挑战Transformer架构的前沿模型:Mamba、Hyena、RWKV?
超越O(n²)复杂度:挑战Transformer架构的前沿模型
一、 卫冕冠军的“阿喀琉斯之踵”
在介绍挑战者之前,我们必须首先理解Transformer架构为何会暴露出弱点。其强大的全局信息交互能力源于自注意力机制,但这同样也是其致命弱点:二次方复杂度 (Quadratic Complexity)。
- 计算量:对于一个长度为
n
的序列,自注意力需要计算每个元素与所有其他元素的关系,计算量与n²
成正比。 - 内存占用:存储巨大的注意力分数矩阵也需要
n²
级别的空间。
这意味着序列长度翻倍,计算和内存需求就会变成四倍。处理一篇几千词的文档已然非常吃力,而处理一整本书、一个代码库或DNA序列等超长序列,对标准Transformer而言几乎是不可能完成的任务。
因此,整个AI社区都在寻找一个核心问题的答案:是否存在一种架构,既能拥有Transformer强大的长程依赖建模能力,又能摆脱 n²
的诅咒?以下四种技术路径为此提供了极具创造力的答案。
二、挑战 (1) :Mamba —— 具备选择性记忆的状态空间模型
核心原理:通过一个“选择性机制”,将RNN的线性复杂度与内容感知能力相结合,让模型能动态地记住关键信息、遗忘次要信息。
Mamba可以看作一种现代化的循环网络(RNN)。传统RNN的致命弱因在于其“记忆衰减率”是固定的,导致重要和不重要的信息以同等速度被遗忘。Mamba革命性地解决了此问题,实现了 O(n)
的线性复杂度。
其计算过程是顺序的,一次处理一个词元(token),并维护一个固定大小的“记忆状态”(state)h
。
- 当第
t
个词元x_t
输入时,模型会更新记忆:h_t = A * h_{t-1} + B * x_t
- 并基于新记忆产生输出:
y_t = C * h_t
此过程的计算量仅与状态 h
的大小相关,与序列长度 n
无关,因此总复杂度是线性的。
Mamba的创新之处:选择性机制
- 在传统的状态空间模型(SSM)中,矩阵
A
(决定遗忘多少旧记忆)和B
(决定吸收多少新信息)是固定不变的。 - 在Mamba中,
A
和B
不再是固定的,而是由当前输入x_t
动态生成。
这种设计带来了一种智能的状态管理机制:
- 当一个关键信息(如主角名字)输入时,模型可以学会生成一个接近1的
A
值(“锁住记忆,不要遗忘”)和一个较大的B
值(“完全吸收新信息”)。 - 当一个无关紧要的词(如“的”、“了”)输入时,模型则可以生成一个较小的
A
值(“让旧记忆快速衰减”)和一个很小的B
值(“忽略这个词”)。
通过这种方式,Mamba能动态管理其有限的记忆空间,确保最重要的信息在长序列中得到保持,从而高效地建模长距离依赖。
三、挑战 (1) :Hyena —— 基于长卷积的高效全局信息混合
为何突出Hyena?
在众多挑战者中,Hyena架构之所以备受关注,不仅因为它在理论上通过快速傅里叶变换(FFT)将卷积的复杂度从
O(n²)
优化至O(n log n)
,更重要的是,它在实际应用中取得了巨大成功。从HyenaDNA在百万级长度的基因组学数据上取得突破,到StripedHyena混合模型在通用语言任务上比肩顶级的Transformer,Hyena用一系列成果证明了长卷积路线的强大潜力与实用价值,成为了该方向当之无愧的标杆。
核心原理:通过数学方法动态生成一个与输入序列等长的结构化卷积核,然后利用FFT进行一次高效的全局卷积操作,以模拟全局信息关联。
这等效于使用一个巨大的卷积掩码(mask),但它并不直接存储这个巨大的核,从而避免了 O(n)
的参数量和 O(n²)
的计算量。
1. Hyena的机制:参数化生成与FFT加速
Hyena的精妙之处在于,它不直接学习卷积核 h
的每一个值,而是学习一个生成 h
的函数。
-
第一步:长卷积核的参数化
Hyena规定,长卷积核h
必须遵循一个特定的数学形式,例如一个由位置t
和几个可学习参数a, b, c...
决定的函数:h(t) = f(t, a, b, c, ...)
。这个函数形式(如阻尼振荡)天然适合模拟信息随距离衰减和传播的特性。如此一来,学习一个任意长度的卷积核,从学习n
个值简化为学习少数几个参数。 -
第二步:动态化生成
更进一步,Hyena认为“回声”模式应根据内容动态调整。它引入了几个小型神经网络(MLP),这些网络接收当前词元x_t
的向量作为输入,并输出用于生成长卷积核h
的那一组最优参数a, b, c...
。 -
第三步:高效卷积运算
有了输入信号x
和生成的长卷积核h
,就需要执行卷积y = x * h
。直接计算的复杂度为O(n²)
。Hyena利用了数学中的卷积定理:时域中的卷积运算,等价于频域中的乘法运算。
这提供了一条高效的计算路径:
- 进入频域 (FFT):对输入序列
x
和卷积核h
分别执行快速傅里叶变换,得到它们的频谱FFT(x)
和FFT(h)
。此步复杂度为O(n log n)
。 - 频域混合 (Element-wise Product):将两个频谱逐点相乘
FFT(y) = FFT(x) ⊙ FFT(h)
。此步极其高效,复杂度仅为O(n)
。 - 返回时域 (Inverse FFT):对结果
FFT(y)
执行逆傅里叶变换,得到最终输出y
。此步复杂度为O(n log n)
。
- 进入频域 (FFT):对输入序列
通过这条路径,总复杂度从 O(n²)
成功降至 O(n log n)
,使得Hyena能够高效处理超长序列。
2. Hyena的应用与挑战
-
开源情况与发展:Hyena的核心论文于2023年初发布,其代码库(如HazyResearch/safari, togethercomputer/stripedhyena)也随之开源。在不到两年的时间里,它经历了从理论奠基、到在基因组学领域的“杀手级应用”(HyenaDNA)、再到与注意力机制融合的通用语言模型(StripedHyena-7B),并开始探索边缘计算部署(Hyena Edge),发展速度惊人。
-
StripedHyena-7B的性能表现:作为一个混合架构(Hyena + Attention)模型,StripedHyena-7B在标准(短上下文)基准测试上,其性能与LLaMA 2 7B和Mistral 7B等顶级Transformer模型不相上下。而在其“主场优势”——长上下文任务中,随着序列长度增加到32k甚至128k,它在困惑度、训练/推理速度和内存占用方面的优势愈发明显,全面超越了依赖特定优化技术的Transformer模型。
-
应用瓶颈:
- 归纳偏置的局限性:卷积天然适合处理连续、结构化的数据。对于需要“跳跃式”逻辑和精确信息抽取的任务,其表现可能不如注意力机制。混合架构是目前最好的解决方案。
- 生态系统不成熟:与Transformer相比,Hyena在硬件优化、软件算子、社区资源和教程方面仍有差距,这增加了开发者的学习和迁移成本。
- 现实困境:随着FlashAttention等技术的普及,Transformer在处理中等长度上下文(8k-32k)时效率已大幅提升。Hyena需要证明其在更常见任务中的效率优势足以抵消迁移成本。
四、挑战 (3) :RWKV —— 将Transformer翻译成RNN形式
核心原理:通过巧妙的数学重写,将自注意力的核心计算过程,变换为一个可以顺序迭代的RNN形式,从而兼具Transformer的性能与RNN的 O(n)
效率。
RWKV的洞察在于,标准注意力 Output = Softmax(Q * K^T) * V
中的 Q * K^T
是计算瓶颈。如果用一个线性函数近似Softmax,那么注意力计算就可以被拆解。对于第 i
个词,其输出可以看作是与所有过去词 j (j < i)
的 K_j
和 V_j
的某种加权求和。
这个“加权求和”可以被整理成一个递归的形式:
当前状态 = 时间衰减因子 * 上一时刻状态 + 当前词的KV信息
这个“状态”向量包含了到目前为止所有历史信息的精华。每次有新词元输入,模型只需执行一次固定大小的更新操作,而无需重新计算与所有历史词元的关系。为了模拟注意力中“距离越远、关系越弱”的特点,RWKV还引入了一个可学习的“时间衰减因子”,让久远信息的权重在状态中逐渐降低。
这种滚动更新的机制,使其在保持强大性能的同时,实现了 O(n)
的线性计算复杂度和 O(1)
的内存增长。
五、挑战 (4) :线性注意力 —— 用数学近似绕过瓶颈
核心原理:通过改变注意力计算的顺序或用一个更简单的函数近似Softmax,来避免生成巨大的 n x n
注意力矩阵。
这是对Transformer最直接的“改良派”思路。其核心在于利用矩阵乘法的结合律。
- 标准计算顺序:
(Q * K^T) * V
。其中Q * K^T
会产生一个n x n
的大矩阵,这是瓶颈所在。 - 理想计算顺序:
Q * (K^T * V)
。如果能先计算K^T * V
,会得到一个d x d
的小矩阵(d
是特征维度),其大小与序列长度n
无关。整个计算的复杂度就变成了O(n * d²)
,对n
而言是线性的。
问题:标准Transformer无法这么做的原因是中间的 Softmax
操作。Softmax(Q * K^T)
作用于整个 n x n
矩阵,使其无法被拆分。
解决方案:线性注意力的核心就是用一个可以被拆分的、逐点计算的函数 phi(x)
来代替 Softmax
。
Softmax(QK^T)
被近似为 phi(Q) * phi(K)^T
。这样一来,括号就可以自由移动,从而利用 Q * (phi(K)^T * V)
这个高效的计算顺序。
这种方法从“相对排名”(Softmax,每个元素的权重依赖于其他所有元素)转变为“独立贡献”(每个Key独立计算其贡献,然后汇总),从而实现了线性化。
六、 总结与展望
这四条技术路径,从不同角度为突破Transformer的效率瓶颈提供了可行的方案。
架构 | 核心原理 | 复杂度 | 优势 | 局限性 |
---|---|---|---|---|
Mamba | 选择性状态空间模型 | O(n) |
极高的推理效率,真正的线性复杂度,擅长连续数据。 | 状态压缩可能丢失信息,对离散、非结构化数据建模能力待验证。 |
Hyena | 参数化长卷积 + FFT | O(n log n) |
极强的长程依赖建模能力,已在多个领域证明有效性。 | 卷积的归纳偏置不适合所有任务,生态系统尚不成熟。 |
RWKV | 将注意力重写为RNN形式 | O(n) |
兼具Transformer性能和RNN效率,训练和推理都很快。 | 数学形式相对复杂,时间衰减因子的设计是关键。 |
线性注意力 | 近似Softmax以利用矩阵结合律 | O(n * d²) |
对原始注意力改动最小,易于理解和实现。 | 近似可能导致性能损失,尤其在需要精确注意力的任务上。 |
未来展望:未来的AI架构很可能不是“谁取代谁”的零和游戏,而是走向“融合共生”。正如StripedHyena所展示的,将高效的长程建模算子(如Hyena)与强大的局部推理算子(如Attention)相结合的混合架构,有望在实现更高性能与效率的同时,兼顾不同任务的需求,开启后Transformer时代的新篇章。