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一项新的AI研究引入了长短序列Transformer（LSS Transformer），这是一种为具有扩展序列的Transformer模型量身定制的高效分布式训练方法。它将长序列分割为多个GPU处理，每个GPU负责部分自注意计算。LSS Transformer采用融合通信和独特的双梯度平均技术来最小化传输开销，从而实现了令人印象深刻的加速和内存减少，超过其他序列并行方法。在Wikipedia enwik8数据集上的性能评估显示，LSS Transformer在多个GPU上实现了更快的训练和更高的内存效率，在超过NVIDIA的序列并行性能。 Transformer是一种以自注意机制而闻名的强大神经网络架构，广泛应用于自然语言处理和图像处理。使用较长的序列训练Transformer可以增强对上下文信息的把握和预测准确性，但也增加了内存和计算需求。为解决这一挑战，已经探索了各种方法，包括分层训练、注意力近似和分布式序列并行。 在Wikipedia enwik8数据集上，LSS Transformer在144台NVIDIA V100 GPU上优于最先进的序列并行性能，达到了训练速度提升5.6倍和内存效率提升10.2倍。它表现出了惊人的可扩展性，对3400个GPU而言，它可以处理长达50,112的序列长度，达到161%的超线性并行效率和可观的32 petaflops吞吐量。在弱扩展性能方面，与其他序列并行方法相比，LSS Transformer表现出了更高的可扩展性和更低的通信开销。在一个包含108个GPU的大型模型实验中，与基准并行性相比，它保持了92的高扩展效率，并展示了更小的内存占用。在144个节点上，LSS Transformer以8 petaflops的计算吞吐量在长为50,112的序列上超过了基准序列并行性能，速度和可扩展性都有所提高。 LSS Transformer提供了一种突破性的解决方案，用于长序列上训练Transformer模型，同时提供了令人瞩目的速度增强和内存效率，并最小化了通信开销。这种分布式训练方法将序列分割到多个GPU上，并利用融合通信和双梯度平均技术。LSS Transformer能够支持超长序列训练，使其成为需要广泛令牌依赖性的应用程序（如DNA序列分析、长文档摘要和图像处理）的宝贵资产。 这项研究还存在一些限制。首先，它需要与现有的长序列训练方法进行比较，重点放在NVIDIA序列并行性上。其次，需要深入探讨LSS Transformer在准确性和效率之间的权衡。第三，需要解决潜在的实际实施挑战。第四，它没有探索不同超参数或架构修改对LSS Transformer性能的影响。最后，它没有与基于近似的减少计算和内存使用的方法进行全面比较。 未来LSS Transformer的研究方向包括： 评估其在不同数据集和任务上的性能和可扩展性。 将其适用于各种Transformer模型，例如仅有编码器或解码器。…

“`html 来自约翰内斯·开普勒大学的研究员引入了GateLoop，这是一种新颖的序列模型，利用线性递归的潜力进行高效的长序列建模。它广义了线性递归模型并在自回归语言建模中表现出色。GateLoop在引入一种代理注意力模式方面提供了低成本的递归和高效的并行模式，这对Transformer架构具有潜在影响。它为注意力提供了数据控制的相对位置信息，强调了数据控制的累积乘积在更具鲁棒性的序列模型中的重要性，超越了现有模型中使用的传统累积和。 GateLoop是一种通用的序列模型，通过采用数据控制的状态转换扩展了线性递归模型（如S4、S5、LRU和RetNet）。GateLoop在自回归语言建模方面表现出色，提供了成本效益的递归和高效的并行模式。它引入了一种代理注意力模式，对Transformer架构具有影响。研究讨论了前缀累积乘积的预计算、操作符的关联性和非数据控制参数化等关键因素。GateLoop通过WikiText103数据集的较低困惑度得到了实证验证。现有模型未充分利用线性递归的潜力，而GateLoop通过数据控制的转换和复杂的累积乘积解决了这个问题。 具有长程依赖的序列在机器学习中面临挑战，传统上使用递归神经网络（RNN）来解决。然而，RNN面临梯度消失和爆炸的问题，对于较长的序列，这会影响它们的稳定性。LSTM和GRU等门控变体缓解了这些问题，但必须更有效。Transformer引入了全局依赖的注意力机制，消除了递归。尽管它们能够进行高效的并行训练和全局成对依赖，但其二次复杂度限制了对长序列的使用。线性递归模型（LRMs）提供了一种替代方案，而GateLoop作为一种基础序列模型通过数据控制的状态转换，具有广义化了LRMs的特点，在自回归语言建模方面有出色的表现，并提供了多样化的操作模式。 GateLoop提供了高效的O(l)递归模式、优化的O(llog2l)并行模式和O(l2)的代理注意力模式，将数据控制的相对位置信息提供给注意力。在WikiText-103基准测试中的实验验证了GateLoop在自回归自然语言建模方面的卓越性能。合成任务验证了数据控制状态转换相比非数据控制状态转换的实证优势。关键要素包括前缀累积乘积的预计算和非数据控制参数化，以防止变量膨胀。 GateLoop是一种完全数据控制的线性RNN，通过数据控制输入、输出和状态转换的门控方式扩展了现有的线性递归模型。它在自回归语言建模方面表现出色，优于其他模型。GateLoop的机制为注意力提供了相对位置信息，并可以以等效的代理注意力模式进行重新构造，复杂度为O(l2)。实证结果验证了完全数据控制线性递归在自回归语言建模中的有效性。该模型可以输入依赖地忘记记忆，为相关信息腾出空间。未来的研究方向包括探索不同的初始化策略、振幅和相位激活以及提高学习状态转换的可解释性。 GateLoop是一种完全数据控制的线性RNN，通过数据控制输入、输出和状态转换的门控方式扩展了现有的线性递归模型。它在自回归语言建模方面表现出色，优于其他模型。GateLoop的机制为注意力提供了相对位置信息，并可以以等效的代理注意力模式进行重新构造，复杂度为O(l2)。实证结果验证了完全数据控制线性递归在自回归语言建模中的有效性。该模型可以输入依赖地忘记记忆，为相关信息腾出空间。未来的研究方向包括探索不同的初始化策略、振幅和相位激活以及提高学习状态转换的可解释性。 “`

人工智能在生活的各个方面都得到了应用。AI在化学和聚合物科学中得到了广泛的应用。在化学和聚合物科学中，AI帮助科学家发现新材料。它预测不同化学物质的反应，并建议用于创造新材料的最佳组合。这使得开发化学品和聚合物的过程更加快速和高效。 然而，21世纪材料科学家面临的挑战在于制定具有更好性能标准的可持续聚合物。当主要可用资源受限于石化工业时，这一挑战尤为突出。这一任务需要一种平衡，需要创造力和先进的科学方法来开发满足严格性能标准并符合当代环境考虑的可持续原则的聚合物。 根据国家可再生能源实验室（NREL）的科学家布兰登·诺特的说法，石油主要由碳和氢构成。这些分子排列具有有益的特性，形成了各种有利的特点。诺特的研究强调了理解碳氢化合物元素和石油分子构成对于利用其非凡特性以满足各种应用的重要性。 碳氢化合物缺乏氧和氮等元素。但是，在制造需要比碳氢化合物本身更广泛功能的聚合物时，这些元素是必不可少的。诺特提出了一种解决方案，即将富含氧和氮的生物质和废物引入配方。诸如玉米秸秆、藻类甚至垃圾等材料具有额外的化学键，使化学家在聚合物制造过程中具有更大的灵活性以实现特定的材料性质。这种方法不仅扩展了聚合物的功能，而且还促进了更可持续和资源富集的生产方法。 国家可再生能源实验室（NREL）采用了一种先进的机器学习工具PolyID（聚合物逆向设计），以促进聚合物开发的平衡。该工具根据分子结构预测材料的性质。借助PolyID，研究人员可以评估成千上万种潜在的聚合物设计，并生成适用于特定应用的短列表。 PolyID建立了元素排列（例如氧、氢和碳）与材料性质之间的联系，从而有助于预测弹性、耐热性和密封性等属性。NREL的科学家们还进行了实验室测试来确认PolyID的预测准确性。结果显示，所有七种聚合物都表现出抗高温能力，并且还能够降低净温室气体排放量。此外，这些聚合物还延长了包装食品的新鲜程度，展示了PolyID在有效识别环境友好且具有高性能的聚合物解决方案方面的潜力。 PolyID通过建立将聚合物的分子组成与其已知特性相连接的广泛数据库，获得预测特定物理特性的新聚合物设计的能力。根据该研究的主要作者诺兰·威尔逊的说法，该系统可以对以前未经历或制造过的新结构进行极为准确的预测。