摘要：在人工智能领域，注意力机制一直是核心技术之一，其性能和效率的提升对于推动整个领域的发展至关重要。近日，由姚期智院士团队打造的新型注意力机制 TPA（Tensor Product Attention）引起了广泛关注，该机制在节省 90% 内存的情况下，性能不降反

查考来源：量子位

在人工智能领域，注意力机制一直是核心技术之一，其性能和效率的提升对于推动整个领域的发展至关重要。近日，由姚期智院士团队打造的新型注意力机制 TPA（Tensor Product Attention）引起了广泛关注，该机制在节省 90% 内存的情况下，性能不降反升，为人工智能的发展带来了新的突破。

研究背景与团队合作

随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大语言模型的兴起，注意力机制在其中发挥着关键作用。然而，现有的注意力机制如多头注意力机制（MHA）、多查询注意力机制（MQA）和分组查询注意力机制（GQA）等虽然在众多任务中取得了不错的效果，但都存在计算和内存开销大的缺陷，这在一定程度上限制了模型的规模和应用场景。

为了克服这些局限性，姚期智院士团队联合上海期智研究员团队以及 UCLA 顾全全团队展开了深入研究。经过不懈努力，他们共同提出了张量积注意力机制 TPA，并在相关研究中取得了显著成果。

技术原理与创新点

TPA 的核心创新在于对每个 token 做动态的张量分解。在传统的注意力机制中，通常需要存储完整的静态键值对（KV），而 TPA 则不存储完整的静态 KV，而是保留分解的版本。通过这种方式，在注意力计算过程中，TPA 将查询（Q）、键（K）、值（V）分别构造为与上下文相关的分解张量，实现了动态适应。与 LoRA 系列低秩分解方法相比，TPA 的这种动态分解方式更加灵活和高效，能够根据上下文的变化实时调整分解的张量，从而更好地适应不同的输入序列。

在内存优化方面，通过只缓存分解后的秩，设置合适的参数可使内存占用降低 90% 或以上。这意味着在处理大规模数据和长序列时，模型所需的内存大大减少，从而可以在相同的硬件条件下处理更大规模的任务，或者在资源受限的环境中实现更高效的运行。

此外，TPA 还可以与流行的 RoPE 位置编码无缝集成。在以往的研究中，一些压缩 KV 缓存的方法与 RoPE 位置编码不兼容，每个注意力头需要额外的位置编码参数，而 TPA 能够以较低的成本旋转分解 KV，无需进行复杂的调整，这使得模型在保持高效计算的同时，能够更好地利用位置编码信息，提高模型的性能。

实验结果与性能优势

为了验证 TPA 的有效性，研究团队在 FineWeb-Edu 100B 数据集上进行了模型训练，并在 ARC、BoolQ、HellaSwag 和 MMLU 等基准测试中测试了零样本和少样本性能。实验结果表明，TPA 和 TPA-KVonly 在大多数任务中都优于或匹配所有基线，展现出了出色的性能。

在与其他注意力机制的对比实验中，TPA 在内存占用和计算效率方面的优势尤为明显。以传统的 MHA 为例，在处理相同长度的序列时，MHA 需要占用大量的内存来存储完整的 KV 对，而 TPA 仅需存储分解后的秩，内存占用大幅降低。同时，在计算速度上，TPA 由于采用了动态张量分解和优化的计算方式，计算效率更高，能够在更短的时间内完成相同的任务。

不仅如此，论文中还证明了流行的 MHA、MQA、GQA 都是 TPA 的特殊情况，用一个框架统一了现代注意力设计。这一成果不仅体现了 TPA 的通用性和强大的表达能力，也为未来注意力机制的研究和发展提供了一个更加统一和简洁的理论框架。

开源与社区影响

该研究成果的代码已在 GitHub 开源，这一举动受到了学术界和工业界的广泛关注和好评。开源使得更多的研究人员和开发者能够深入了解 TPA 的内部机制，并将其应用到自己的研究和项目中，有助于加速整个领域的技术创新和发展。

有创业者表示，TPA 的开源将大大降低他们在云计算资源上的成本支出，使得他们能够更加专注于业务创新和产品优化。对于一些资源受限的初创企业和研究机构来说，这无疑是一个巨大的福音，为他们提供了在人工智能领域进行深入探索和创新的机会。

同时，也有研究者认为，虽然论文中的实验看起来很有希望，但目前实验中的模型规模相对较小，希望在未来能够看到更多关于 TPA 在大规模模型和复杂任务中的应用结果。这也为姚期智团队以及其他研究人员提出了新的挑战和研究方向，促使他们进一步深入研究 TPA 在不同场景下的性能和适用性，不断完善和优化该机制。

应用前景与潜在影响

TPA 的出现为人工智能领域带来了诸多潜在的应用前景和深远影响。在自然语言处理领域，大语言模型如 GPT、BERT 等已经取得了巨大的成功，但随着模型规模的不断增大和应用场景的日益复杂，内存和计算效率问题成为了制约其进一步发展的瓶颈。TPA 的内存优化和高效计算特性使得在相同的硬件资源下，可以训练和部署更大规模的语言模型，从而提高模型的性能和泛化能力，为自然语言处理任务带来更准确、更高效的解决方案。

在计算机视觉领域，注意力机制同样发挥着重要作用，例如在图像识别、视频理解等任务中，通过对图像或视频中的关键区域进行关注，可以提高模型的识别精度和效率。TPA 的应用有望进一步优化计算机视觉模型中的注意力机制，降低模型的内存占用和计算成本，使其能够更好地适应复杂的视觉任务和大规模的数据集。

此外，在人工智能的其他领域如强化学习、生成对抗网络等，TPA 也具有广阔的应用前景。通过将 TPA 与其他先进技术相结合，可以开发出更高效、更智能的人工智能系统，为解决实际问题提供更强大的技术支持。

从更宏观的角度来看，TPA 的开源和广泛应用可能会引发整个人工智能领域对于注意力机制的重新思考和创新。它为研究人员提供了一种新的思路和方法，激励他们探索更加高效、更加灵活的注意力机制，推动人工智能技术不断向前发展。同时，这也将促进学术界和工业界的合作与交流，加速人工智能技术在各个领域的落地和应用，为社会经济的发展带来新的机遇和挑战。

姚期智团队开源的新型注意力机制 TPA 以其出色的内存优化和性能优势，在人工智能领域引起了轰动。这一成果不仅展示了团队在科研方面的卓越实力和创新精神，也为人工智能技术的发展注入了新的活力。相信在未来，TPA 将在更多的领域得到广泛应用和深入研究，为人工智能的发展带来更加辉煌的成就。

来源：人工智能学家