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可高效处理长文本的模型Longformer、和堪称“升级版”Transformer的BigBird模型，到底有什么区别？
Transformer的其他各种变体（X-former）到底都长什么样、又有哪些新应用？
由于Transformer模型的发展速度日新月异，一天一个样，哪怕是隔段时间回来研究，模型可能也已经多了不少。
Transformer模型，是谷歌在2017年推出的NLP经典模型（Bert就是用的Transformer）。
在机器翻译任务上，Transformer表现超过了RNN和CNN，只需要编/解码器就能达到很好的效果，可以高效地并行化。
好消息是，这里有一篇Transformer模型的“最新动向”，它集中探讨Transformer新模型对于自注意力机制（Self-attention）的改进，并对这些模型进行对比。
此外，还有模型在NLP、计算机视觉和强化学习等各个领域的最新应用。
标准Transformer模型
首先来看看，标准的Transformer模型是什么样的。
Transformer的核心部分，是右边的两个黑色实线框圈起来的两部分，左边是编码器（Encoder），右边是解码器（Decoder）。
可以看见，编/解码器主要由两个模块组合成：前馈神经网络（图中蓝色的部分）和注意力机制（图中玫红色的部分），解码器通常多一个（交叉）注意力机制。
Transformer最重要的部分，就是注意力机制。
通俗来讲，注意力机制在图像处理中的应用，是让机器“像人一样特别注意图像的某个部分”，就像我们在看图时，通常会“特别关注”图中的某些地方。
这其中，自注意力机制是定义Transformer模型特征的关键，其中一个重点难题就在于它的时间复杂度和空间复杂度上。
由于注意力机制直接将序列（sequence）两两比较，导致计算量巨大（计算量变成O(n²)）。
最近，大量论文提出了新的Transformer“变种”，它们的根本目的都是加速模型的效率，但如果一篇篇去看，可能有点眼花缭乱。
为此，Google AI的研究人员特意整理了一篇Transformer模型的发展论文，仔细讲解它们的出处。
“变种”后的Transformer模型
2种分类方法
按使用方法来分类的话，Transformer模型可以分成如下3类：
只用编码器：可用于分类
只用解码器：可用于语言建模
编码器-解码器：可用于机器翻译
但如果按这些变种的提高效率的原理，也就是“高效方法”来分类，那么Transformer模型的这些“变种”则可以被分成如下几类：
Fixed Patterns（固定模式）：将视野限定为固定的预定义模式，例如局部窗口、固定步幅块，用于简化注意力矩阵；
Learnable Patterns（可学习模式）：以数据驱动的方式学习访问模式，关键在于确定token相关性。
Memory（内存）：利用可以一次访问多个token的内存模块，例如全局存储器。
Low Rank（低秩）：通过利用自注意力矩阵的低秩近似，来提高效率。
Kernels（内核）：通过内核化的方式提高效率，其中核是注意力矩阵的近似，可视为低秩方法的一种。
Recurrence（递归）：利用递归，连接矩阵分块法中的各个块，最终提高效率。
可以看见，近期Transformer相关的研究都被分在上面的图像中了，非常清晰明了。
了解完分类方法后，接下来就是Transformer模型的各种变体了。
17种经典“X-former”
1、Memory Compressed Transformer（2018）
这是让Transformer能更好地处理长序列的早期尝试之一，主要修改了两个部分：定位范围注意、内存压缩注意。
其中，前者旨在将输入序列分为长度相似的模块，并在每个部分中运行自注意力机制，这样能保证每个部分的注意力成本不变，激活次数就能根据输入长度线性缩放。
后者则是采用跨步卷积，减少注意力矩阵的大小、以及注意力的计算量，减少的量取决于跨步的步幅。
2、Image Transformer（2018）
这是个受卷积神经网络启发的Transformer变种，重点是局部注意范围，即将接受域限制为局部领域，主要有两种方案：一维局部注意和二维局部注意。
不过，这种模型有一个限制条件，即要以失去全局接受域为代价，以降低存储和计算成本。
3、 Set Transformer（2019）
这个模型是为解决一种特殊应用场景而生的：输入是一组特征，输出是这组特征的函数。
它利用了稀疏高斯过程，将输入集大小的注意复杂度从二次降为线性。
4、Sparse Transformer（2019）
这个模型的关键思想，在于仅在一小部分稀疏的数据对上计算注意力，以将密集注意力矩阵简化为稀疏版本。
不过这个模型对硬件有所要求，需要自定义GPU内核，且无法直接在TPU等其他硬件上使用。
5、Axial Transformer（2019）
这个模型主要沿输入张量的单轴施加多个注意力，每个注意力都沿特定轴混合信息，从而使沿其他轴的信息保持独立。
由于任何单轴的长度通常都比元素总数小得多，因此这个模型可以显著地节省计算和内存。
6、Longformer（2020）
Sparse Transformer的变体，通过在注意力模式中留有空隙、增加感受野来实现更好的远程覆盖。
在分类任务上，Longformer采用可以访问所有输入序列的全局token（例如CLS token）。
7、Extended Transformer Construction（2020）
同样是Sparse Transformer的变体，引入了一种新的全局本地注意力机制，在引入全局token方面与Longformer相似。
但由于无法计算因果掩码，ETC不能用于自动回归解码。
8、BigBird（2020）
与Longformer一样，同样使用全局内存，但不同的是，它有独特的“内部变压器构造（ITC）”，即全局内存已扩展为在sequence中包含token，而不是简单的参数化内存。
然而，与ETC一样，BigBird同样不能用于自动回归解码。
9、Routing Transformer（2020）
提出了一种基于聚类的注意力机制，以数据驱动的方式学习注意力稀疏。为了确保集群中的token数量相似，模型会初始化聚类，计算每个token相对于聚类质心的距离。
10、Reformer（2020）
一个基于局部敏感哈希（LSH）的注意力模型，引入了可逆的Transformer层，有助于进一步减少内存占用量。
模型的关键思想，是附近的向量应获得相似的哈希值，而远距离的向量则不应获得相似的哈希值，因此被称为“局部敏感”。
11、Sinkhorn Transformer（2020）
这个模型属于分块模型，以分块的方式对输入键和值进行重新排序，并应用基于块的局部注意力机制来学习稀疏模式。
12、Linformer（2020）
这是基于低秩的自注意力机制的高效Transformer模型，主要在长度维度上进行低秩投影，在单次转换中按维度混合序列信息。
13、Linear Transformer（2020）
这个模型通过使用基于核的自注意力机制、和矩阵产品的关联特性，将自注意力的复杂性从二次降低为线性。
目前，它已经被证明可以在基本保持预测性能的情况下，将推理速度提高多达三个数量级。
14、Performer（2020）
这个模型利用正交随机特征（ORF），采用近似的方法避免存储和计算注意力矩阵。
15、Synthesizer models（2020）
这个模型研究了调节在自注意力机制中的作用，它合成了一个自注意力模块，近似了这个注意权重。
16、Transformer-XL（2020）
这个模型使用递归机制链接相邻的部分。基于块的递归可被视为与其他讨论的技术正交的方法，因为它没有明确稀疏密集的自注意力矩阵。
17、Compressive Transformers（2020）
这个模型是Transformer-XL的扩展，但不同于Transformer-XL，后者在跨段移动时会丢弃过去的激活，而它的关键思想则是保持对过去段激活的细粒度记忆。
整体来说，这些经典模型的参数量如下：
更详细的解读（包括具体的模型参数等），以及对Transformer未来趋势的预测，可以戳下方传送门查看整篇论文。
作者介绍
论文一作Yi Tay，硕士和博士均毕业于新加坡国立大学计算机科学。
目前，Yi Tay在Google AI从事研究工作，主要方向是自然语言处理和机器学习。
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论文链接：
https://www.arxiv-vanity.com/papers/2009.06732
