一、说明
二、关于RetNet的开源处
保留网络（RetNet）具有与相同大小的转换器相当的性能，可以并行训练，但支持递归模式，允许每个令牌的O（1）推理复杂性。
非官方但完整的实现可以在下面的我的回购中找到：
GitHub - syncdoth/RetNet：RetNet 的完整实现（Retentive Networks...
RetNet（保留网络，https://arxiv.org/pdf/2307.08621.pdf）的完整实现，包括并行...
github.com
三、生成序列模型的“不可能三角”
对于序列模型，尤其是生成模型，我们有上述三个特点：快速推理、并行训练和强大的性能。（在我看来，还有一个维度：序列长度外推。RetNet 可能支持这一点，但没有明确的实验。
RNN 具有快速推理但训练缓慢，线性变压器的性能较弱，变压器每个令牌推理具有 O（n）。RetNet满足所有三个条件： 并行训练、O（1） 推理和节拍变压器。
四、快速历史记录
有多种方法可以减轻生成变压器的昂贵推理。著名的作品包括Linear Transformers，Attention-Free Transformers（AFT;来自Apple）和RWKV（来自BlinkDL，基于AFT）。
这些值得单独发布，所以我不会详细介绍：但在我看来，它们在数学上都非常优雅，尤其是 RNN 如何并行化的推导。而我发现 RetNet 更有趣，因为它也有块表示和一些漂亮的技巧，如 xpos。
五、那么这是如何工作的呢？
RetNet 是在同一 Transformer 架构中将“注意力”替换为“保留”的即插即用替代。
我将以自上而下的方式介绍它们。
5.1. 每个 RetNet 块
每个 RetNet 块的公式。
在最高级别，RetNet 由几个相同的块堆栈组成，每个堆栈都包含 MultiScaleRetention （MSR） 和 FeedForwardNetwork （FFN）。它们还具有层规范和跳过连接，与变形金刚相同。FFN也几乎与变形金刚相同，后者是2层MLP，隐藏的暗光尺寸= 2倍嵌入尺寸，并具有gelu激活功能。
如果我们用MultiHeadAttention代替MSR，这只是Transformer。因此，所有差异都可以在MSR中找到。
5.2. 门控多尺度保留
多尺度类似于多头。在上面的等式中，γ是一些用于保留的超参数，这是为每个头部单独定义的。在群体规范之前，这是普通的多头关注，但保留。
门控MSR在输出端增加了组范数、旋门和输出投影，可视为辅助设计选择。（组规范允许缩放点积，但目前并不那么重要。 最重要的区别（保留模块）尚未到来。
5.3. 保留
最后，让我们看看什么是保留。保留有 3 种范式：并行、循环和块递归。让我们一一看一下。
并行保留
保留的并行表示
专注于最后一行。忽略 D，再次，这是没有 softmax 的点积关注。所以重要的细节又在D和Theta中。
- Theta（和bar（Theta），复共轭）是“xpos编码”的复杂表示 - 它建立在旋转嵌入的基础上，以便模型可以更好地推断序列长度。在非复杂空间中存在相同的表示，这正是基于 RoPE 构建的 xpos。
请参阅 xpos 白皮书。我还发现这篇讲义有助于理解这一点。
- D是因果掩蔽+衰变矩阵。
如果绘制 D，则 D 如下所示：
gamma = 0.9
exponent = [[0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[2, 1, 0, 0],
[3, 2, 1, 0]]
D = tril(gamma**exponent)
# [[1., 0., 0., 0.],
# [0.9000, 1., 0., 0.],
# [0.8100, 0.9000, 1., 0.],
# [0.7290, 0.8100, 0.9000, 1.]])- 上三角形为 0 →因果掩蔽。
- 指数 = 前一个令牌表示被衰减的次数。当我们看到反复出现的表示时，这一点将变得更加清晰。
经常性保留
经常性保留
Sn类似于变压器中的KV缓存。RetNet 不是按顺序连接所有这些矩阵，而是将它们聚合成一个矩阵，循环在第一行。然后，此值乘以当前步骤的查询。
这与并行保留完全相同。
非正式证明草图：
设 S_0 = 0。 如果我们解决了S_n的复发，
回想一下平行表示中 D 的指数矩阵的最后一行，即 [3， 2， 1， 0]。请注意，n=4。当我们计算第 4 个代币与第 1 个代币的保留期时，我们将其衰减 3 倍，相当于上式中的 n — i = 3！ 由于其余部分相同，因此并行表示和循环表示彼此相同。
分块保留
这看起来很复杂，但它实际上是每个块的并行计算 + 块的循环连接。 唯一重要的是应用的衰减次数。
5.4 论文中的错误
实际上，论文对 Ri 的分块表示（上面的等式）是错误的！事实上，它应该是
其中 X 运算符是叉积，D_B 是 D 矩阵的最后一行。直观地说，这是从平行表示和循环表示的衰减乘法得出的。
5.5 示意图
就是这样！以上是两种表示的摘要图。
六、为什么衰变？
所以基本上，最重要的细节是它使用了一种叫做衰减的东西，并且应用正确的衰减次数允许并行化。但我们必须了解这种衰败背后的动机是什么。推导（在高级别）非常简单。
- 我们将循环状态（s_n）定义为kv_cache。然后，递归关系在上图的第一行。
- 然后，我们将时间 n 的输出定义为 Q_n * s_n。上面的第二行写了这个并解决了重复周期以推出完整的依赖项。请注意，矩阵被多次应用。
3.现在，我们将A矩阵对角化为以下内容。
4. 然后，可以将 Λ 符号吸收到其他可学习的参数中（Q_n = X * W_k，因此 Λ 可以吸收到 W_k！因此，我们只剩下中间部分。
中间部分正是我们之前观察到的γ（衰变）和θ。
直观地说，它们作为一种“封闭式位置编码”工作，它也具有递归形式，因此可以提前计算时间n的编码，从而实现并行化。
七、实证发现
- RetNet击败了Transformer，因为它变得更大了。（评论家：不确定这种趋势是否会持续下去）
- RetNet在性能上击败了其他线性时间转换器。
- RetNet很快。（批评者：根据架构，这是显而易见的。显示 3 个数字来强调这一点毫无意义。TBH，甚至不需要运行实验来绘制这些情节......
八、评论家
- 论文中缺少一些细节，在官方代码出来之前不会明确。
- RWKV也支持训练并行化，但在论文中被歪曲为不可能。
- 有点吹嘘 RetNet 很快，有 3 个数字说同样的事情。:-)
- 很好奇这种趋势是否会扩展到更大的模型。
- 不确定他们是否会释放预先训练的体重。
- 不确定他们是否会击败像LLaMA这样的模型。
九、优点
- 快！（我批评他们吹牛，但确实很快，这很好）
- 性能相当。如果这种趋势继续下去，并且大型型号的性能没有下降，这可能会成为LLM的事实，因为它们便宜得多。
崔世贤
对于那些感兴趣的人，请看一下我对RetNet的实现：
GitHub - syncdoth/RetNet: Huggingface compatible implementation of RetNet (Retentive Networks, https://arxiv.org/pdf/2307.08621.pdf) including parallel, recurrent, and chunkwise forward.
