Token merging (слияние токенов) — приём, в котором модель объединяет похожие представления токенов в более компактные блоки, уменьшая объём вычислений при сохранении структуры входа.
Определение
Token merging — это метод оптимизации вывода, при котором модель уменьшает количество активных токенов, объединяя близкие по представлениям элементы последовательности. Смысл подхода в том, что многие токены в больших текстах или мультимодальных данных содержат дублирующуюся или почти идентичную информацию. Объединение этих токенов в общие представления снижает нагрузку на механизм внимания и ускоряет вычисления.
Метод применяется как внутри архитектуры, так и в виде внешних оптимизационных этапов. Он особенно полезен в задачах, где вход крупный, а полноценное внимание слишком дорогое.
Как работает
Процесс token merging основан на сравнении векторных представлений токенов. Когда два или более токена оказываются близкими в пространстве признаков, система заменяет их одним агрегированным представлением.
Типичная схема:
- модель вычисляет представления токенов на ранних слоях;
- анализируются расстояния между соседними или структурно связанными токенами;
- похожие токены объединяются в единый вектор;
- внимание и последующие слои работают уже с сокращённой последовательностью;
- в конце, при необходимости, структура может быть восстановлена.
Существуют разные стратегии слияния:
- локальное слияние — объединяются токены в пределах фиксированного окна;
- динамическое слияние — система выбирает пары токенов по порогам близости;
- иерархическое слияние — последовательность уменьшает размер поэтапно;
- мультимодальное слияние — применяется к визуальным патчам или смешанным входам.
Основная идея — уменьшить число элементов, которые проходят через дорогостоящие операции внимания, сохранив при этом смысл и структуру исходных данных.
Где применяется
- Обработка длинных текстов, где часть последовательности содержит повторяющуюся информацию.
- Модели с большим контекстом, чтобы снизить стоимость внимания.
- Мультимодальные системы, особенно визуальные трансформеры, где вход состоит из множества похожих патчей.
- Сценарии потоковой генерации, где важно ускорить каждый шаг.
- Корпоративные решения с большими документами.
- Устройства с ограниченными ресурсами, где важно уменьшить последовательность.
Практические примеры использования
В визуальных трансформерах token merging применяется для уменьшения количества патчей: близкие визуальные регионы объединяются, и внимание работает уже с укрупнёнными элементами. Это ускоряет обработку изображений без заметного падения качества.
В текстовых моделях метод используется для оптимизации длинных документов. Если последовательность содержит множество однотипных фрагментов — например, повторяющиеся элементы списка или технические шаблоны — их можно объединить на ранних этапах, сократив работу внимания.
В корпоративных сценариях token merging ускоряет анализ больших инструкций или логов: похожие участки данных агрегируются, и система быстрее проходит через тяжёлые слои модели.
В мультимодальных системах слияние помогает объединять схожие патчи изображения с текстовыми аннотациями, снижая размер последовательности и улучшая пропускную способность.
Преимущества и ограничения
- Плюс: снижение вычислительных затрат.
- Плюс: увеличение скорости вывода.
- Плюс: уменьшение длины последовательности без значимой потери смысла.
- Плюс: хорошая совместимость с другими оптимизациями.
- Минус: риск потери мелких деталей при агрессивном слиянии.
- Минус: чувствительность к выбору порога близости токенов.
- Минус: сложность восстановления структуры, если это необходимо.
- Минус: возможные искажения при обработке структурированных данных.
Связанные термины
- Sparse attention
- Long-context архитектуры
- Hierarchical encoding
- Sequence compression
- Patch merging
- Memory tokens
- Inference optimization