ALiBi（Attention with Linear Biases）是一种先进的相对位置编码技术，主要用于自注意力模型中，以增强模型对单词之间相对位置的理解。以下是ALiBi的一些关键特点和实现细节：

  1. 基本概念：

    • ALiBi通过在自注意力机制的输入上添加线性偏置项来引入位置信息，这些偏置项基于输入的位置计算，从而反映出输入之间的相对位置信息。

  2. 实现方式：

    • 实现ALiBi主要包括计算每个输入位置i和输出位置j之间的线性偏置b_ij = i - j，然后将这个偏置添加到自注意力机制的输入上。如果自注意力机制的输入是一个矩阵X，那么新的输入就是X + b*m。

  3. 处理远距离衰减问题：

    • Alibi利用softmax函数的特性进行差异性的软放大，通过扩大token之间的位置差异性，避免远距离时被衰减至接近0。这种处理方式直接作用在attention分数上，能够有效地放大远距离的内积值。

  4. 外推性能：

    • 论文结果表明，ALiBi极大地提升了模型的外推性能，即使在16k token的输入下依然可以很好地支持。

  5. 混合精度下的问题：

    • 在混合精度下，由于低精度（float16/bfloat16）浮点数表示精度不足，可能导致位置编码碰撞的问题，尤其是在上下文窗口较大时，这个问题会变得更加严重。

  6. 计算公式：

    • 标准attention计算：softmax(q_iK^T)，带上ALiBi的计算：softmax(q_iK^T + m*[-(i-1),...,-2,-1,0]) 。

  7. 代码实现：

    • 在代码层面，ALiBi的实现涉及到计算斜率数组m，然后计算一个距离矩阵distance，这个矩阵表示每个位置与其他位置的相对距离。最后，返回一个偏置矩阵，这个矩阵是距离矩阵和斜率数组的元素乘积。

综上所述，ALiBi是一种有效的位置编码方法，特别适用于处理长序列数据，能够提升模型的外推性能和对位置差异性的敏感度。