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　　近日，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)合作的論文《結(jié)構(gòu)感知的稀疏注意力Transformer模型SASA》被頂會(huì) SIGIR 2022錄取。論文主導(dǎo)通過引入稀疏自注意力的方式來提高Transformer模型處理長序列的效率和性能，并提出了結(jié)合代碼語言和結(jié)構(gòu)特性的面向長代碼序列的Transformer模型性能優(yōu)化方法。

　　SIGIR是人工智能領(lǐng)域智能信息檢索方向頂級(jí)國際會(huì)議，涉及搜索引擎、推薦系統(tǒng)等多個(gè)方向，該會(huì)議曾推動(dòng)了面向搜索的排序模型、基于深度學(xué)習(xí)的推薦算法等人工智能領(lǐng)域的核心創(chuàng)新，在學(xué)術(shù)和工業(yè)界都有巨大的影響力。此次入選意味著阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI自研的稀疏注意力Transformer模型達(dá)到了業(yè)界先進(jìn)水平，獲得了國際學(xué)者的認(rèn)可，展現(xiàn)了中國機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新在國際上的競爭力。

　　那么SASA主要解決了什么問題？基于Transformer的模型在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，從而導(dǎo)致上下文信息缺失。

　　針對(duì)以上問題，SASA設(shè)計(jì)了四種稀疏注意力模式，包括：sliding window attention，global attention，Top-k attention，AST-aware attention，在一定程度上將計(jì)算復(fù)雜度與序列長度解耦。其中sliding window和Top-k模式基于局部上下文和重要的attention交互學(xué)習(xí)表示，抽象語法樹（AST）模式引入代碼的結(jié)構(gòu)特性，與序列上下文信息相互補(bǔ)足，global attention通過與序列中所有token進(jìn)行交互來獲取全局信息。對(duì)比CodeBERT，GraphCodeBERT等方法，SASA在多個(gè)長代碼任務(wù)上取得最佳效果，同時(shí)也降低了內(nèi)存和計(jì)算復(fù)雜度。

　　SASA技術(shù)將在開源框架EasyNLP中集成，給PAI的NLP開發(fā)者提供基于稀疏注意力機(jī)制的長序列自然語言處理能力。機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI面向企業(yè)客戶級(jí)開發(fā)者，提供輕量化、高性價(jià)比的云原生機(jī)器學(xué)習(xí)，涵蓋PAI-DSW交互式建模、PAI-Designer可視化建模、PAI-DLC分布式訓(xùn)練到PAI-EAS模型在線部署的全流程。

　　論文信息

　　EasyNLP開源地址：https://github.com/alibaba/EasyNLP

　　論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2205.13730

　　論文名字

　　Understanding Long Programming Languages with Structure-Aware Sparse Attention. SIGIR 2022

　　論文作者

　　劉婷婷，汪誠愚，陳岑，高明，周傲英