深度学习领域的序列模型正在经历一场深刻的变革，这场变革的核心在于重新审视和优化那些长期以来被忽视，但拥有巨大潜力的模型架构，尤其是循环神经网络（RNN）及其变种。我们正目睹着一场从以Transformer为主导的格局，向着更加多元化和高效化的方向演进。这不仅仅是技术上的进步，更是对计算资源、训练策略以及对模型内在机制更深层理解的体现。
这场变革的关键在于对超长序列数据处理的挑战。传统的Transformer模型，虽然凭借其并行计算能力和强大的性能在诸多领域取得了显著成就，例如自然语言处理，但其处理超长序列的能力一直受限于计算复杂度，随着序列长度的增加，计算复杂度呈平方级增长。这在基因组学、视频分析和大型语言模型等需要处理超长序列数据的领域，成为了巨大的瓶颈。基因组学需要处理数百万甚至数十亿碱基对的基因序列，视频分析需要处理时长数小时甚至数天的视频流，而大型语言模型则需要处理包含数百万甚至数十亿个词的文本语料库。
线性循环模型与RNN的复兴
曾经被认为在长序列处理方面不如Transformer的RNN及其变种，如LSTM和GRU，正在经历一场复兴。这种复兴并非简单地复制过去的架构，而是结合了新颖的思路和优化。线性循环模型（如Mamba）的出现，代表着这种变革的一个重要方向。Mamba等模型试图结合Transformer和RNN的优点，通过线性化的循环机制，降低计算复杂度，同时保留RNN处理长序列的天然优势。这种创新架构为超长序列处理提供了新的可能性。它们在理论上可以处理任意长度的序列，但由于梯度消失或梯度爆炸等问题，在实际应用中往往难以有效学习长距离依赖关系。线性循环模型试图通过线性化的循环机制来解决这些问题，在保持序列处理能力的同时，降低计算复杂度。
训练策略的优化：500步的奇迹
更令人振奋的是，研究人员发现，仅仅通过对现有循环模型的训练策略进行优化，就能显著提升其处理超长序列数据的能力。一项令人瞩目的突破是，只需进行500步的训练（约占预训练预算的0.1%），就能显著提升模型处理超长序列数据的能力，甚至突破256k的长度限制。这意味着，即使在资源有限的情况下，也可以通过优化训练策略来充分挖掘循环模型的潜力，使其在超长序列处理任务中与Transformer模型展开竞争。
这种训练干预的有效性源于对模型内部学习机制的深入理解以及对训练过程的精细控制。这种突破性的发现，为深度学习模型的训练带来了新的启示，也为那些希望在有限资源下取得优秀成果的研究者提供了新的方向。
模型能力扩展与应用前景
除了模型架构和训练策略的进步，对模型能力扩展定律的探索也在持续进行。研究人员正在寻找能够支撑模型能力提升的下一代扩展定律，不仅关注预训练和推理阶段的扩展，还探索多模态学习、知识增强等多种途径，以进一步提升模型的性能和泛化能力。例如，通过将启动子序列、基因家族、基因调控网络等先验知识编码输入到模型中，可以有效提升模型对生物序列数据的理解和预测能力。
在实际应用中，对超长序列处理的需求日益增长。除了之前提到的基因组学、视频分析和大语言模型领域，对模型推理能力的需求也在不断提升，需要将模型推广至更广阔的实际应用场景中。这推动了各大科技公司对人工智能基础设施的投入。例如，字节跳动搭建了包含12288块Ampere架构训练集群的MegaScale生产系统，科大讯飞也建成超万卡集群算力平台“飞星一号”，为超长序列处理提供了强大的算力支撑。
长时效性与稳定性：技术与应用的多重关联
值得注意的是，铁基长时电网储能电池的发展，也与超长序列处理存在着某种联系。这种电池具有超长循环寿命、高安全稳定性、可扩展性、低成本和绿色环保等优点，可以平衡可再生能源发电的波动性变化，实现低碳长时电网储能。这表明，在不同领域，对长时效性和稳定性的需求都在不断增长，而这正是超长序列处理所能够解决的问题之一。对长期依赖关系的建模和理解，是超长序列处理的核心能力，也为许多其他领域的进步提供了技术支撑。
这场关于序列模型选择的变革，不仅是技术上的进步，也是对计算资源、训练策略以及对模型内在机制更深层理解的体现。线性循环模型的出现，以及对现有循环模型的训练策略优化，正在打破Transformer的主导地位，为超长序列处理带来了新的突破。
发表回复