在人工智能领域，模型参数的扩展一直是研究人员追求的目标。更大的模型通常意味着更强的表达能力和更好的性能。然而，简单地增加模型规模会带来算力需求的急剧上升，这对于许多研究者和开发者来说都是一个巨大的挑战。Meta 近期开源的 Memory Layers 技术，为解决这一难题提供了一个全新的思路：在不增加算力负担的前提下，有效扩展大模型的参数规模，从而提升模型性能。
Memory Layers 的核心思想是利用可训练的键值查找机制，为模型增加额外的记忆容量。这种机制允许模型在需要时从外部记忆中检索信息，而无需像传统模型那样将所有知识都存储在模型参数中。这种方法不仅可以有效扩展模型的知识储备，还可以显著提高模型在处理事实性任务时的准确性。
Memory Layers：一种全新的模型扩展方法
传统的模型扩展方法，如增加网络层数或扩大网络宽度，通常会导致计算量的显著增加。这意味着需要更强大的硬件设备和更长的训练时间。对于许多资源有限的研究团队来说，这无疑是一个巨大的瓶颈。
Memory Layers 的出现，打破了这一限制。它通过引入外部记忆模块，将模型的知识存储和计算分离。模型在处理任务时，可以根据需要从记忆模块中检索相关信息，而无需每次都进行复杂的计算。这种方法不仅可以有效扩展模型的知识储备，还可以显著降低计算成本。
具体来说，Memory Layers 通过替换 Transformer 层中的一个或多个前馈网络（FFN）来实现。前馈网络是 Transformer 模型中计算量最大的部分之一。通过将部分或全部前馈网络替换为 Memory Layers，可以在不显著增加计算成本的情况下，显著提升模型的事实准确性和知识获取能力。
Memory Layers 的主要功能
Memory Layers 的主要功能可以概括为以下几个方面：
- 参数扩展：在不增加计算负担（FLOPs）的情况下增加额外的参数，扩展模型的容量。这使得模型能够存储更多的知识和信息，从而提升其性能。
- 信息存储与检索：提供专门的机制来存储和检索信息。这使得模型能够根据需要访问外部知识，而无需将所有知识都存储在模型参数中。
- 补充密集层：与计算密集型的前馈层互补，基于稀疏激活模式提供信息存储和检索的专用容量。这意味着 Memory Layers 可以与现有的模型架构无缝集成，而无需进行大规模的修改。
- 提高事实准确性：在事实性任务中，显著提高语言模型的准确性，让模型更准确地记忆和使用训练数据中的事实。这使得模型在处理需要准确知识的任务时，表现更加出色。
- 性能提升：在计算和参数匹配的情况下，让模型性能超过传统的密集模型和混合专家模型。这意味着 Memory Layers 可以在相同的资源条件下，提供更高的模型性能。
Memory Layers 的技术原理
Memory Layers 的技术原理主要涉及以下几个方面：
- 键值查找机制：Memory Layers 基于简单的键值查找机制工作，其中键和值都编码为嵌入向量。给定查询向量 q，及一组键 K 和值 V，输出是值的一个软组合，权重根据 q 与对应键的相似度确定。这种机制类似于人类的记忆检索过程，可以快速找到与当前任务相关的信息。
- 稀疏激活：与传统的注意力机制不同，Memory Layers 中的键和值是可训练的参数，而不是激活值。由于键和值的数量通常很大，Memory Layers 需要进行稀疏查找和更新，只有与查询最相似的 top-k 键和对应的值参与输出计算。这种稀疏激活机制可以有效降低计算成本，提高检索效率。
- 产品键查找：为解决大规模记忆中查询-键检索的瓶颈，Memory Layers 采用产品量化键（product-quantized keys），用两组较小的键有效地执行全键集的 top-k 查找。这种方法可以将大规模的键空间分解为多个小的子空间，从而降低检索的复杂度。
- 并行化实现：由于 Memory Layers 对内存的需求很大，在多个 GPU 上并行化嵌入查找和聚合实现大规模扩展。这种并行化实现可以充分利用 GPU 的计算能力，加速模型的训练和推理过程。
- 共享记忆参数：用共享的记忆参数池，在不增加参数数量的情况下，基于多个记忆层增加性能。这种共享参数的机制可以有效降低模型的参数量，提高模型的泛化能力。
Memory Layers 的应用场景
Memory Layers 的应用场景非常广泛，可以应用于各种需要记忆和检索信息的任务中，包括：
- 问答系统：在问答系统中，Memory Layers 可以帮助模型记住和检索大量的事实信息，从而提供更准确的答案。例如，当用户提问“埃菲尔铁塔的高度是多少？”时，模型可以从记忆模块中检索到相关信息，并给出准确的答案。
- 语言模型：在自然语言处理中，Memory Layers 可以增强语言模型的记忆能力，从而在处理长文本和复杂对话时更加有效。例如，在生成长篇小说时，模型可以利用 Memory Layers 记住之前的内容，从而保持故事的连贯性。
- 推荐系统：在推荐系统中，Memory Layers 可以存储用户的历史行为和偏好，从而提供更个性化的推荐。例如，当用户浏览某个商品时，模型可以利用 Memory Layers 记住用户的偏好，并推荐类似的商品。
- 知识图谱：在知识图谱的应用中，Memory Layers 可以存储和检索实体之间的关系，从而支持复杂的查询和推理。例如，当用户查询“谁是爱因斯坦的妻子？”时，模型可以从知识图谱中检索到相关信息，并给出答案。
- 对话系统：在对话系统中，Memory Layers 可以帮助模型记住对话历史，从而让对话更加连贯和自然。例如，当用户询问“你昨天推荐的电影是什么？”时，模型可以利用 Memory Layers 记住之前的对话内容，并给出准确的回答。
Memory Layers 的未来展望
Memory Layers 作为一种新兴的模型扩展技术，具有巨大的潜力。随着研究的不断深入，相信 Memory Layers 将在更多领域得到应用，并为人工智能的发展带来新的突破。例如，可以将 Memory Layers 与其他先进技术相结合，如 Transformer、GAN 等，从而构建更强大的 AI 模型。
此外，Memory Layers 的开源也为广大研究者和开发者提供了宝贵的资源。通过对 Memory Layers 的研究和改进，可以开发出更多创新性的应用，推动人工智能技术的进步。
总之，Meta 开源的 Memory Layers 技术为大模型参数扩展提供了一种全新的解决方案。它不仅可以有效扩展模型的知识储备，还可以显著降低计算成本。相信在不久的将来，Memory Layers 将成为 AI 领域的一项重要技术，为各行各业带来更多价值。
