE编码或ALiBi编码其共同点，都是将位置空间编码为频域空间，其中三角函数（RoPE）或偏置项（ALiBi）的系数，即为频域值。

• NTK-RoPE插值：NTK-RoPE位置编码的改进，在于保持分辨率的情况下（高频），实现了频域空间缩放（低频），从而实现位置空间的插值。

• NTK-ALiBi插值：受NTK编码的启发，我们也可以对ALiBi的频域空间进行缩放，实现NTK-ALiBi的位置插值。改进后的偏置项系数为：

  • m_h = 1 / {2^(8h/H) * a^((h-1)/(H-1))}
  • 令b = a^(1/(H-1)), 则有：m_h = b / {2^(8/H) * b}^h
  • NTK改进后可以实现高频分辨率不变，低频视野放大的效果

• 解释：NTK-ALiBi的公式看起来可能有些难懂，但核心思想与苏建林大佬所说的“高频外推，低频内插”相同。下面从两种情况考虑：

  • h=1时，视野较小，为高频情况。m_h = 1 / 2^(8/H)，与原始偏置系数相同，相当于直接外推，因此是高频外推。高频视野分辨率不变。
  • h=H时，视野较大，为低频情况。m_h = 1 / {2^8 * a}，在原始偏置基础上缩减了a倍，等价于对位置进行了内插值，因此是低频内插。低频视野变大a倍。

• 代码：修改自https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/bloom/modeling_bloom.py#L86

def build_alibi_tensor(attention_mask: torch.Tensor, num_heads: int, dtype: torch.dtype) -> torch.Tensor:
    """Psuedo code for NTK-ALiBi."""
    batch_size, seq_length = attention_mask.shape
    a = 2.0   # ntk step 1: scale ratio a = inference_length / pretraining_length
    scale = a ** (1.0 / (num_heads-1))  # ntk step 2: coefficient b, for computation convenience
    closest_power_of_2 = 2 ** math.floor(math.log2(num_heads))
    base = torch.tensor(
        2 ** (-(2 ** -(math.log2(closest_power_of_2) - 3))), device=attention_mask.device, dtype=torch.float32
    )
    base /= scale  # ntk step 3: divide b to alibi base
    powers = torch.arange(1, 1 + closest_power_of_2, device=attention_mask.device, dtype=torch.int32)
    slopes = torch.pow(base, powers)
    slopes *= scale  # ntk step 4: fix alibi bias m_h by multiplying b

    if closest_power_of_2 != num_heads:  # todo: fix ntk-alibi when num_heads is not power of 2
        extra_base = torch.tensor(
            2 ** (-(2 ** -(math.log2(2 * closest_power_of_2) - 3))), device=attention_mask.device, dtype=torch.float32
        )
        num_remaining_heads = min(closest_power_of_2, num_heads - closest_power_of_2)
        extra_powers = torch.arange(1, 1 + 2 * num_remaining_heads, 2, device=attention_mask.device, dtype=torch.int32)
        slopes = torch.cat([slopes, torch.pow(extra_base, extra_powers)], dim=0)

    arange_tensor = ((attention_mask.cumsum(dim=-1) - 1) * attention_mask)[:, None, :]
    alibi = slopes[..., None] * arange_tensor
    return alibi.reshape(batch_size * num_heads, 1, seq_length).to(dtype)

Dynamic NTK-ALiBi

• 动态插值：有读者发现，在使用NTK-ALiBi插值时，在长的推理长度上，缩放系数a较大更好；在短的推理文本上，缩放系数a较小更好。因此，我们可以对NTK-ALiBi插值进行改进，针对不同的推理长度动态设定不同的缩放系数a，即为动态插值。

  • 注：RoPE编码中也有类似的动态插值方法，参见文献中的Dynamically Scaled RoPE。

• Dynamic NTK-ALiBi：根据推理长度动态设定NTK缩放系数a，推理长度越长a越大。动态缩放系数a有多种实现方法，这里提供一种简单方案：

  • a = max(a0 * L_infer / L_train, 1.0)
  • 其中，a0为缩放速率，通常设为1.0-2.0之间。L_infer为推理长度，L_train为训练长度。偏置系数m_h与缩放系数a的关系与NTK-ALiBi相同。

• 代码实现：

def build_alibi_tensor(attention_mask: torch.Tensor, num_heads: int, dtype: torch.dtype) -> torch.Tensor:
    """Psuedo code for Dynamic NTK-ALiBi."""
    batch_size, seq_length = attention_mask.shape

    # dynamic ntk factor according to actual sequence length
    a0 = 1.0
    train_seq_len = 2048
    dynamic_seq_len = attention_mask.sum(dim=-1, keepdim=True)  # [batch, 1]
    a = a0 * dynamic_seq_len / train_seq_len  # [batch, 1]
    a = a.masked_fill(a < 1.0, 1.0)  # dynamic step 1: dynamic ntk scaling factor

    scale = a ** (1.0 / (num_heads-1))  # dynamic step 2: coefficient b, for computation convenience
    closest_power_of_2 = 2 ** math.floor(math.log2(num_heads))
    base = torch.tensor(
        2 ** (-(2 ** -(math.log2(closest_power_of_2) - 3))), device=attention_mask.device, dtype=torch.float32
    )
    base = base / scale  # dynamic step 3: divide b to alibi base
    powers = torch.arange(1, 1 + closest_power_of_2, device=attention_mask.device, dtype=torch.int32)
    slopes = torch.pow(base, powers)
    slopes = slopes * scale  # dynamic step 4: fix alibi bias m_h by multiplying b

    if closest_power_of_2 != num_heads:  # todo: fix ntk when num_heads is not power of 2
        extra_base = torch.tensor(
            2 ** (-(2 ** -(math.log2(2 * closest_power_of_2) - 3))), device=attention_mask.device, dtype=torch.float32
        )
        num_remaining_heads = min(closest_power_of_2, num_heads - closest_power_of_2)
        extra_powers = torch.arange(1, 1 + 2 * num_remaining_heads, 2, device=attention_mask.device, dtype=torch.int32)
        slopes = torch.cat([slopes, torch.pow(extra_base, extra_powers)], dim=0)

    arange_tensor = ((attention_mask.cumsum(dim=-1) - 1) * attention_mask)[:, None, :]
    alibi = slopes[..., None] * arange_tensor
    return alibi.reshape(batch_size * num_heads, 1, seq_length).to(dtype)

实验记录

LongEval

• 数据集：LongEval，包含topics和lines两个任务，针对不同输入长度各有50条长文本
• 基线模型：bigscience/bloom-1b7，预训练长度2048
• 实验结果：topics 5，推理长度约3K

方法	准确率/%
原始ALiBi编码	2
内插值, a=2	74
NTK-ALiBi插值, a=2	96

• 实验结果：lines 200，推理长度约5K

方法	准确率/%
原始ALiBi编码	0
内插值, a=2	30
NTK-ALiBi插值, a=2	40

• 结果分析：ALiBi编码进行插值后，无须进行任何微调，在大约两倍训练长度的外推长度（3～5K）上，均取得了显著的效果提升。加上NTK-ALiBi插值后，效果进一步提升。
• 不足：受限于资源和时间，本文并未在更多任务和缩放系数上进行实验，欢迎讨论和补充。

LongBench

• 数据集：LongBench
  • TREC：小样本文本分类任务，推理长度约5K
  • MultiFieldQA-en：英文单篇文档问答任务，文档所属的领域相对多元，推理长度约6K
• 基线模型：bigscience/1b7，预训练长度2048
• 实验结果：TREC
  • 注：*结果摘自https://github.com/THUDM/LongBench

方法	准确率/%
Bloom-1B7, 原始ALiBi编码	13.0
Bloom-1B7, NTK-ALiBi插值, a=4	61.5
*GPT-3.5-Turbo-16k	68.0
*Llama2-7B-chat-4k	60.5
*ChatGLM2-6B	44.0
*ChatGLM2-6B-32k	62.0

• 实验结果：MultiFieldQA-en

方法	准确率/%
Bloom-1B7, 原始ALiBi编码	8.8
Bloom-1B7, NTK-ALiBi插值, a=4	23.0
Bloom-1B7, Dynamic NTK-ALiBi, a0=2	26.3
*GPT-3.5-Turbo-16k	52.3
*Llama2-7B-chat-4k	35.8
*ChatGLM2-6B	34.2
*ChatGLM2-6B-32k	45.7

• 结果分析：
  • ALiBi编码进行NTK-ALiBi插值后，无须进行任何微调，在长文本TREC文本分类任务和MultiFieldQA-en问答任务上都取得较显著提升。
  • NTK-ALiBi编码后的Bloom-1B7模型，TREC文本分类准确率明显好于ChatGLM2-6B，与Llama2-7B-chat-4k和ChatGLM2-6B-32k效果接近。
  • 在MultiFieldQA-en文档问答任务上，Dynamic-NTK-ALiBi方法能够取得进一步提升。

参考文献

• NTK-Aware Scaled RoPE allows LLaMA models to have extended (8k+) context size without any fine-tuning and minimal perplexity degradation: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/14lz7j5/ntkaware_scaled_rope_allows_llama_models_to_have/
• Dynamically Scaled RoPE further increases performance of long context LLaMA with zero fine-tuning: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/14mrgpr/dynamically_scaled_rope_further_increases/
• Transformer升级之路：10、RoPE是一种β进制编码: https://kexue.fm/archives/9675
• How Long Can Open-Source LLMs Truly Promise on Context Length?: https://lmsys.org/blog/2023-06-29-longchat/
• LongEval: https://github.com/DachengLi1/LongChat
• LongBench: https://github.com/THUDM/LongBench
• Bloom-1B7: https://huggingface.co/bigscience/bloom-1b7
• Press. Train Short, Test Long: Attention with Linear Biases Enables Input Length Extrapolation. ICLR. 2022. (ALiBi.)
• Chen. Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation. 2023. (Meta.)

引用

欢迎转载和引用，但请指明出处和链接：

@misc{NtkAlibi2023,
    title = {NTK-ALiBi：通过插值实现大模型ALiBi位置编码的长文本外推},
    url = {https://github.com/keezen/ntk_alibi},
    author = { },
    month = {August},
    year = {2023}
}