阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI與華東師范大學(xué)高明教授團(tuán)隊(duì)合作在SIGIR2022上發(fā)表了結(jié)構(gòu)感知的稀疏注意力Transformer模型SASA，這是面向長代碼序列的Transformer模型優(yōu)化方法，致力于提升長代碼場景下的效果和性能。由于self-attention模塊的復(fù)雜度隨序列長度呈次方增長，多數(shù)編程預(yù)訓(xùn)練語言模型（Programming-based Pretrained Language Models, PPLM）采用序列截?cái)嗟姆绞教幚泶a序列。SASA方法將self-attention的計(jì)算稀疏化，同時(shí)結(jié)合了代碼的結(jié)構(gòu)特性，從而提升了長序列任務(wù)的性能，也降低了內(nèi)存和計(jì)算復(fù)雜度。
論文：Tingting Liu, Chengyu Wang, Cen Chen, Ming Gao, and Aoying Zhou. Understanding Long Programming Languages with Structure-Aware sparse Attention. SIGIR 2022
模型框架
下圖展示了SASA的整體框架：
其中，SASA主要包含兩個(gè)階段：預(yù)處理階段和Sparse Transformer訓(xùn)練階段。在預(yù)處理階段得到兩個(gè)token之間的交互矩陣，一個(gè)是top-k frequency矩陣，一個(gè)是AST pattern矩陣。Top-k frequency矩陣是利用代碼預(yù)訓(xùn)練語言模型在CodeSearchNet語料上學(xué)習(xí)token之間的attention交互頻率，AST pattern矩陣是解析代碼的抽象語法樹（Abstract Syntax Tree，AST ），根據(jù)語法樹的連接關(guān)系得到token之間的交互信息。Sparse Transformer訓(xùn)練階段以Transformer Encoder作為基礎(chǔ)框架，將full self-attention替換為structure-aware sparse self-attention，在符合特定模式的token pair之間進(jìn)行attention計(jì)算，從而降低計(jì)算復(fù)雜度。
SASA稀疏注意力一共包括如下四個(gè)模塊：
- Sliding window attention：僅在滑動(dòng)窗口內(nèi)的token之間計(jì)算self-attention，保留局部上下文的特征，計(jì)算復(fù)雜度為，為序列長度，是滑動(dòng)窗口大小。
- Global attention：設(shè)置一定的global token，這些token將與序列中所有token進(jìn)行attention計(jì)算，從而獲取序列的全局信息，計(jì)算復(fù)雜度為，為global token個(gè)數(shù)。
- Top-k sparse attention：Transformer模型中的attention交互是稀疏且長尾的，對于每個(gè)token，僅與其attention交互最高的top-k個(gè)token計(jì)算attention，復(fù)雜度為。
- AST-aware structure attention：代碼不同于自然語言序列，有更強(qiáng)的結(jié)構(gòu)特性，通過將代碼解析成抽象語法樹（AST），然后根據(jù)語法樹中的連接關(guān)系確定attention計(jì)算的范圍。
為了適應(yīng)現(xiàn)代硬件的并行計(jì)算特性，我們將序列劃分為若干block，而非以token為單位進(jìn)行計(jì)算，每個(gè)query block與
個(gè)滑動(dòng)窗口blocks和
個(gè)global blocks以及
個(gè)top-k和AST blocks計(jì)算attention，總體的計(jì)算復(fù)雜度為
，
b為block size。
每個(gè)sparse attention pattern 對應(yīng)一個(gè)attention矩陣，以sliding window attention為例，其attention矩陣的計(jì)算為：
ASA偽代碼：
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
我們采用CodeXGLUE[1]提供的四個(gè)任務(wù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行評測，分別為code clone detection，defect detection，code search，code summarization。我們提取其中的序列長度大于512的數(shù)據(jù)組成長序列數(shù)據(jù)集，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：
從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，SASA在三個(gè)數(shù)據(jù)集上的性能明顯超過所有Baseline。其中Roberta-base[2]，CodeBERT[3]，GraphCodeBERT[4]是采用截?cái)嗟姆绞教幚黹L序列，這將損失一部分的上下文信息。Longformer[5]和BigBird[6]是在自然語言處理中用于處理長序列的方法，但未考慮代碼的結(jié)構(gòu)特性，直接遷移到代碼任務(wù)上效果不佳。
為了驗(yàn)證top-k sparse attention和AST-aware sparse attention模塊的效果，我們在BigCloneBench和Defect Detection數(shù)據(jù)集上做了消融實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如下：
sparse attention模塊不僅對于長代碼的任務(wù)性能有提升，還可以大幅減少顯存使用，在同樣的設(shè)備下，SASA可以設(shè)置更大的batch size，而full self-attention的模型則面臨out of memory的問題，具體顯存使用情況如下圖：
SASA作為一個(gè)sparse attention的模塊，可以遷移到基于Transformer的其他預(yù)訓(xùn)練模型上，用于處理長序列的自然語言處理任務(wù)，后續(xù)將集成到開源框架EasyNLP（https://github.com/alibaba/EasyNLP）中，貢獻(xiàn)給開源社區(qū)。
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2205.13730
參考文獻(xiàn)
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