高效序列建模新范式：超越 Transformer 的探索

项目概述

本项目探索并实现了超越传统 Transformer 架构的高效序列建模方法，重点关注状态空间模型（SSM）和线性注意力机制等新型架构。这些方法在处理长序列时具有线性计算复杂度，有望在保持高性能的同时显著提升效率。

任务背景

Transformer 模型在序列处理中取得了巨大成功，但其处理长序列时的二次方计算复杂度限制了其应用。状态空间模型（SSM）如 Mamba 及线性注意力等新型架构，以其线性复杂度展现出巨大潜力，有望在保持高性能的同时显著提升效率。本任务旨在探索、实现并优化这些前沿的高效序列建模方法。

项目结构

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├── assets/                          # 项目资源文件
├── dataset/                         # 数据集存储目录
│   ├── glue_data/                   # 原始 GLUE 数据
│   └── glue_data_std/               # 标准化后的 GLUE 数据
├── doc/                            # 项目文档
├── models/                         # 模型实现
│   ├── transformer/                # Transformer 相关模型
│   └── efficient/                  # 高效模型实现
├── trainers/                       # 训练器
├── evaluators/                     # 评估器
├── tokenizer/                      # 分词器
├── utils/                          # 工具函数
├── scripts/                        # 运行脚本
├── test/                           # 测试代码
├── tools/                          # 辅助工具
├── ultra_long_sequence_explore/    # 超长序列探索模块
├── __init__.py                     # 项目初始化
├── run.sh                          # 运行脚本
├── test.sh                         # 测试脚本
└── README.md                       # 项目说明

实现任务

基础任务

1. 基线复现

   • 实现了标准的 Transformer 模型（Encoder-Decoder 架构）
   • 支持多种序列任务（文本分类、机器翻译等）
   • 详细文档见 doc/Baseline_Transformer_Report.md

2. 核心实现

   • 实现了 Mamba 模型的核心序列混合机制
   • 实现了基于线性注意力的模型变体
   • 详细文档见 doc/Mamba_Model_Report.md

3. 性能与效率对比

   • 在相同任务和数据集上进行对比实验
   • 评估指标包括准确率、Perplexity、BLEU等
   • 计算效率指标包括训练/推理速度、内存占用等

4. 架构融合与创新

   • 实现了 SSM 与 Attention 机制的融合模型
   • 改进了 SSM 的状态表示与更新机制
   • 详细文档见 doc/fusion_model.md

创新拓展

1. 超长序列优化

   • 实现了针对超长序列的优化策略
   • 包括并行计算、近似计算和内存优化技术
   • 详细文档见 doc/Ultra_Long_Sequence_Report.md

2. 模型压缩与加速

   • 实现了量化、剪枝等模型压缩技术
   • 针对高效序列模型的硬件加速优化
   • 详细文档见 doc/Model_Compression_Report.md

数据集

项目支持以下数据集：

• Long Range Arena (LRA)：评估长距离依赖能力
• GLUE Benchmark：自然语言理解任务
• PG-19 / BookCorpus：长文本语言建模

快速开始

环境配置

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
.\venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

数据准备

# 下载 GLUE 数据集
python tools/download_glue_dataset.py

# 统一数据格式
python tools/unify_glue_format.py

训练分词器

# 提取语料库
python tokenizer/extract_glue_corpus.py

# 训练分词器
python tokenizer/train_tokenizer.py

运行实验

# 运行基线 Transformer 实验
python scripts/run_baseline.py

# 运行 Mamba 模型实验
python scripts/run_mamba.py

# 运行融合模型实验
python scripts/run_fusion.py

模型脚本

模型训练脚本集合查询：

# 运行训练 Transformer / Mamba 模型脚本
bash run.sh 
# 运行训练 Fusion 模型脚本  
bash test.sh

模型说明

Transformer 基线模型

• 基于标准的 Transformer Encoder-Decoder 架构
• 支持可配置的模型参数（层数、维度等）
• 适用于多种序列任务

Mamba 模型

• 实现状态空间模型（SSM）的核心机制
• 支持线性复杂度的序列处理
• 适用于长序列建模任务

融合模型

• 结合 SSM 和 Attention 机制的优势
• 支持可配置的融合策略
• 适用于需要同时处理局部和全局信息的任务

技术文档

项目架构与设计

• 项目代码架构报告 - 详细说明项目的整体架构和模块设计
• 数据模块文档 - 数据加载、处理和预处理的详细说明
• GLUE 数据集下载指南 - GLUE 数据集的下载和处理说明

模型实现

• Transformer 基线模型报告 - 标准 Transformer 模型的实现细节
• Mamba 模型报告 - Mamba 状态空间模型的实现和优化
• 融合模型报告 - SSM 与 Attention 融合架构的设计与实现

优化与创新

• 超长序列处理报告 - 长序列建模的优化策略
• 模型压缩与加速报告 - 模型压缩和加速技术
• 模型剪枝报告 - 模型剪枝策略和实现

工具与组件

• 分词器技术报告 - 自定义分词器的设计与实现

性能指标

• 准确率：在 GLUE 基准测试上的性能
• 效率：训练和推理速度、内存占用
• 可扩展性：处理超长序列的能力

许可证

本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。