RETRO-pytorch: 深度学习中的检索增强变压器模型

RETRO-pytorch简介

RETRO(Retrieval-Enhanced Transformer)是DeepMind在2021年提出的一种基于检索的注意力网络模型。它通过在生成过程中检索和利用相关的文本片段,显著提高了模型的性能,同时减少了所需的参数数量。RETRO-pytorch是该模型在PyTorch深度学习框架中的开源实现。

RETRO模型示意图

RETRO-pytorch的主要特点包括:

使用检索机制增强变压器模型的生成能力
相比GPT-3,可以用10倍少的参数达到相似的性能
使用旋转位置编码代替相对位置编码
采用Faiss库进行最近邻检索,而非原论文中的Scann
支持扩展到1000层的深度网络结构

RETRO-pytorch的工作原理

RETRO-pytorch的核心思想是在生成过程中引入检索机制。具体来说:

将输入文本分割成固定大小的块(chunk)
对每个块进行编码,并在预先建立的大规模文本数据库中检索最相似的k个邻近块
将检索到的相关块作为额外的上下文信息,输入到decoder中
decoder在生成每个token时,不仅关注输入序列,还会通过cross-attention机制关注检索到的相关块
这种方式使模型能够利用检索到的信息来增强生成能力

RETRO-pytorch使用BERT的tokenizer对文本进行分词,并用BERT提取文本块的表示。检索过程则是通过Faiss库高效实现的。

安装和基本使用

RETRO-pytorch可以通过pip轻松安装:

pip install retro-pytorch

以下是一个基本的使用示例:

import torch
from retro_pytorch import RETRO

retro = RETRO(
    chunk_size = 64,                        
    max_seq_len = 2048,                     
    enc_dim = 896,                          
    enc_depth = 2,                          
    dec_dim = 796,                          
    dec_depth = 12,                         
    dec_cross_attn_layers = (3, 6, 9, 12),  
    heads = 8,                               
    dim_head = 64,                          
    dec_attn_dropout = 0.25,                
    dec_ff_dropout = 0.25,                  
    use_deepnet = True                      
)

seq = torch.randint(0, 20000, (2, 2048 + 1))     
retrieved = torch.randint(0, 20000, (2, 32, 2, 128))

loss = retro(seq, retrieved, return_loss = True)
loss.backward()

在这个例子中,我们初始化了一个RETRO模型,并用随机生成的序列和检索结果进行了一次前向传播和反向传播。

训练和数据处理

RETRO-pytorch提供了TrainingWrapper类来简化训练过程。它可以处理文本文件夹,生成必要的内存映射数组,并准备训练数据。以下是使用TrainingWrapper的示例:

from retro_pytorch import RETRO, TrainingWrapper

retro = RETRO(
    max_seq_len = 2048,
    enc_dim = 896,
    enc_depth = 3,
    dec_dim = 768,
    dec_depth = 12,
    dec_cross_attn_layers = (1, 3, 6, 9),
    heads = 8,
    dim_head = 64,
    dec_attn_dropout = 0.25,
    dec_ff_dropout = 0.25
).cuda()

wrapper = TrainingWrapper(
    retro = retro,
    knn = 2,
    chunk_size = 64,
    documents_path = './text_folder',
    glob = '**/*.txt',
    chunks_memmap_path = './train.chunks.dat',
    seqs_memmap_path = './train.seq.dat',
    doc_ids_memmap_path = './train.doc_ids.dat',
    max_chunks = 1_000_000,
    max_seqs = 100_000,
    knn_extra_neighbors = 100,
    max_index_memory_usage = '100m',
    current_memory_available = '1G'
)

train_dl = iter(wrapper.get_dataloader(batch_size = 2, shuffle = True))
optim = wrapper.get_optimizer(lr = 3e-4, wd = 0.01)

# 训练循环
for seq, retrieved in train_dl:
    seq, retrieved = map(lambda t: t.cuda(), (seq, retrieved))
    loss = retro(seq, retrieved, return_loss = True)
    loss.backward()
    optim.step()
    optim.zero_grad()