Tokenformer: パラメーターをトークンとして扱うことでトランスフォーマーを再考する

トランスフォーマーは人工知能を変革し、NLP、コンピューター ビジョン、マルチモーダル データ統合において比類のないパフォーマンスを提供します。これらのモデルは、注意メカニズムを通じてデータ内のパターンを識別することに優れており、複雑なタスクに最適です。ただし、従来の構造に伴う計算コストが高いため、変圧器モデルの迅速なスケーリングを改善する必要があります。

Transformers have revolutionized artificial intelligence, offering unparalleled performance in natural language processing (NLP), computer vision, and multi-modal data integration. These models excel at identifying patterns within data through their attention mechanisms, making them ideal for complex tasks. However, the rapid scaling of transformer models needs to be improved because of the high computational cost associated with their traditional structure. As these models grow, they demand significant hardware resources and training time, which increases exponentially with the model size.

トランスフォーマーは人工知能に革命をもたらし、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン、マルチモーダル データ統合において比類のないパフォーマンスを提供します。これらのモデルは、注意メカニズムを通じてデータ内のパターンを識別することに優れており、複雑なタスクに最適です。ただし、従来の構造に伴う計算コストが高いため、変圧器モデルの迅速なスケーリングを改善する必要があります。これらのモデルが成長するにつれて、大量のハードウェア リソースとトレーニング時間が必要になり、モデルのサイズに応じて指数関数的に増加します。

The primary obstacle in scaling transformers lies in the fixed parameters within their linear projection layers. This static structure limits the model’s ability to expand without being entirely retrained, which becomes exponentially more expensive as model sizes increase. These traditional models typically demand comprehensive retraining when architectural modifications occur, such as increasing channel dimensions.

トランスフォーマーのスケーリングにおける主な障害は、線形投影レイヤー内の固定パラメーターにあります。この静的構造により、完全に再トレーニングせずに拡張するモデルの能力が制限され、モデルのサイズが大きくなるにつれてコストが急激に増加します。これらの従来のモデルでは、通常、チャネル寸法の増加など、アーキテクチャの変更が発生した場合に、包括的な再トレーニングが必要になります。

Consequently, the computational cost for these expansions grows impractically high, and the approach lacks flexibility. The inability to add new parameters dynamically stifles growth, rendering these models less adaptable to evolving AI applications and more costly in terms of time and resources.

その結果、これらの拡張の計算コストは​​非現実的に増大し、このアプローチは柔軟性に欠けます。新しいパラメーターを動的に追加できないため、成長が阻害され、これらのモデルは進化する AI アプリケーションへの適応性が低くなり、時間とリソースの面でよりコストがかかります。

Historically, approaches to managing model scalability included duplicating weights or restructuring models using methods like Net2Net, where duplicating neurons expand layers. However, these approaches often disrupt the balance of pre-trained models, resulting in slower convergence rates and additional training complexities.

これまで、モデルのスケーラビリティを管理するアプローチには、重みを複製したり、ニューロンを複製して層を拡張する Net2Net などの方法を使用してモデルを再構築したりすることが含まれていました。ただし、これらのアプローチでは、事前トレーニングされたモデルのバランスが崩れることが多く、その結果、収束速度が遅くなり、トレーニングがさらに複雑になります。

While these methods have made incremental progress, they still face limitations in preserving model integrity during scaling. Transformers rely heavily on static linear projections, making parameter expansion expensive and inflexible. Traditional models like GPT and other large transformers often retrain from scratch, incurring high computational costs with each new scaling stage.

これらの方法は段階的に進歩していますが、スケーリング中にモデルの整合性を維持するには依然として限界があります。トランスフォーマーは静的な線形投影に大きく依存しているため、パラメーターの拡張は高価で柔軟性がありません。 GPT やその他の大規模なトランスフォーマーのような従来のモデルは、多くの場合、最初から再トレーニングされるため、新しいスケーリング段階ごとに高い計算コストが発生します。

Now, researchers at the Max Planck Institute, Google, and Peking University have developed a new architecture called Tokenformer that fundamentally reimagines transformers by treating model parameters as tokens, allowing for dynamic interactions between tokens and parameters.

今回、マックス プランク研究所、Google、北京大学の研究者らは、モデル パラメーターをトークンとして扱うことでトランスフォーマーを根本的に再考し、トークンとパラメーター間の動的な相互作用を可能にする、Tokenformer と呼ばれる新しいアーキテクチャを開発しました。

In this framework, Tokenformer introduces a novel component called the token-parameter attention (Pattention) layer, which facilitates incremental scaling. The model can add new parameter tokens without retraining, drastically reducing training costs.

このフレームワークでは、Tokenformer は、インクリメンタル スケーリングを容易にするトークン パラメーター アテンション (Pattention) レイヤーと呼ばれる新しいコンポーネントを導入します。モデルは再トレーニングせずに新しいパラメーター トークンを追加できるため、トレーニング コストが大幅に削減されます。

By representing input tokens and parameters within the same framework, Tokenformer allows for flexible scaling, providing researchers with a more efficient, resource-conscious model architecture that retains scalability and high performance.

Tokenformer は、入力トークンとパラメーターを同じフレームワーク内で表すことにより、柔軟なスケーリングを可能にし、スケーラビリティと高いパフォーマンスを維持する、より効率的でリソースを意識したモデル アーキテクチャを研究者に提供します。

Tokenformer’s Pattention layer uses input tokens as queries, while model parameters serve as keys and values, which differs from the standard transformer approach, relying solely on linear projections.

Tokenformer の Pattention レイヤーは入力トークンをクエリとして使用し、モデル パラメーターはキーと値として機能します。これは、線形投影のみに依存する標準のトランスフォーマー アプローチとは異なります。

The model’s scaling is achieved by adding new key-value parameter pairs, keeping input and output dimensions constant, and avoiding full retraining. Tokenformer’s architecture is designed to be modular, enabling researchers to expand the model seamlessly by incorporating additional tokens.

モデルのスケーリングは、新しいキーと値のパラメーターのペアを追加し、入力と出力の次元を一定に保ち、完全な再トレーニングを回避することによって実現されます。 Tokenformer のアーキテクチャはモジュール式に設計されており、研究者は追加のトークンを組み込むことでモデルをシームレスに拡張できます。

This incremental scaling capability supports the efficient reuse of pre-trained weights while enabling rapid adaptation for new datasets or larger model sizes without disrupting learned information.

このインクリメンタル スケーリング機能は、学習済みの重みの効率的な再利用をサポートしながら、学習した情報を中断することなく、新しいデータセットやより大きなモデル サイズに迅速に適応できるようにします。

The performance benefits of Tokenformer are notable, as the model significantly reduces computational costs while maintaining accuracy. For instance, Tokenformer scaled from 124 million to 1.4 billion parameters with only half the typical training costs traditional transformers require.

Tokenformer モデルは精度を維持しながら計算コストを大幅に削減するため、Tokenformer のパフォーマンス上の利点は注目に値します。たとえば、Tokenformer は、従来のトランスフォーマーが必要とする一般的なトレーニング コストの半分のみで、1 億 2,400 万のパラメータから 14 億のパラメータに拡張しました。

In one experiment, the model achieved a test perplexity of 11.77 for a 1.4 billion parameter configuration, nearly matching the 11.63 perplexity of a similarly sized transformer trained from scratch.

ある実験では、モデルは 14 億のパラメーター構成に対して 11.77 のテスト複雑度を達成しました。これは、ゼロからトレーニングされた同様のサイズの変換器の 11.63 の複雑度にほぼ一致します。

This efficiency means Tokenformer can achieve high performance across multiple domains, including language and visual modeling tasks, at a fraction of the resource expenditure of traditional models.

この効率性は、Tokenformer が従来のモデルの数分の 1 のリソース消費量で、言語およびビジュアル モデリング タスクを含む複数のドメインにわたって高いパフォーマンスを達成できることを意味します。

Tokenformer presents numerous key takeaways for advancing AI research and improving transformer-based models. These include:

Tokenformer は、AI 研究を推進し、トランスフォーマー ベースのモデルを改善するための重要なポイントを多数提供します。これらには次のものが含まれます。

Treating parameters as tokens enables incremental model scaling without retraining.

パラメーターをトークンとして扱うことで、再トレーニングを行わずに増分モデルのスケーリングが可能になります。

The token-parameter attention layer facilitates efficient parameter expansion.

トークン パラメーター アテンション レイヤーにより、効率的なパラメーター拡張が容易になります。

Modular architecture supports seamless model growth by incorporating additional tokens.

モジュラー アーキテクチャは、追加のトークンを組み込むことでシームレスなモデルの拡張をサポートします。

The model achieves high performance across diverse domains with minimal resource expenditure.

このモデルは、リソースの消費を最小限に抑えながら、さまざまなドメインにわたって高いパフォーマンスを実現します。

In conclusion, Tokenformer offers a transformative approach to scaling transformer-based models. This model architecture achieves scalability and resource efficiency by treating parameters as tokens, reducing costs, and preserving model performance across tasks.

結論として、Tokenformer は、トランスフォーマー ベースのモデルをスケーリングする革新的なアプローチを提供します。このモデル アーキテクチャは、パラメーターをトークンとして扱い、コストを削減し、タスク間でモデルのパフォーマンスを維持することにより、スケーラビリティとリソース効率を実現します。

This flexibility represents a breakthrough in transformer design, providing a model that can adapt to the demands of advancing AI applications without retraining. Tokenformer’s architecture holds promise for future AI research, offering a pathway to develop large-scale models sustainably and efficiently.

この柔軟性は変圧器設計における画期的な進歩であり、再トレーニングすることなく高度な AI アプリケーションの要求に適応できるモデルを提供します。 Tokenformer のアーキテクチャは将来の AI 研究に有望であり、大規模なモデルを持続的かつ効率的に開発する道を提供します。

Check out the Paper, GitHub Page, and Models on HuggingFace.

論文、GitHub ページ、HuggingFace のモデルをチェックしてください。

All credit for this research goes to the researchers of this project. Also, don’t forget to follow us on Twitter and join our Telegram Channel and LinkedIn Group. If you like our work, you will love our newsletter. Don’t Forget to join our 55k+ ML SubReddit.

この研究の功績はすべて、このプロジェクトの研究者に与えられます。また、Twitter で私たちをフォローし、Telegram チャンネルと LinkedIn グループに参加することも忘れないでください。私たちの仕事が気に入ったら、ニュースレターも気に入っていただけるでしょう。 55,000 以上の ML SubReddit に忘れずに参加してください。

[Sponsorship Opportunity with us] Promote Your Research/Product/Webinar with 1Million+ Monthly Readers and 500k+ Community Members

[私たちとのスポンサーシップの機会] 毎月 100 万人以上の読者と 50 万人以上のコミュニティ メンバーとともに、あなたの研究/製品/ウェビナーを宣伝しましょう