Transformer死角，只需500步后训练，循环模型突破256k长度泛化极限

主要观点总结

本文探讨了循环模型在处理长序列时的表现，以及如何通过简单的训练干预实现长度泛化。文章首先介绍了循环模型和线性注意力机制的优势，然后指出了循环模型在长度泛化方面存在的问题。接着，通过实验研究，展示了四种训练干预措施对改善模型长度泛化的效果，并深入探讨了循环模型如何处理上下文。最后，文章提出了有效记忆这一概念，用于衡量模型处理上下文的能力，并确认状态传递能帮助模型优先考虑最近的上下文。

关键观点总结

关键观点1: 循环模型和线性注意力机制的优势

循环模型和线性注意力机制能够处理极长的序列，这对长上下文推理任务至关重要。相较于Transformer，它们具有更高的计算效率。

关键观点2: 循环模型在长度泛化方面的问题

循环模型在处理超出训练长度的序列时，往往难以泛化，表现明显下降。这是因为它们在处理长序列时遇到的状态分布未曾在训练过程中遇到过。

关键观点3: 训练干预措施改善长度泛化

通过简单的训练干预，如状态传递和TBTT机制，循环模型可以在远超训练序列长度的情况下实现泛化。这些干预措施帮助模型接触到更加多样的状态分布，从而提升长度泛化能力。

关键观点4: 有效记忆的概念及其应用

为了深入了解序列模型如何处理上下文，本文提出了有效记忆这一概念。通过有效记忆，可以衡量模型在处理长序列时有效记住先前token的能力。状态传递可以帮助模型优先考虑最近的上下文，减少远程token的不必要干扰。

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