DenseMamba: State Space Models with Dense Hidden Connection for Efficient Large Language Models
作者: Wei He, Kai Han, Yehui Tang, Chengcheng Wang, Yujie Yang, Tianyu Guo, Yunhe Wang
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-02-26 (更新: 2024-03-05)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出DenseSSM以提升状态空间模型在大语言模型中的效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 状态空间模型 大语言模型 信息流动 深度学习 模型优化 计算效率 密集连接 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有的Transformer架构在计算和内存上需求过高，限制了大型语言模型的应用。
- DenseSSM通过增强层间隐藏信息流动，选择性整合浅层状态，提升了SSM的性能。
- DenseRetNet在与原始RetNet相同模型规模下，准确率提升高达5%，显示出显著的效果改善。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）面临着常用Transformer架构的计算和内存需求过高的挑战。状态空间模型（SSM）作为一种新型基础网络架构，虽然提供了较低的计算复杂度，但其性能尚未完全赶上Transformer。本文提出了DenseSSM，通过在SSM中增强层间隐藏信息的流动，选择性地将浅层隐藏状态集成到深层，从而保留对最终输出至关重要的细粒度信息。DenseSSM在保持训练并行性和推理效率的同时，能够广泛应用于多种SSM类型，如RetNet和Mamba。实验结果表明，DenseRetNet在公共基准测试中相较于原始RetNet实现了高达5%的准确率提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决状态空间模型（SSM）在性能上无法与Transformer相媲美的问题，尤其是在计算和内存需求方面的不足。现有的SSM在信息流动上存在局限性，导致模型无法充分利用浅层信息。
核心思路：DenseSSM的核心思路是通过在不同层之间建立密集连接，选择性地将浅层隐藏状态集成到深层，以保留对最终输出至关重要的细粒度信息。这种设计旨在提升模型的表达能力和性能，同时保持计算效率。
技术框架：DenseSSM的整体架构包括多个层次的状态空间模型，每一层通过密集连接与前一层进行信息交互。主要模块包括输入层、多个SSM层和输出层，密集连接的设计使得信息流动更加高效。
关键创新：DenseSSM的最重要创新在于其密集连接机制，这与传统的SSM和Transformer架构的稀疏连接方式形成鲜明对比。通过这种方式，DenseSSM能够更好地保留和利用浅层信息，从而提升模型的整体性能。
关键设计：在DenseSSM中，关键的参数设置包括层间连接的选择策略和隐藏状态的整合方式。此外，损失函数的设计也考虑了信息流动的效率，以确保模型在训练过程中的稳定性和收敛性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，DenseRetNet相较于原始RetNet在相同模型规模下实现了高达5%的准确率提升，展示了DenseSSM在性能上的显著优势。这一结果表明，DenseSSM在保持计算效率的同时，能够有效提升模型的表达能力和准确性。
🎯 应用场景
DenseSSM的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其是在自然语言处理、机器翻译和对话系统等领域。通过提高状态空间模型的效率，该方法可以帮助开发更高效的语言模型，降低计算资源的消耗，推动大规模语言模型的实际应用和普及。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) face a daunting challenge due to the excessive computational and memory requirements of the commonly used Transformer architecture. While state space model (SSM) is a new type of foundational network architecture offering lower computational complexity, their performance has yet to fully rival that of Transformers. This paper introduces DenseSSM, a novel approach to enhance the flow of hidden information between layers in SSMs. By selectively integrating shallowlayer hidden states into deeper layers, DenseSSM retains fine-grained information crucial for the final output. Dense connections enhanced DenseSSM still maintains the training parallelizability and inference efficiency. The proposed method can be widely applicable to various SSM types like RetNet and Mamba. With similar model size, DenseSSM achieves significant improvements, exemplified by DenseRetNet outperforming the original RetNet with up to 5% accuracy improvement on public benchmarks. code is avalaible at https://github.com/WailordHe/DenseSSM