Infini-attention：压缩记忆赋能无限上下文梯度反向传播 大家好，今天我们来探讨一个非常有趣且具有挑战性的课题：如何让Transformer模型处理无限长度的上下文，并实现有效的梯度反向传播。 这就是Infini-attention机制的核心目标，它通过引入压缩记忆（Compressive Memory）来解决传统Transformer在处理长序列时遇到的瓶颈。 长序列Transformer的困境 Transformer模型，作为自然语言处理领域的基石，在各种任务中都表现出色。 然而，其自注意力机制的复杂度与序列长度呈平方关系，这使得训练和推理长序列变得极其困难。 具体来说，存在以下几个主要问题： 计算成本高昂: 自注意力需要计算序列中每个token与其他所有token之间的关系，时间复杂度和空间复杂度均为O(L^2)，其中L是序列长度。 对于非常长的序列，这会消耗大量的计算资源和内存。 梯度消失/爆炸: 随着序列长度的增加，梯度在反向传播过程中更容易消失或爆炸，导致模型难以学习到长距离依赖关系。 内存限制: 即使可以处理计算复杂度，GPU内存也往往是限制长序列处理的瓶颈。 …
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