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Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存

时间：2025-04-04

序列建模的进展具有极大的影响力，因为它们在广泛的应用中发挥着重要作用，包括强化学习（例如，机器人和自动驾驶）、时间序列分类（例如，金融欺诈检测和医学诊断）等。

在过去的几年里，Transformer 的出现标志着序列建模中的一个重大突破，这主要得益于 Transformer 提供了一种能够利用 GPU 并行处理的高性能架构。

然而，Transformer 在推理时计算开销很大，主要在于内存和计算需求呈二次扩展，从而限制了其在低资源环境中的应用（例如，移动和嵌入式设备）。尽管可以采用 KV 缓存等技术提高推理效率，但 Transformer 对于低资源领域来说仍然非常昂贵，原因在于：（1）随 token 数量线性增加的内存，以及（2）缓存所有先前的 token 到模型中。在具有长上下文（即大量 token）的环境中，这一问题对 Transformer 推理的影响更大。 

为了解决这个问题，加拿大皇家银行 AI 研究所 Borealis AI、蒙特利尔大学的研究者在论文《Attention as an RNN 》中给出了解决方案。值得一提的是，我们发现图灵奖得主 Yoshua Bengio 出现在作者一栏里。

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具体而言，研究者首先检查了 Transformer 中的注意力机制，这是导致 Transformer 计算复杂度呈二次增长的组件。该研究表明注意力机制可以被视为一种特殊的循环神经网络（RNN），具有高效计算的多对一（many-to-one）RNN 输出的能力。利用注意力的 RNN 公式，该研究展示了流行的基于注意力的模型（例如 Transformer 和 Perceiver）可以被视为 RNN 变体。

然而，与 LSTM、GRU 等传统 RNN 不同，Transformer 和 Perceiver 等流行的注意力模型虽然可以被视为 RNN 变体。但遗憾的是，它们无法高效地使用新 token 进行更新。


为了解决这个问题，该研究引入了一种基于并行前缀扫描（prefix scan）算法的新的注意力公式，该公式能够高效地计算注意力的多对多（many-to-many）RNN 输出，从而实现高效的更新。

在此新注意力公式的基础上，该研究提出了 Aaren（[A] ttention [a] s a [re] current neural [n] etwork），这是一种计算效率很高的模块，不仅可以像 Transformer 一样并行训练，还可以像 RNN 一样高效更新。

实验结果表明，Aaren 在 38 个数据集上的表现与 Transformer 相当，这些数据集涵盖了四种常见的序列数据设置：强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测任务，同时在时间和内存方面更加高效。 

方法介绍

为了解决上述问题，作者提出了一种基于注意力的高效模块，它能够利用 GPU 并行性，同时又能高效更新。

首先，作者在第 3.1 节中表明，注意力可被视为一种 RNN，具有高效计算多对一 RNN（图 1a）输出的特殊能力。利用注意力的 RNN 形式，作者进一步说明，基于注意力的流行模型，如 Transformer（图 1b）和 Perceiver（图 1c），可以被视为 RNN。然而，与传统的 RNN 不同的是，这些模型无法根据新 token 有效地更新自身，从而限制了它们在数据以流的形式到达的序列问题中的潜力。
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为了解决这个问题，作者在第 3.2 节中介绍了一种基于并行前缀扫描算法的多对多 RNN 计算注意力的高效方法。在此基础上，作者在第 3.3 节中介绍了 Aaren—— 一个计算效率高的模块，它不仅可以并行训练（就像 Transformer），还可以在推理时用新 token 高效更新，推理只需要恒定的内存（就像传统 RNN）。

将注意力视为一个多对一 RNN

查询向量 q 的注意力可被视为一个函数，它通过 N 个上下文 token x_1:N 的键和值Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存将其映射到单一输出 o_N = Attention (q, k_1:N , v_1:N ) 。给定 s_i = dot (q，k_i)，输出 o_N 可表述为：  

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其中分子为 Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存，分母为Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存。将注意力视为 RNN，可以在 k = 1，...，...... 时，以滚动求和的方式迭代计算Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存和Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存。然而，在实践中，这种实现方式并不稳定，会因有限的精度表示和可能非常小或非常大的指数（即 exp (s)）而遇到数值问题。为了缓解这一问题，作者用累积最大值项Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存 来重写递推公式，计算Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存和Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存。值得注意的是，最终结果是相同的Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存，m_k 的循环计算如下：

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通过从 a_(k-1)、c_(k-1) 和 m_(k-1) 对 a_k、c_k 和 m_k 的循环计算进行封装，作者引入了一个 RNN 单元，它可以迭代计算注意力的输出（见图 2）。注意力的 RNN 单元以（a_(k-1), c_(k-1),  m_(k-1), q）作为输入，并计算（a_k, c_k, m_k, q）。注意，查询向量 q 在 RNN 单元中被传递。注意力 RNN 的初始隐藏状态为 (a_0, c_0, m_0, q) = (0, 0, 0, q)。Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存
计算注意力的方法：通过将注意力视为一个 RNN，可以看到计算注意力的不同方法：在 O (1) 内存中逐个 token 循环计算（即顺序计算）；或以传统方式计算（即并行计算），需要线性 O (N) 内存。由于注意力可以被看作是一个 RNN，因此计算注意力的传统方法也可以被看作是计算注意力多对一 RNN 输出的高效方法，即 RNN 的输出以多个上下文 token 为输入，但在 RNN 结束时只输出一个 token（见图 1a）。最后，也可以将注意力计算为一个逐块处理 token 的 RNN，而不是完全按顺序或完全并行计算，这需要 O (b) 内存，其中 b 是块的大小。

将现有的注意力模型视为 RNN。通过将注意力视为 RNN，现有的基于注意力的模型也可以被视为 RNN 的变体。例如，Transformer 的自注意力是 RNN（图 1b），上下文 token 是其初始隐藏状态。Perceiver 的交叉注意力是 RNN（图 1c），其初始隐藏状态是与上下文相关的潜变量。通过利用其注意力机制的 RNN 形式，这些现有模型可以高效地计算其输出存储。

然而，当将现有的基于注意力的模型（如 Transformers）视为 RNN 时，这些模型又缺乏传统 RNN（如 LSTM 和 GRU）中常见的重要属性。

值得注意的是，LSTM 和 GRU 能够仅在 O (1) 常量内存和计算中使用新 token 有效地更新自身，相比之下， Transformer 的 RNN 视图（见图 1b）会通过将一个新的 token 作为初始状态添加一个新的 RNN 来处理新 token。这个新的 RNN 处理所有先前的 token，需要 O (N) 的线性计算量。

在 Perceiver 中，由于其架构的原因，潜变量（图 1c 中的 L_i）是依赖于输入的，这意味着它们的值在接收新 token 时会发生变化。由于其 RNN 的初始隐藏状态（即潜变量）发生变化，Perceiver 因此需要从头开始重新计算其 RNN，需要 O (NL) 的线性计算量，其中 N 是 token 的数量，L 是潜变量的数量。 

将注意力视为一个多对多 RNN

针对这些局限性，作者建议开发一种基于注意力的模型，利用 RNN 公式的能力来执行高效更新。为此，作者首先引入了一种高效的并行化方法，将注意力作为多对多 RNN 计算，即并行计算Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存的方法。为此，作者利用并行前缀扫描算法（见算法 1），这是一种通过关联算子 ⊕ 从 N 个连续数据点计算 N 个前缀的并行计算方法。该算法可高效计算Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存

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回顾Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存，其中 Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存，Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存为了高效计算Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存，可以通过并行扫描算法计算Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存和Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存，然后结合 a_k 和 c_k 计算Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存。


为此，作者提出了以下关联算子⊕，该算子作用于形式为（m_A、u_A、w_A）的三元组，其中 A 是一组索引，Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存，Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存，Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存。并行扫描算法的输入为Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存。该算法递归应用算子 ⊕，其工作原理如下：

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在完成递归应用算子后，算法输出Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存。也被称作Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存。结合输出元组的最后两个值，检索Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存从而产生一种高效的并行方法，将注意力计算为多对多 RNN（图 3）。

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Aaren：[A] ttention [a] s a [re] current neural [n] etwork

Aaren 的接口与 Transformer 相同，即将 N 个输入映射到 N 个输出，而第 i 个输出是第 1 到第 i 个输入的聚合。此外，Aaren 还自然可堆叠，并且能够计算每个序列 token 的单独损失项。然而，与使用因果自注意力的 Transformers 不同，Aaren 使用上述计算注意力的方法作为多对多 RNN，使其更加高效。Aaren 形式如下：

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与 Transformer 不同，在 Transformer 中查询是输入到注意力的 token 之一，而在 Aaren 中，查询 token q 是在训练过程中通过反向传播学习得到的。 

下图展示了一个堆叠 Aaren 模型的例子，该模型的输入上下文 token 为 x_1:3，输出为 y_1:3。值得注意的是，由于 Aaren 利用了 RNN 形式的注意力机制，堆叠 Aarens 也相当于堆叠 RNN。因此，Aarens 也能够高效地用新 token 进行更新，即 y_k 的迭代计算仅需要常量计算，因为它仅依赖于 h_k-1 和 x_k。

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基于 Transformer 的模型需要线性内存（使用 KV 缓存时）并且需要存储所有先前的 token ，包括中间 Transformer 层中的那些，但基于 Aaren 的模型只需要常量内存，并且不需要存储所有先前的 token ，这使得 Aarens 在计算效率上显著优于 Transformer。 

实验

实验部分的目标是比较 Aaren 和 Transformer 在性能和所需资源（时间和内存）方面的表现。为了进行全面比较，作者在四个问题上进行了评估：强化学习、事件预测、时间序列预测和时间序列分类。

强化学习

作者首先比较了 Aaren 和 Transformer 在强化学习方面的表现。强化学习在机器人、推荐引擎和交通控制等交互式环境中很受欢迎。

表 1 中的结果表明，在所有 12 个数据集和 4 种环境中，Aaren 与 Transformer 的性能都不相上下。不过，与 Transformer 不同的是，Aaren 也是一种 RNN，因此能够在持续计算中高效处理新的环境交互，从而更适合强化学习。
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事件预测

接下来，作者比较了 Aaren 和 Transformer 在事件预测方面的表现。事件预测在许多现实环境中都很流行，例如金融（如交易）、医疗保健（如患者观察）和电子商务（如购买）。

表 2 中的结果显示，Aaren 在所有数据集上的表现都与 Transformer 相当。Aaren 能够高效处理新输入，这在事件预测环境中尤为有用，因为在这种环境中，事件会以不规则流的形式出现。
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时间序列预测

然后，作者比较了 Aaren 和 Transformer 在时间序列预测方面的表现。时间序列预测模型通常用在与气候（如天气）、能源（如供需）和经济（如股票价格）相关的领域。

表 3 中的结果显示，在所有数据集上，Aaren 与 Transformer 的性能相当。不过，与 Transformer 不同的是，Aaren 能高效处理时间序列数据，因此更适合与时间序列相关的领域。
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时间序列分类

接下来，作者比较了 Aaren 和 Transformer 在时间序列分类方面的表现。时间序列分类在许多重要的应用中很常见，例如模式识别（如心电图）、异常检测（如银行欺诈）或故障预测（如电网波动）。

从表 4 中可以看出，在所有数据集上，Aaren 与 Transformer 的表现不相上下。
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分析

最后，作者比较了 Aaren 和 Transformer 所需的资源。
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内存复杂性：在图 5（左）中，作者比较了 Aaren 和 Transformer（使用 KV 缓存）在推理时的内存使用情况。可以看到，伴随 KV 缓存技术的使用，Transformer 的内存使用量呈线性增长。相比之下，Aaren 只使用恒定的内存，无论 token 数量如何增长，因此它的效率要高得多。

时间复杂度：在图 5（右图）中，作者比较了 Aaren 和 Transformer（使用 KV 缓存）按顺序处理一串 token 所需的累计时间。对于 Transformer，累计计算量是 token 数的二次方，即 O (1 + 2 + ... + N) = O (N^2 )。相比之下，Aaren 的累计计算量是线性的。在图中，可以看到模型所需的累计时间也是类似的结果。具体来说，Transformer 所需的累计时间呈二次增长，而 Aaren 所需的累计时间呈线性增长。

参数数量：由于要学习初始隐藏状态 q，Aaren 模块需要的参数略多于 Transformer 模块。不过，由于 q 只是一个向量，因此差别不大。通过在同类模型中进行实证测量，作者发现 Transformer 使用了 3, 152, 384 个参数。相比之下，等效的 Aaren 使用了 3, 152, 896 个参数，参数增加量仅为 0.016%—— 对于内存和时间复杂性的显著差异来说，这只是微不足道的代价。
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