新架构，再次向Transformer发起挑战！
核心思想：将RNN中的隐藏状态换成可学习的模型。
甚至在测试时都可以学习，所以该方法称为TTT（Test-Time Training）。
共同一作UC伯克利的Karen Dalal表示：我相信这将从根本上改变语言模型。
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一个TTT层拥有比RNN表达能力更强的隐藏状态，可以直接取代Transformer中昂贵的自注意力层。
在实验中，隐藏状态是线性模型的TTT-Linear表现超过了Transformer和Mamba，用更少的算力达到更低的困惑度（左），也能更好利用长上下文（右）。
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此外，隐藏状态是MLP模型的TTT-MLP在32k长上下文时表现还要更好。
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Karen Dalel还指出，理论上可学习的隐藏状态可以是任意模型，对于更长上下文来说，可以是CNN、甚至可以是完整的Transformer来套娃。
目前刚刚出炉的TTT论文已经在学术界引起关注和讨论，斯坦福博士生Andrew Gao认为，这篇论文或许能成为下一篇Attention is all you need。
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另外有人表示，众多新架构能否真正击败Transformer，还要看能不能扩展到更大规模。
Karen Dalel透露，马上就会推出7B模型。
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用机器学习模型来压缩上下文
传统RNN，隐藏状态固定大小表达能力受限，也不好并行训练。
Transformer强大，但自注意力机制随上下文长度呈平方复杂度，非常昂贵。
最近一系列基于RNN的架构创新中：
RWKV，用线性注意力结合RNN和Transformer的优点，在训练时可以并行计算。
Mamba，赋予模型选择性记住或遗忘信息的能力来压缩上下文，同时设计了面向硬件的高效并行算法。
它们的表现在短上下文时追上甚至超越了Transformer，但在32k超长上下文以上，Trasformer依旧称霸。
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TTT团队的想法来自于：与其让隐藏状态被动地储存信息，不如让它主动学习。
就像Transformer模型作为一个整体在压缩互联网数据到参数中一样，可学习的隐藏状态模型也在少量参数上不断缩上下文信息。
这种“隐藏状态模型”随着时间的推移仍然具有固定的大小（固定的模型参数），但表达能力更强了。
论文的联合指导UCSD助理教授王小龙认为：
Transformer显式地储存所有输入token，如果你认为个神经网络是压缩信息的好方法，那么压缩这些token也将是有意义的。
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如此一来，整个框架的时间复杂度还是线性的，
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至此，序列建模被拆解为两个嵌套的学习循环，外循环负责整体的语言建模，内循环通过自监督学习压缩上下文信息。
外循环的参数变成了内循环的超参数，也就是元学习的一个变种了。
标准的元学习是训练一个适应不同任务的模型，而TTT是让模型去适应每一个测试样本。单个样本虽然信息量小，但用来训练隐藏状态模型也绰绰有余。
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特别的，在内循环是一个线性模型时，相当于线性注意力。当内循环是一个Nadaraya-Watson estimator时，TTT等价于自注意力。
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在测试时学习
在TTT层里，使用自监督学习方法将上下文压缩到隐藏状态。
上下文就是未标记的数据集，隐藏状态不再是一个固定的向量，可以是线性模型、小型神经网络或任何机器学习模型，更新规则采用了在自监督损失上的一步梯度下降。
这样一来，隐藏状态模型可以记住产生大梯度的输入，并且可以获得比选择性遗忘机制更强的拟合和泛化能力，并且在测试时仍然为每个输入序列训练不同的参数。
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到目前为止，朴素的TTT层已经有效了，但还无法并行化。
团队提出的解决方案为mini-batch梯度下降，把一个batch内的梯度计算并行化。
再通过Dual form方法，只在mini-batch结束时计算权重以及输出token，避免冗余计算。在JAX版实现中快了5倍以上。
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TTT能否成为“Transformer杀手”？
理论上都走的通了，那么TTT在实验中表现到底如何？
最简单干净的测试方法，应该是直接替换掉Transformer中的自注意力层。
但是在研究过程中，团队发现Mamba等现代RNN的骨干中在RNN层之前还包含时间卷积，对TTT也有帮助。
所以实验中TTT-Linear和TTT-MLP主要应用到Mamba骨干上，其他训练细节也严格遵照Mamba论文中的设置。
最终在Pile数据集短上下文测试中：
- 2k上下文时，TTT-Linear、Mamba和Transform具有相当的性能，TTT-MLP的表现略差。
- 8k上下文时，TTT-Linear和TTT-MLP都优于Mamba和Transformer，应用在Transformer骨干的TTT-MLP（T）在1.3B参数左右也略好与Mamba。
总的来说，随着上下文长度的增长，TTT层相对于Mamba的优势也会扩大。
另外团队猜测，线性模型比MLP表达能力差，因此从Mamba骨干的卷积中受益更多。
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长上下文实验使用Pile的子集Books3：
- 32k上下文，TTT-Linear和TTT-MLP的表现都优于曼巴，类似于Pile 8k的观察。即使是带有Transformer骨干的TTT-MLP（T）表现也略好于曼巴。
- 1.3B参数尺度上，TTT-MLP（T）仅比TTT-MLP（M）稍差，Transformer骨干可能更适合论文评估范围之外的更大模型和更长的上下文。
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在A100上测试速度，TTT-Linear在预填充阶段比Mamba稍快，解码阶段几乎与Mamba速度相同。TTT-MLP相比Transformer整体上也有线性复杂度的优势。
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共同一作Karan Dala表示：我一直被问到的一个问题是，我们是否相信TTT就是“Transformer杀手”，我仍然认为我们需要继续努力。
隐藏状态可以是任意模型，但目前的研究只涉及了线性模型和小型MLP，更复杂的还有待研究。
隐藏状态模型的学习可以用Adam代替普通的梯度下降等等。
还可用于视频建模
三位共同一作中：
Yu Sun博士毕业于UC Berkeley，目前是斯坦福大学博士后。
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Xinhao Li是电子科技大学校友，硕士毕业于UCSD。
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Karan Dalel本科毕业于UC Berkley，正在机器人初创公司1X实习。
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最后，联合指导UCSD助理教授王小龙还透露，TTT方法除了语言模型，还适用于视频。
TTT就是“Transformer杀手”，我仍然认为我们需要继续努力。
将来在对长视频进行建模时，我们可以密集地采样帧而不是采样1 FPS，这些密集帧对Transformer来说是一种负担，但对TTT层来说是一种福音。
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2407.04620
参考链接：[1]https://x.com/karansdalal/status/1810338845659131940[2]https://x.com/xiaolonw/status/1810387662060269668
