Transformer结构的轻量化改造

Transformer结构的轻量化改造：从理论到实践

在大模型部署实践中，Transformer架构的计算开销一直是性能瓶颈。本文将分享几种有效的轻量化改造方法，帮助ML工程师在保持模型性能的同时降低计算成本。

1. 线性注意力机制替换

传统自注意力机制计算复杂度为O(n²)，可通过线性注意力机制优化：

import torch
import torch.nn as nn

class LinearAttention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, heads=8):
        super().__init__()
        self.heads = heads
        self.dim = dim
        self.to_qkv = nn.Linear(dim, dim * 3)
        
    def forward(self, x):
        qkv = self.to_qkv(x)
        q, k, v = qkv.chunk(3, dim=-1)
        # 简化注意力计算
        attn = torch.softmax(q @ k.transpose(-2, -1) / (q.size(-1)**0.5), dim=-1)
        return attn @ v

2. 深度可分离卷积优化

通过深度可分离卷积减少参数量：

# 原始卷积层
conv = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1)
# 轻量化版本
conv_light = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1, groups=64),
    nn.Conv2d(64, 128, 1)
)

3. 知识蒸馏方法

使用轻量化模型作为教师网络：

# 蒸馏损失函数
def distillation_loss(student_output, teacher_output, temperature=4):
    soft_loss = nn.KLDivLoss()(
        F.log_softmax(student_output/temperature, dim=1),
        F.softmax(teacher_output/temperature, dim=1)
    ) * (temperature**2)
    return soft_loss

这些方法在实际部署中可将模型大小减少30-50%，同时保持90%以上的性能表现，适合生产环境快速落地。