八问八答搞懂Transformer内部运作原理

今日应用

悦音配音

制片帮悦音是制片帮旗下配音产品品牌，可以在线将文字转成语音的智能配音产品。悦音配音提供男声女声童声、普通话，方言，英文等多语种的真人声音，在您输入文字后直接生成音频。是一款ai智能在线配音语音合成工具软件。为广告宣传片，短视频实现快速配音需求。

今日话题

八问八答搞懂Transformer内部运作原理

 

重点标签 Transformer、Sakana AI、信息流、深度学习、人工智能

文章摘要

Sakana AI公司近期发表的论文《Transformer Layers as Painters》深入探讨了预训练Transformer模型中的信息流，并通过一系列实验，对仅解码器和仅编码器冻结的Transformer模型进行了研究。该研究未对预训练模型进行微调，而是通过类比画家作画流水线来理解Transformer内部机制，提出了多个关于模型层功能的假设，并进行了验证。

实验结果表明，Transformer的中间层共享一个表征空间，与外围层（第一层和最后几层）具有不同的表征空间。此外，并非所有层都是必要的，可以删除一些中间层而不会导致灾难性故障。中间层执行不同的功能，共享权重并不可行。层的顺序对模型有一定重要性，但即使改变顺序，层仍能发挥作用。并行运行层在一般情况下是可行的，但对于需要顺序逻辑理解的任务，这种方法可能不太适用。

研究还发现，对于抽象推理和数学推理任务，模型层的顺序具有更高的依赖性，而对于主要依赖语义理解的任务，顺序的影响相对较小。循环并行层可以提高模型性能，最佳迭代次数与并行化层数成正比。在所有实验中，重复单一层的影响最严重，而随机化层顺序和循环并行的影响最小。

这项研究为理解Transformer模型的内部机制提供了新的视角，并为进一步优化和改进模型提供了有价值的见解。更多细节和发现可以在原论文中找到。

文章来源

原文地址: 点我阅读全文
原文作者: 机器之心