许可协议：Apache-2.0
任务类型：文本分类
数据集：

• stanfordnlp/imdb
  库名称：transformers

增强版SwarmFormer：高效序列建模的智能新方案

在持续优化高效序列建模架构的过程中，我们对SwarmFormer进行了重要升级，提升了其性能、扩展性和稳定性。新设计引入了分层注意力机制、动态聚类技术和门控反馈系统，使模型能更高效处理长序列的同时降低计算开销。

为何改进SwarmFormer？

初代SwarmFormer采用令牌-集群交互模型，通过令牌自组织成集群、高层信息交换和精炼表征回传来处理长程依赖。虽然有效，但仍存在局限：

❌ 固定集群分配导致令牌分组僵化
❌ 滚动平移的局部注意力难以捕捉细粒度依赖
❌ 集群到令牌的更新缺乏门控，引发噪声干扰
❌ 注意力层未共享权重，参数量膨胀

为此，我们引入一系列关键改进，在保持计算效率的同时增强模型表现力。

新版SwarmFormer架构的核心升级

1. 局部窗口注意力替代滚动平移

采用局部窗口注意力（类似滑动Transformer和卷积滤波器），无需冗余平移即可高效提取局部特征，提升局部建模能力。

2. 集群多头部自注意力机制

在集群层面应用多头自注意力（MHA），使每个注意力头能学习不同的集群-令牌关系，优化上下文表征。

3. 动态路由门控替代均匀分块

通过基于注意力的动态路由机制，令牌可自适应选择归属集群，取代原有的强制均匀分配，提升集群语义一致性。

4. 门控反馈稳定令牌更新

新增残差MLP门控机制过滤噪声，确保只有有效信息从集群回传给令牌。

5. 全模块前置层归一化

在每个前馈层和注意力层前添加LayerNorm，显著稳定训练过程，改善梯度流动与收敛性。

6. 集群注意力权重共享

在全局集群注意力模块中共享查询/键/值投影矩阵的权重，减少参数量而不损失性能。

7. 金字塔式分层聚类结构

采用层级金字塔架构：
✅ 底层处理细粒度局部交互（更多集群）
✅ 高层处理抽象粗粒度表征（更少集群）
这种多尺度聚类能高效传递高层信息而不丢失细节。

8. Gumbel-Softmax实现可微分聚类

通过Gumbel-Softmax采样使集群分配可学习，利用反向传播优化聚类一致性。

新版SwarmFormer架构的计算开销显著低于原版，以下数学对比予以证明。

原版SwarmFormer计算复杂度

令牌到集群注意力：

每个令牌需关注所有集群，复杂度为：
$$O(NCd)$$
其中：

• N = 序列长度
• C = 集群数量
• d = 隐藏维度

集群到令牌广播：

每个集群更新所有令牌，复杂度：
$$O(NCd)$$

总复杂度（原版）：

$$O(2NCd)$$

新版SwarmFormer计算复杂度

局部窗口注意力：

每个令牌仅关注窗口大小w内的邻居（通常w≪N）：
$$O(Nwd)$$

权重共享的多头集群注意力：

保持原注意力复杂度但减少矩阵乘法：
$$O(NCd)$$

令牌到集群门控：

仅部分令牌（比例p<1）参与集群更新：
$$O(pNCd)$$

门控反馈机制：

MLP门控复杂度为：
$$O(Nd^2)$$

金字塔分层聚类：

集群数量逐层递减形成几何级数：
$$O(NCd + \frac{NCd}{2} + \frac{NCd}{4} + ...)$$

最终复杂度对比

由于：

• 窗口注意力w≪N
• 集群更新比例p<1
• d²项仅存在于小型MLP中
• 分层聚类减少总交互量

可得：
$$O(NCd) > O(Nwd + pNCd + Nd^2)$$

结论：新版效率显著提升

• ✅ 更低计算量：窗口注意力+分层聚类
• ✅ 更少冗余更新：门控反馈+动态路由
• ✅ 参数共享进一步压缩模型

核心优势：🚀 在保持/提升性能的前提下，实现更快的训练与推理！

您对分层注意力和自适应聚类有何见解？欢迎留言讨论！ 🎯

参考文献

@article{legg2025swarmformer,
  title={SwarmFormer: 基于蜂群令牌表征的局部-全局分层注意力机制},
  author={Legg, Jordan and Sturmanis, Mikus and {Takara.ai}},
  journal={Takara.ai研究},
  year={2025},
  url={https://takara.ai/papers/SwarmFormer-Local-Global-Hierarchical-Attention-via-Swarming-Token-Representations.pdf}
}