科学空间|Scientific Spaces

在文章《Transformer升级之路：20、MLA好在哪里?（上）》中，我们对MLA相比常见MHA、GQA、MQA的一些变化分别做了消融实验，其中的变化包括“增大head_dims”、“Partial RoPE”和“KV共享”，实验的初步结果是这三个变化很可能都是MLA效果优异的原因。

本文我们将从一个更加偏理论的角度出发，来理解MLA的成功之处。

部分旋转

首先，我们把最终的断言放在前面：

在相同训练成本和推理成本下，MLA可能是效果最好的Full Attention变体。

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从文章《线性注意力简史：从模仿、创新到反哺》我们可以发现，DeltaNet及其后的线性Attention模型，基本上都关联到了逆矩阵$(\boldsymbol{I} + \boldsymbol{K}\boldsymbol{K}^{\top}\odot\boldsymbol{M}^-)^{-1}$。本文就专门来探讨一下这类具有“对角+低秩”特点的三角矩阵的逆矩阵计算。

基本结果

我们将问题一般地定义如下：

给定矩阵$\boldsymbol{Q},\boldsymbol{K}\in\mathbb{R}^{n\times d}$和对角矩阵$\boldsymbol{\Lambda}\in\mathbb{R}^{n\times n}$，满足$n\gg d$，定义 \begin{equation}\boldsymbol{T} = \boldsymbol{\Lambda} + \boldsymbol{Q}\boldsymbol{K}^{\top}\odot\boldsymbol{M}^-\end{equation} 其中$\boldsymbol{M}^-=\boldsymbol{M} - \boldsymbol{I}$，矩阵$\boldsymbol{M}$定义为 \begin{equation}M_{i,j} = \left\{\begin{aligned} &1, &i \geq j \\ &0, &i < j\end{aligned}\right.\end{equation} 现在要求逆矩阵$\boldsymbol{T}^{-1}$，并且证明其复杂度是$\mathcal{O}(n^2)$。

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前面我们在《通过msign来计算奇异值裁剪mclip（上）》讨论了奇异值裁剪$\newcommand{mclip}{\mathop{\text{mclip}}}\mclip$的数值计算，核心思路来自 @leloykun 的文章《Numerically Stable Spectral Clipping Via Newton-Schulz Iteration》（现已重新修订和改名），通过寻找基于$\newcommand{msign}{\mathop{\text{msign}}}\msign$的表达式来避免另外寻找Newton-Schulz迭代，在文章中笔者提出了一个计算量更低的嵌套$\msign$方案。

不过前两天，@leloykun 在推特上指出笔者的方案实际计算中存在误差偏大的问题。本文来具体分析一下这个问题，并给出一个更高效、误差更低的新方案。

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在《msign的导数》一文中，我们正式引入了两种矩阵符号函数$\newcommand{msign}{\mathop{\text{msign}}}\msign$和$\newcommand{mcsgn}{\mathop{\text{mcsgn}}}\mcsgn$，其中$\msign$是Muon的核心运算，而$\mcsgn$则是用来解Sylvester方程。那么$\mcsgn$除了用来解Sylvester方程外，还能干些什么呢？本文就来整理一下这个问题的答案。

两种符号

设矩阵$\boldsymbol{M}\in\mathbb{R}^{n\times m}$，我们有两种矩阵符号函数
\begin{gather}\msign(\boldsymbol{M}) = (\boldsymbol{M}\boldsymbol{M}^{\top})^{-1/2}\boldsymbol{M}= \boldsymbol{M}(\boldsymbol{M}^{\top}\boldsymbol{M})^{-1/2} \\[6pt]
\mcsgn(\boldsymbol{M}) = (\boldsymbol{M}^2)^{-1/2}\boldsymbol{M}= \boldsymbol{M}(\boldsymbol{M}^2)^{-1/2}
\end{gather}

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在中文圈，本站应该算是比较早关注线性Attention的了，在2020年写首篇相关博客《线性Attention的探索：Attention必须有个Softmax吗？》时，大家主要讨论的还是BERT相关的Softmax Attention。事后来看，在BERT时代考虑线性Attention并不是太明智，因为当时训练长度比较短，且模型主要还是Encoder，用线性Attention来做基本没有优势。对此，笔者也曾撰文《线性Transformer应该不是你要等的那个模型》表达这一观点。

直到ChatGPT的出世，倒逼大家都去做Decoder-only的生成式模型，这跟线性Attention的RNN形式高度契合。同时，追求更长的训练长度也使得Softmax Attention的二次复杂度瓶颈愈发明显。在这样的新背景下，线性Attention越来越体现出竞争力，甚至出现了“反哺”Softmax Attention的迹象。

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这篇文章我们来推导$\newcommand{msign}{\mathop{\text{msign}}}\msign$算子的求导公式。如果读者想要像《Test-Time Training Done Right》一样，将TTT和Muon结合起来，那么本文可能会对你有帮助。

两种定义

本文依然假设大家已经对$\msign$有所了解，如果还没有，可以先移步阅读《Muon优化器赏析：从向量到矩阵的本质跨越》和《msign算子的Newton-Schulz迭代（上）》。现设有矩阵$\boldsymbol{M}\in\mathbb{R}^{n\times m}$，那么
\begin{equation}\boldsymbol{U},\boldsymbol{\Sigma},\boldsymbol{V}^{\top} = \text{SVD}(\boldsymbol{M}) \quad\Rightarrow\quad \msign(\boldsymbol{M}) = \boldsymbol{U}_{[:,:r]}\boldsymbol{V}_{[:,:r]}^{\top}\end{equation}
其中$\boldsymbol{U}\in\mathbb{R}^{n\times n},\boldsymbol{\Sigma}\in\mathbb{R}^{n\times m},\boldsymbol{V}\in\mathbb{R}^{m\times m}$，$r$是$\boldsymbol{M}$的秩。简单来说，$\msign$就是把矩阵的所有非零奇异值都变成1后所得的新矩阵。

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前面我们用了两篇文章《msign算子的Newton-Schulz迭代（上）》和《msign算子的Newton-Schulz迭代（下）》讨论了矩阵的$\newcommand{msign}{\mathop{\text{msign}}}\newcommand{sign}{\mathop{\text{sign}}}\newcommand{clip}{\mathop{\text{clip}}}\newcommand{mclip}{\mathop{\text{mclip}}}\msign$算子的数值计算，这篇文章我们来关注“奇异值裁剪（Singular Value Clipping）”运算，它最近在 @_arohan_ 的推特上引起了热议，我们此前在《高阶muP：更简明但更高明的谱条件缩放》也提到过，接下来我们简称为$\mclip$。

基本概念

对于标量$x$，$\clip$运算定义为
\begin{equation}\clip(x) = \max(\min(x, 1), -1) = \left\{\begin{aligned}1, &\quad x\geq 1 \\
x, &\quad x\in(-1, 1)\\
-1, &\quad x\leq -1
\end{aligned}\right.\end{equation}

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在上文《msign算子的Newton-Schulz迭代（上）》中，我们试图为$\mathop{\text{msign}}$算子寻找更好的Newton-Schulz迭代，以期在有限迭代步数内能达到尽可能高的近似程度，这一过程又可以转化为标量函数$\mathop{\text{sign}}(x)$寻找同样形式的多项式迭代。当时，我们的求解思路是用Adam优化器端到端地求一个局部最优解，虽然有效但稍显粗暴。

而在几天前，arXiv新出了一篇论文《The Polar Express: Optimal Matrix Sign Methods and Their Application to the Muon Algorithm》，作者运用了一系列精妙的数学结论，以优雅且硬核的方式给出了更漂亮的答案。本文让我们一起欣赏和学习一番这篇精彩的论文。

问题描述

相关背景和转化过程我们就不再重复了，直接给出我们要求解的问题是
\begin{equation}\mathop{\text{argmin}}_f d(f(x),1)\end{equation}

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