Forgetting Transformer 开源项目教程

1. 项目介绍

Forgetting Transformer 是一个开源项目，旨在通过引入遗忘门（Forget Gate）来改进Transformer模型中的注意力机制。该模型是softmax注意力机制的一个扩展，通过遗忘门控制信息流的保留与遗忘，从而在处理序列数据时提高效率和性能。该项目的核心是Forgetting Attention机制，并提供了完整的PyTorch实现，包括训练和评估代码以及模型检查点。

2. 项目快速启动

环境准备

• Python 3.10 或更高版本
• pip（Python 包管理器）

安装步骤

如果你想使用Forgetting Attention核心或者FoX层/模型，可以按照以下步骤进行：

使用pip安装

如果你只是想使用Forgetting Attention核心，可以执行以下命令：

pip uninstall forgetting_transformer
pip install -U git+https://github.com/zhixuan-lin/forgetting-transformer.git

请注意记录你使用的提交哈希值。未来可能会引入破坏性的更改。

克隆仓库并安装

如果你想进行训练/评估或修改代码，需要克隆仓库并进行可编辑安装：

git clone [e-mail]:zhixuan-lin/forgetting-transformer.git
cd forgetting-transformer
pip install --editable .

注意：以上安装方法默认不会安装任何依赖。所需的依赖取决于你的使用目的，将在下面进行说明。

使用Forgetting Attention核心

如果你只想使用Forgetting Attention核心（例如，作为FlashAttention核心的替代），你需要安装以下依赖：

pip install pytest einops numpy
pip install torch==2.4.0

使用示例

以下是一个简单的示例，展示了如何使用Forgetting Attention：

import torch
from forgetting_transformer import forgetting_attention

batch_size = 4
num_heads = 12
seq_len = 512
head_dim = 64
dtype = torch.bfloat16
device = "cuda"

q = torch.randn((batch_size, seq_len, num_heads, head_dim), dtype=dtype, device=device, requires_grad=True)
k = torch.randn((batch_size, seq_len, num_heads, head_dim), dtype=dtype, device=device, requires_grad=True)
v = torch.randn((batch_size, seq_len, num_heads, head_dim), dtype=dtype, device=device, requires_grad=True)

fgate_logit = torch.randn((batch_size, seq_len, num_heads), dtype=dtype, device=device, requires_grad=True)
log_fgate = torch.nn.functional.logsigmoid(fgate_logit.float())

out = forgetting_attention(q, k, v, log_fgate)
assert out.size() == (batch_size, seq_len, num_heads, head_dim)
out.sum().backward()

3. 应用案例和最佳实践

Forgetting Transformer 可用于各种序列数据处理任务，如自然语言处理（NLP）中的文本分类、机器翻译等。以下是一些应用案例和最佳实践：

• 文本分类：在文本分类任务中，Forgetting Transformer 可以帮助模型更好地理解文本上下文，提高分类的准确性。
• 机器翻译：在机器翻译中，Forgetting Transformer 通过控制遗忘门，可以减少错误翻译的发生，提高翻译质量。

最佳实践包括：

• 使用适当的数据预处理和后处理步骤。
• 根据任务需求调整模型的超参数，如头数、序列长度、头维度等。
• 在训练初期使用较小的学习率，随着训练的进行逐渐增大。

4. 典型生态项目

Forgetting Transformer 可以与以下生态项目结合使用，以发挥更大的效益：

• Transformers：Hugging Face 的 Transformers 库提供了大量的预训练模型和工具，可以与Forgetting Transformer 结合，用于各种NLP任务。
• PyTorch：作为深度学习框架，PyTorch 与Forgetting Transformer 的结合可以为研究人员提供灵活性和效率。

通过以上的教程，你将能够快速上手并使用Forgetting Transformer 进行各种序列数据处理任务。