Monarch Mixer 是什么？

Monarch Mixer (M2) 是由 Hazy Research 的研究人员开发的一种新的深度学习架构。它作为标准 Transformer 架构的强大替代品，专门设计用于克服自注意力机制的二次方扩展限制。通过利用 Monarch 矩阵，M2 能够以次二次方复杂度处理信息，使其在处理涉及非常长序列的任务时异常高效，例如基因组学、时间序列分析和高分辨率图像处理。

主要特点

• 次二次方扩展： 与随序列长度呈二次方扩展（O(N²)）的 Transformer 不同，Monarch Mixer 的扩展复杂度为 O(N√N)，使其能够高效处理更长的上下文。
• 硬件感知设计： 该架构使用 Monarch 矩阵构建，其结构经过优化，可在现代硬件（如 GPU）上高效运行，通过最大化利用高速片上 SRAM 内存。
• 顶尖性能： M2 在长距离竞技场（LRA）基准测试中表现出色，并在语言建模任务上取得了与类似规模的 Transformer 模型（如 Llama-1B）相当的结果。
• 多功能性： 它是一个通用的骨干网络，可以应用于各种数据模态，包括文本、图像和生物序列。

应用场景

• 长上下文语言建模： 处理和理解对于标准 Transformer 来说过长的文档、书籍或整个代码库。
• 基因组学和生物信息学： 分析长的 DNA 或蛋白质序列以识别模式和关系。
• 时间序列预测： 建模金融、天气或传感器数据中的长期依赖关系。
• 高分辨率图像处理： 将类注意力机制应用于大图像，而无需将其分解为更小、上下文感知较差的图块。

入门指南

这是一个关于如何使用 PyTorch 实例化和运行 Monarch Mixer 模型的“Hello World”示例。

首先，安装软件包： ```bash pip install monarch-mixer

然后，您可以使用以下 Python 代码来创建和测试模型： ```python import torch from m2.m2_transformer import M2Transformer

模型配置

d_model = 512 n_layers = 4 n_heads = 4 d_state = 64 d_conv = 256 seq_len = 1024 vocab_size = 1000

创建 M2 模型实例

model = M2Transformer( d_model=d_model, n_layers=n_layers, n_heads=n_heads, d_state=d_state, d_conv=d_conv, vocab_size=vocab_size, )

创建一个随机输入张量

x = torch.randint(0, vocab_size, (1, seq_len))

执行前向传播

y = model(x)

print(“模型输出形状:”, y.shape)

预期的输出形状: torch.Size([1, 1024, 1000])

定价

Monarch Mixer 是一个根据 Apache 2.0 许可证发布的开源研究项目。它可以完全免费地用于学术和商业目的的使用、修改和分发。