Big Bird: Transformers for Longer Sequences论文详解
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Big Bird大鸟模型
论文要解决问题
- 如下图，Transformer模型中，注意力中Q、K点乘的内存、速度是序列长度的平方复杂度。长文本时，这个复杂度是不可接受的。一般做法是切成512的块，这种做法损失了块与块之间的信息，例如QA问题中Q必须看到所有A才行，文章摘要中必须看到全部文章。论文提出了一个O(n)复杂度的算法，能够解决以上问题，同时该论文还证明这种方法是图灵完备的。
解决方法
- 论文提出固定窗口、全局注意力、随机注意力。除了随机注意力外，这些方法几乎和longformer一样。longformer可以参考我的另外一篇文章longformer论文解析。和longformer相比，该文做了大量实验，且证明是图灵完备的。
- 如下图，横坐标是Q，纵坐标是K，QK的数量都是序列长度，所以是正方形。图中有色面积代表Q*K的数量。图a是随机注意，图b是固定窗口，c是全局注意力，d是三种汇总。
- 三种注意力都使用稀疏矩阵实现。
随机注意力
- 对于每个Q，都等概率随机关注r个Key,就像图中A所示。实验中r在200左右。
固定窗口注意力
- 对于每个Q，都关注相邻的左边w/2个Key，右边w/2个key。这个主要是大多数nlp任务中，都可以发现，相邻文本影响比较大。实验中w在252左右。
全局注意力
- 有部分特殊的Q关注全部的Key,论文中分两种。一种是BigBird-itc, 也就是在现有的token中选一部分Q关注全部的K。 一种是BigBird-etc，增加token，关注全部的token。全局注意力的数量在256左右。
复杂度分析
- 三种注意力复杂度大概就是（200 + 252 + 256 ）* n的复杂度。我们可以看出，虽然是线性复杂度，但是系数非常大。而且稀疏矩阵的乘法远远低于高度优化的原始attention的dense矩阵乘法。但是太长文本，dense矩阵无法存储也无法计算，也是硬伤。
实验
- 文章中做了大量的长序列实验，甚至基因序列实验，证明的改方法的有效性。
三种注意力的消融实验。
- 用512长度的bert-base对比，三种注意力结合使用，基本接近bert-base效果。
语言模型对比roberta、longformer
- 长文本（4096）的语言模型中，优于roberta,itc低于longformer,etc高于longformer。
QA问题中对比longformer
- QA问题是一个长文本分析的任务，每个Q都看到所以的A才能回答比较好。big bird-itc、etc都接近longformer。
长文本分类任务
- 在长文本分类任务中，Bigbird比robert提高5个点。
文章摘要任务
- 文章摘要是一个明显的长文本任务，摘要肯定不能只靠前512个token在生成。可以看到big-brid base large模型都明显提升。
基因语言模型实验
- 基因是明显非常长的片段，是一个非常好的长序列的任务。基因片段也是类似bert的方法，先用sentense piece方法切分成词，然后随机遮住片段（10% 的概率），训练模型预测遮住的片段，使用mlm模型。
- 实验结果展示，好于bert的效果。