谷歌提出 RNN 版 Transformer，或为长文本建模的当前最优解

文 | 小轶

今天给大家介绍一篇谷歌的最新工作，解决的是 Transformer 的长文本处理问题。在原生 Transformer 中，attention 的复杂度是输入序列长度的平方级别，因此限制了它处理长文本的能力。简单来说，本文提出的解决方案就是把 Transformer当做 RNN 中的循环单元来用。

和传统 RNN 的区别只在于：传统 RNN encoder 每个循环单元负责编码一个 token，而本文中每个循环单元负责编码一段长度为的文本片段，且每个循环单元都由构造相同的 Transformer Block 来实现。如此一来，每个片段在编码时，都能用类似 RNN 的方式，同时考虑之前文本中的信息了。

想法很简单，但具体实现起来还是有一些难点。接下来，我们展开介绍一下本文所提出的 Block-Recurrent Transformer。

论文标题：
BLOCK-RECURRENT TRANSFORMERS

论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2203.07852.pdf

滑动注意力机制

先来看一下每个 block 的 attention 范围。本文采用的是一种滑动窗口注意力机制，一种专门针对长文档场景的技术。由于文本过长，让每个 token 都 attend 到整个文本中的所有 token 难以实现。在滑动窗口注意力机制中：每个 token 只需要 attend 到它的前个 token。在本文中，滑动窗口长度与每个循环单元所需处理的文本长度相等，即。

上图示例中，假设窗口长度为 8；相应地，输入文本也被分为长度为 8 的片段，交由 Transformer blocks 分别处理。图中浅蓝色区域表示了 attention 范围。

图中两个黑框分别对应了两个 Transformer block 。8个红色标记点，代表右下角那个 block 所需要处理的 8 个 token。可以看到，每个 block 的 attention 矩阵大小为。因此，对于长度为 N 的输入来说，整个模型的 attention 复杂度为 O(N)。

循环单元

接下来，我们就往每个 Transformer block 内部看看，究竟是如何实现循环的。

▲传统 RNN 结构

类似传统 RNN，每个循环单元：

输入是input embeddings 和 current state
输出是 output embeddings 和 next state

所以，我们这里所需要理解的两个核心问题也就是：在 Block-Recurrent Transformer 中，这两个输出分别是如何得到的？

垂直方向：如何得到 output embeddings？

下图展示了得到 output embeddings 的过程。

▲垂直方向：如何得到 output embeddings

和传统的 Transformer layer 非常相像，差别只集中在红框标识出来的部分。在这一部分中，为了融合上一个循环单元给的 current state 信息，他们将 input embeddings 和 current state vectors 做了一个 cross attention。另一方面，input embeddings 自身也会过一个 self-attention 层。这两部分拼接后，通过线性层融合在了一起。

水平方向：如何得到 next state？

下图展示了得到 next state 的过程。

▲水平方向：循环单元之间如何传递 state

与传统 Transformer 不同的地方，用红色和粉色框标识了。红色部分，同样是用 cross attention 将 input embeddings 和 current state vectors 融合。粉色部分则是用两个 gate 替代了原本 Transformer 中的残差层。这两个 gate 的作用与 LSTM 中的遗忘门类似，控制了对前一个 state 信息的保留程度。

垂直方向如何多层叠加？

最后还有一个问题。我们都知道，传统 Transformer Encoder 通常是由多个 Transformer Layer 叠加起来的。也就是下图中那个的意义。那么，在 Block-Recurrent Transformer 中，如何实现垂直方向上的多层叠加呢？

▲传统 Transformer Encoder

文中讨论了两种方式，Single Recurrent Layer 和 Feedback。

▲Single Recurrent Layer

Single Recurrent Layer （SRL） 的实现比较简单。我简单花了张示意图，大致如上图所示。垂直方向上叠加的多个层：大多数都是普通的 Transformer Layer；只有其中的一层，在水平方向上接收了 current state，做了循环操作。这种方式的运算复杂度也比较低，只相当于在普通的 Transformer 基础上多加了一层 layer 的运算量。也就是说，如果垂直叠加了 12 层，相当于普通 Transformer 叠加 13 层的运算量。

▲Feedback

Feedback 在 SRL 的基础上，current state 还会广播给其他 Transformer Layer。这些层会用 cross attention 的方式，将 current state 的信息融合。实验中，Feedback 比 SRL 性能有小幅提升，不过它的模型参数更多，训练时长也要陡增 35~40%。

实验

实验在三个长文本数据集上进行，分别是 PG19，arxiv 和 Github。评测任务是自回归语言建模，指标为 perplexity。结果如下图所示。

其中，黄色高亮的是本文所提出方法的两个变种，获得了 SOTA 的效果。

红色框出的是三个比较重要的 baseline。其中，上面两个 baseline 是此前经典的长文档处理模型 Transformer-XL 的两个变种。可以看到本文方法的性能要比他们好不少。

最后一行的 Memorizing Transformer 同样是谷歌的工作，刚刚被 ICLR'2022 录用。其基本思想是：编码长文本时，模型一边往下读，一边把之前见过的所有 token 保存在一个数据库中；在读当前片段时，会用 kNN 的方式找到数据库中相似的内容，然后和当前内容同时交互编码。

可以看到，这个模型的效果其实和本文方法相差不大，但复杂度要高很多，运算时延也要长[1]。虽然...但是，本文并没有把 Memorizing Transformer 的 step time 明确写在表格中。个人感觉有些不妥。

小结

本文的想法其实很简单：把 Transformer 作为 RNN 的循环单元，解决长文本问题。我相信想到过类似 idea 的应该早有人在。我确实也看到了类似的 previous works，不过它们的模型复杂度和性能效果都逊于本文。

就本文来说，只是拥有一个 idea 肯定是不够的，还要解决很多问题，包括：

相邻的 block 之间如何以适配 Transformer 的方式传递信息
模型设计的时候还要同时考虑到将运算复杂度的降到最低，能并行运算的绝不搞串行
还有最后工程实现上的一些问题。比如说，模型训练的时候是否会像传统 RNN 一样遇到梯度消失的问题？如果有，该如何解决？我在本篇推送中，没有涵盖这方面的讨论。原文确实提了一些方法来提高模型训练的稳定性。

从一个宏观的 idea 到真正落实，还是有很长距离的。所以还是不能轻易地说一篇论文的 idea “too simple”。

往期回顾

《Longformer：超越RoBERTa，为长文档而生的预训练模型》
《告别自注意力，谷歌为Transformer打造新内核Synthesizer》
《Google综述：细数Transformer模型的17大高效变种》

萌屋作者：小轶
是小轶，不是小秩！更不要叫小铁！高冷的形象是需要大家共同维护的！作为成熟的大人，正在勤俭节约、兢兢业业，为成为一名合格的（但是仍然发量充足的）PhD而努力着。日常沉迷对话系统。说不定，正在和你对话的，并不是不是真正的小轶哦（！？）
“高冷？那是站在冰箱顶端的意思啦。” ——白鹡鸰
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