01、概述

在人工智能的世界里，“效率”幾乎成了決定模型成敗的關(guān)鍵因素。尤其是如今那些體量龐大的語(yǔ)言模型和視覺(jué)模型，它們?cè)趯?shí)際部署時(shí)會(huì)面臨多重挑戰(zhàn)，例如訓(xùn)練計(jì)算成本高昂、推理延遲明顯、內(nèi)存占用過(guò)大等。這些問(wèn)題不僅增加了部署成本，還讓模型在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用受限。因此，如何在保證模型質(zhì)量的前提下，優(yōu)化計(jì)算資源，成為當(dāng)前深度學(xué)習(xí)研究中的熱點(diǎn)問(wèn)題。

最近，谷歌AI團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——Learned Augmented Residual Layer（LAuReL），即“學(xué)習(xí)增強(qiáng)型殘差層”。這種設(shè)計(jì)被認(rèn)為是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)殘差連接的一次革命性升級(jí)，能在不顯著增加參數(shù)的情況下，顯著提升模型效率和性能。

02、深度學(xué)習(xí)模型效率瓶頸：?jiǎn)栴}何在？

在大模型時(shí)代，模型的復(fù)雜性和效率之間的矛盾愈發(fā)突出。具體來(lái)說(shuō)，有以下幾個(gè)核心瓶頸：

• 高計(jì)算成本：訓(xùn)練和推理過(guò)程需要大量的算力支持，直接影響部署的成本和速度。
• 延遲問(wèn)題：推理速度不夠快，會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)不及時(shí)，難以適用于實(shí)時(shí)場(chǎng)景。
• 參數(shù)膨脹：模型參數(shù)規(guī)模越大，資源消耗越高，小型設(shè)備幾乎難以運(yùn)行。

雖然業(yè)界已有多種解決方案來(lái)緩解這些問(wèn)題，例如低秩適配（LoRA）、模型壓縮（量化和剪枝）、知識(shí)蒸餾等方法，但這些技術(shù)通常伴隨著復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程，甚至需要在模型性能和效率之間做出權(quán)衡。如何平衡這一矛盾，一直是研究者探索的方向。

03、LAuReL：如何改變游戲規(guī)則？

LAuReL 的問(wèn)世，為提升深度學(xué)習(xí)模型效率提供了全新的思路。谷歌研究團(tuán)隊(duì)從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的殘差連接入手，對(duì)其進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，將其轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N更智能的架構(gòu)模塊。

什么是殘差連接？

殘差連接（Residual Connection）是現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中廣泛應(yīng)用的設(shè)計(jì)，它允許信息直接繞過(guò)某些網(wǎng)絡(luò)層傳遞，解決了深層網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問(wèn)題。它的經(jīng)典應(yīng)用如 ResNet，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了巨大成功。

LAuReL 的創(chuàng)新點(diǎn)在于，它不僅保留了殘差連接的優(yōu)點(diǎn)，還通過(guò)“學(xué)習(xí)增強(qiáng)”（Learned Augmentation）的方式，使模型在無(wú)需顯著增加參數(shù)的前提下，獲得性能的提升。

04、LAuReL 的技術(shù)細(xì)節(jié)與優(yōu)勢(shì)

LAuReL 是一種通用的架構(gòu)模塊，可靈活嵌入到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，適用于視覺(jué)任務(wù)和語(yǔ)言任務(wù)兩大領(lǐng)域。以下是 LAuReL 的具體技術(shù)細(xì)節(jié)和優(yōu)勢(shì)：

1. 多樣化的變體設(shè)計(jì)

LAuReL 擁有三種變體：

• LAuReL-RW：基礎(chǔ)變體，適合大部分任務(wù)。
• LAuReL-LR：進(jìn)一步優(yōu)化了參數(shù)使用效率。
• LAuReL-PA：對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景表現(xiàn)優(yōu)異。

這些變體可以單獨(dú)使用，也可以組合應(yīng)用，以適應(yīng)不同的任務(wù)需求。

2. 極小的參數(shù)開(kāi)銷(xiāo)，顯著的性能提升

通過(guò)將 LAuReL 融入 ResNet-50（一個(gè)經(jīng)典的視覺(jué)模型），研究發(fā)現(xiàn)：

• 提升幅度可媲美增加額外網(wǎng)絡(luò)層：在 ImageNet 1K 分類(lèi)任務(wù)中，增加一層網(wǎng)絡(luò)能提升 0.25% 準(zhǔn)確率，但參數(shù)增加了 4.37%；而使用 LAuReL-RW，僅增加 0.003% 參數(shù)就能實(shí)現(xiàn) 0.15% 的提升。
• 性能參數(shù)比優(yōu)化：結(jié)合 LAuReL-RW 和 LAuReL-LR 的組合，達(dá)到與額外層相當(dāng)?shù)男Ч?，僅需 2.6 倍更少的參數(shù)。

對(duì)于大規(guī)模語(yǔ)言模型，LAuReL 也表現(xiàn)出色。例如，在一個(gè) 30 億參數(shù)的 Transformer 模型中，LAuReL 的參數(shù)增加僅為 0.012%，卻帶來(lái)了顯著的任務(wù)性能提升，包括問(wèn)答、自然語(yǔ)言理解、數(shù)學(xué)推理和代碼生成等多個(gè)領(lǐng)域。

3. 易于集成，訓(xùn)練成本低

LAuReL 的架構(gòu)設(shè)計(jì)讓它可以無(wú)縫替換現(xiàn)有殘差連接模塊，幾乎不需要額外調(diào)整。例如，在語(yǔ)言任務(wù)中，LAuReL 在 Cloud TPUv5e 上訓(xùn)練，僅需 16 個(gè)芯片（視覺(jué)任務(wù)）或 1024 個(gè)芯片（語(yǔ)言任務(wù)），大大降低了硬件門(mén)檻。

05、LAuReL 的應(yīng)用場(chǎng)景

作為一種高度靈活的架構(gòu)模塊，LAuReL 的潛力遠(yuǎn)不止于目前的實(shí)驗(yàn)任務(wù)。以下是一些可能的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景：

1. 計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域

• 智能安防：嵌入式設(shè)備中運(yùn)行的高效圖像識(shí)別算法，可實(shí)時(shí)分析監(jiān)控畫(huà)面。
• 自動(dòng)駕駛：高效的視覺(jué)識(shí)別模塊，有助于在資源有限的車(chē)載計(jì)算環(huán)境中提高模型性能。

2. 自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域

• 智能客服：更快、更精準(zhǔn)的用戶意圖識(shí)別，提升用戶體驗(yàn)。
• 教育科技：實(shí)時(shí)生成高質(zhì)量教育內(nèi)容，支持多模態(tài)互動(dòng)教學(xué)。

3. 跨模態(tài)任務(wù)

LAuReL 的設(shè)計(jì)理念也為未來(lái)的多模態(tài)模型奠定了基礎(chǔ)，例如整合圖像和文本的 Vision Transformers（ViT）。

06、LAuReL 的未來(lái)：超越當(dāng)前架構(gòu)限制

LAuReL 的出現(xiàn)不僅是深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的升級(jí)，更為人工智能研究提供了新的思路：

• 通用性：適用于現(xiàn)有的絕大多數(shù)模型架構(gòu)。
• 高性價(jià)比：以極低的參數(shù)代價(jià)實(shí)現(xiàn)性能的顯著提升，打破傳統(tǒng)的“規(guī)模決定性能”觀念。
• 跨領(lǐng)域潛力：在視覺(jué)和語(yǔ)言領(lǐng)域之外，LAuReL 還可能應(yīng)用于語(yǔ)音、時(shí)間序列等更多任務(wù)。

谷歌研究團(tuán)隊(duì)也指出，未來(lái)他們將探索 LAuReL 在其他前沿架構(gòu)（如 ViT）中的應(yīng)用，為 AI 模型的效率和性能帶來(lái)更多可能。

07、結(jié)語(yǔ)

LAuReL 是深度學(xué)習(xí)架構(gòu)設(shè)計(jì)的一次重大突破。它不僅為提升模型效率提供了全新思路，更展示了如何通過(guò)最小的資源開(kāi)銷(xiāo)實(shí)現(xiàn)顯著性能優(yōu)化。在深度學(xué)習(xí)不斷向多樣化、實(shí)際化發(fā)展的今天，像 LAuReL 這樣的創(chuàng)新設(shè)計(jì)，必將在更多實(shí)際應(yīng)用中大放異彩。

參考：

1. ??https://arxiv.org/abs/2411.07501??

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)Halo咯咯 作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/R11UGGMMoCqXwx0DbeqTOQ??