设计一个特殊token以从1亿词表中动态采样8192个词来表达当前序列

为了设计一个特殊token以从1亿词表中动态采样8192个词来表达当前序列，可以采用以下分步方案：

1. 特殊token的设计与作用

定义特殊token：在输入序列前添加一个特殊标记，如[SUBVOCAB]。该token的嵌入包含触发子词表采样的元信息。
触发机制：当模型处理到[SUBVOCAB]时，启动动态采样流程，生成当前序列相关的子词表。

2. 序列表示生成

上下文编码：通过模型的初始层（如Transformer编码器）处理输入序列，生成上下文感知的表示。
聚合序列特征：使用池化操作（如均值池化或[CLS]标记的隐藏状态）将序列编码为固定长度的查询向量( q )。

3. 高效子词表采样

预构建索引：使用高效近似最近邻库（如FAISS）对1亿词表的嵌入构建索引，加速检索。
动态检索：用查询向量( q )在索引中检索Top-8192最相关的词。相关性可通过余弦相似度或内积计算。
实时采样：返回8192个词的ID及嵌入，作为当前序列的子词表。

4. 动态嵌入与注意力机制

子词表嵌入加载：将采样的词嵌入动态加载到模型的嵌入层中，替换或扩展默认的词表。
稀疏注意力掩码：在注意力层应用动态生成的掩码，仅允许关注子词表中的词，降低计算复杂度。

5. 训练策略

联合训练采样器：将采样模块（如FAISS查询）集成到模型中，通过梯度估计（如Straight-Through Gumbel Estimator）实现端到端训练。
辅助损失函数：设计损失项，确保真实标签词被包含在采样子词表中（如最大化正确词的相似度得分）。
课程学习：逐步增加采样难度，初期使用较大子词表，逐渐收紧至8192，帮助模型适应动态采样。

6. 推理优化

缓存子词表：对相似序列缓存采样结果，减少重复检索开销。
层级采样：将1亿词预聚类为多个簇，先选相关簇再采样，减少实时计算量。

7. 实现示例（伪代码）

python">import faiss
import torchclass DynamicSampler(torch.nn.Module):def __init__(self, huge_vocab_embeddings):super().__init__()self.index = faiss.IndexFlatIP(huge_vocab_embeddings.shape[1])self.index.add(huge_vocab_embeddings)  # 预加载1亿词嵌入def forward(self, query_vector, k=8192):distances, indices = self.index.search(query_vector, k)return indices  # 返回子词表IDclass CustomModel(torch.nn.Module):def __init__(self, base_model, sampler):super().__init__()self.base_model = base_modelself.sampler = samplerself.sub_vocab_embedding = torch.nn.Embedding(8192, hidden_size)def forward(self, input_ids):# 检测特殊token位置subvocab_pos = (input_ids == SUBVOCAB_ID).nonzero()# 提取上下文向量context_vectors = self.base_model.get_context_embeddings(input_ids)query = context_vectors[subvocab_pos]# 采样子词表sub_vocab_ids = self.sampler(query)# 动态加载子词表嵌入self.sub_vocab_embedding.weight.data = load_embeddings(sub_vocab_ids)# 替换后续处理的词表output = self.base_model(input_ids, sub_vocab=self.sub_vocab_embedding)return output