Google Titans 是否会终结基于 Transformer 的大语言模型（LLMs）

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自2024年底以来，生成式人工智能领域涌现了一股新趋势，那就是针对 Transformer 核心架构的创新，目标是提升其处理长上下文的能力并提高效率。像 Meta 的大概念模型（Large Concept Models）、字节潜变换器（Byte Latent Transformers）以及 Mamba 等，都是这一趋势的代表作。而如今，轮到 Google 登场了。他们推出了全新的 Titans 架构，再次证明了自己的技术实力。

什么是 Google Titans？

Google Titans 是一种全新的神经网络架构家族，专注于解决当前模型（尤其是 Transformer）的局限性，特别是在处理长期依赖和超长上下文窗口时的不足。Titans 的核心创新在于引入了神经长时记忆模块（neural long-term memory module），能够像人类一样记住历史上下文，从而在推理过程中高效结合短期记忆和长期记忆。

以下是 Titans 的关键特性和核心组件解析：

Google Titans 的核心功能

1. 神经长时记忆模块
   Titans 配备了深度神经长时记忆模块，能够在测试时记忆和存储历史数据。

   • 这套系统借鉴了人类长时记忆的工作机制，尤其擅长捕捉“令人惊讶”或“反常”的信息。
   • 它使用基于神经网络输入梯度的“惊喜指标”来判断哪些输入值得记忆。
   • 模块还引入了衰减机制，可以在管理记忆容量时逐步遗忘不相关的信息，类似于人类会忘记次要细节。

2. 记忆管理机制

   • 通过动态遗忘机制（类似于现代递归模型中的“遗忘门”），Titans 能适应性地遗忘不再需要的信息。
   • 记忆更新过程基于带动量的梯度下降方法，既能保留重要的历史信息，又能高效管理存储资源。

3. 三种记忆集成模式
   Titans 提出了三种将记忆模块融入整体架构的方法：

   • 记忆即上下文（MAC）：将长期记忆视为当前信息的上下文，通过注意力机制将历史信息与当前上下文结合。
   • 记忆即门控（MAG）：与滑动窗口注意力机制并行使用，记忆模块在模型中扮演渐隐记忆的角色。
   • 记忆即层（MAL）：将记忆模块作为神经网络中的一层，压缩过去和当前的上下文后传递给注意力模块。

4. 持久性记忆
   除了长时记忆，Titans 还拥有持久性记忆模块，专门存储任务相关的参数。这种记忆与输入无关，但能帮助模型在不同上下文间保留任务相关的信息。

5. 效率与可扩展性
   Titans 的设计注重效率与可扩展性：

   • 能处理超过 200 万个标记的上下文窗口，适用于超长文档和序列数据。
   • 使用快速、可并行化的算法进行训练，充分利用张量操作和小批量梯度下降方法。
   • 针对训练与推理进行了优化，特别适合语言建模、时间序列预测和基因组学等大规模任务。

6. 性能表现
   Titans 在多个任务上表现超越了当前主流模型（如 Transformers 和现代线性递归模型）：

   • 在语言建模、常识推理和长上下文任务（如“在干草堆中找针”）上表现尤为突出。
   • 在参数规模较小的情况下，Titans 在需要长期记忆和推理的任务上，甚至可以媲美大型模型（如 GPT-4）。

Titans 是否会取代 Transformer？

虽然 Titans 的出现代表了一次重大的技术飞跃，但 Transformer 的“退场”可能并不会那么快。以下从几个方面分析两者的关系：

1. 记忆处理能力的对比

• Transformers：专注于短期记忆，擅长处理当前上下文（例如最近的几句话）。但其上下文窗口有限，无法记住更长序列中的早期信息。
• Titans：通过引入长时记忆模块解决了这一短板，能够高效结合短期注意力和长期记忆，在超长文本处理上占据优势。

2. 扩展性与计算效率

• Transformers：在处理超长序列时，其注意力机制的计算成本会大幅增加，容易陷入效率瓶颈。
• Titans：采用更高效的记忆系统，能够压缩并存储过去的重要信息，无需反复计算，从而大幅提高效率。

3. 遗忘机制

• Transformers：缺乏内置的遗忘机制，容易被冗余信息“拖累”。
• Titans：内置动态遗忘机制，能智能决定哪些信息值得保留、哪些可以遗忘，从而在资源管理上更胜一筹。

4. 学习“惊喜点”

• Transformers：对所有输入信息一视同仁，没有特别优先级。
• Titans：能够优先记住“令人惊讶”或“异常”的信息，使得信息处理更加贴近人类的认知模式。

5. 应用场景的差异

• Transformers：适合短文本任务，如翻译一句话或总结一段内容。
• Titans：擅长长文档处理、时间序列预测和需要深度推理的复杂任务。

总结

Google Titans 并不是 Transformer 的终结者，而更像是一种进化与补充。对于需要处理超长文本、复杂推理以及长期依赖任务的场景，Titans 无疑是一个革命性的工具。但对于短文本或中等上下文任务，Transformer 仍然是一个强大且高效的选择。

未来，Titans 和 Transformer 很可能会根据不同任务各自发光发热。Titans 的出现，不仅为长上下文任务带来了全新的解决方案，也推动了生成式人工智能架构的进一步发展！