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转自新智元公众号
编辑：David 拉燕
【导读】近日，微软研究院的研究人员搞出了一个1000层的Transformer，在多语种机器翻译任务上刷新多项SOTA
近年来，追求大规模的Transformer模型成为了一种潮流。
从一开始的百万级的模型参数，到十亿级，再到万亿级，参数规模极大增加。大规模的模型可以在大量任务中可以有更棒的表现，在小样本和零样本学习的情况下也展现出了出色的能力。尽管参数的数量越来越大，参数的深度却一直在被Transformer训练的不稳定性所局限。2019年，科学家Nguyen和Salazar发现，基于post-norm连接的pre-norm残差连接可以提升Transformer的稳定性。底层Pre-LN的梯度会比顶层的要大，这就导致和Post-LN相比，在性能上会有些许衰退。为了解决这个问题，研究人员尝试提升了深度Transformer的优化。这是通过更好的初始化或是架构实现的。这些办法使Transformer在数百层的情况下也能保持稳定。但是还是没有一种办法可以使Transformer的层数到达1000.
论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.00555
最近，来自微软研究院的一篇论文，成功实现了Transformer层数量级上的突破，达到了1000层。
研究人员的目标就是不断提升Transformer训练的稳定性，继续提升模型的深度。他们研究了优化不稳定的原因所在，发现正是模型参数规模爆炸式的增加导致了这种不稳定性。基于上述结论，研究人员在残差连接处使用了一种新的规范化函数——DEEPNORM。理论上，这种新的函数可以把模型的更新限制在一个常数以内。这种办法看似简单，实则有效，只需要改变几行代码而已。有了新函数，Transformers的稳定性就得到了大幅提升。研究人员也可以把模型的深度扩大到1000层。此外，DEEPNORM还成功将Post-LN和Pre-LN的优良性能进行结合。新方法是Transformers的上位替代，对于深度的模型和大规模的模型都是如此。值得一提的是，和目前最先进的有12B参数的48层模型相比，3.2B参数的200层模型实现了5 BLEU的提升。这部分提升主要体现在大规模多语言机器翻译基准上。在基于Transformer的PostLN上使用新发现的办法不是件难事。和Post-LN相比，DEEPNORM进行层级规范化之前，升级了残差连接。另外，研究人员在初始化的过程中把参数降级了。特别要指出，他们把前馈网络的占比提高了，一同被提高的还有注意力层的价值投影和输出投影。研究人员引入了超深Transformer——DEEPNET. 通过缓解极大增长的模型在升级中遇到的问题，DEEPNET可以是优化的过程更加稳定。首先，研究人员给出了DEEPNET模型升级的预测量级。之后又给出了理论分析，发现只要使用DEEPNORM，DEEPNET升级的过程就可以被限制在一个常数。DEEPNET基于Transformer架构。和之前的vanilla Transformer相比，在每个子层上，都使用了研究人员最新研究的DEEPNORM，而不是Post-LN。其中，α是常数，Gl(xl , θl)是第I层Transformer的子层的方程，同时θl是系数。DEEPNET还能残差内部的权重放大了β。此外，注意力是Transformer一个很重要的部分。在不失一般性的情况下，研究人员研究了1-head的情况。其中Q、K、V分别指query、key和value。而WQ、WK、WV都是输入的映射矩阵。WO则是输出的映射矩阵。因此，注意力方程式可以写作：下图展示了在早期的训练阶段，vanilla Post-LN和DEEPNET模型升级时的情况。研究人员将64-128-2微小Transformer进行了可视化，它们的深度从6L6L到100L100L不等。从该图中我们可以看出，DEEPNET比Post-LN有更稳定的更新。我们在流行的机器翻译基准上验证了DEEPNET的有效性，包括 IWSLT-14德语-英语（De-En）数据集和WMT-17英语-德语（En-De）数据集。我们将DEEPNET与多个最先进的深层Transformer模型进行了比较，包括DLCL、NormFormer、ReZero、R-Fixup，T-Fixup，DS-init等。我们用上述其他模型的开源代码重现了基线标准性能，并设置了相同的超参数。使用BLEU作为所有实验的评估指标，评估结果如下：上表所示为基线和DEEPNET的结果和DEEPNET在WMT-17 英语-德语翻译数据集上的结果与Post-LN的模型相比，DEEPNET更加稳定，可以成功扩展到100L-100L，在测试集上达到28.9的BLEU。相比之下，当深度达到50L-50L时，带有Post-LN的基线导致了不稳定的优化。此外，当模型较浅时，DEEPNET取得了与这些基线相当的性能。我们将模型的深度从10L-10L到100L-100L，间隔为10层。除了ReZero3，所有实验都是在混合精度训练下进行的。上图所示为IWSLT-14数据集上的结果。我们对模型进行了8000步的训练，因为我们发现大多数收敛发生在优化的开始阶段。总的来说，DEEPNET从浅到深都很稳定，收敛很快，只用了8000步就达到了30多个BLEU，大多数基线达不到这一水平。另外，随着模型深度的增加，其性能不断提高。我们进一步将DEEPNET分别扩展到更高的学习率、批规模和隐藏维度上。在每个实验中只改变一个超参数，其他超参数固定。上图所示为WMT-17验证集上的损失曲线。结果表明，在这一设置下，DEEPNET可以毫无困难地训练。在1024个隐藏大小的情况下，由于过拟合，DEEPNET的损失在10K步之后增加。此外，DEEPNET可以从更大的设置中获益，获得更快的收敛速度和更低的验证损失。
我们在大规模多语言机器翻译上进行了实验，这是大模型的一个很好的测试平台。首先使用OPUS-100语料库来评估模型。OPUS100是一个以英语为中心的多语言语料库，涵盖了100种语言，它是从OPUS集合中随机抽取的。我们将DEEPNET的规模扩大到1000层。该模型有一个500层的编码器，一个500层的解码器，512个隐藏大小，8个注意力头，以及2048维的前馈层。如上图所示，实验结果表明，增加网络深度可以显著提高神经机器翻译的翻译质量：48层的基线比12层的模型平均实现了3.2分BLEU分数增长。DEEPNET可以成功地将深度扩大到1000层，比基线提高了4.4 BLEU。而且DEEPNET只训练了4个epoch，如果有更多的计算预算，其性能还可以进一步提高。为了探索DEEPNET在多语言神经机器翻译上的局限，我们还使用CCMatrix扩大训练数据的规模。我们扩大了CCAligned、OPUS和Tatoeba4的数据，以覆盖Flores101评估集的所有语言。最终的数据包括102种语言，1932个方向，以及120亿个句子对。利用这些数据，我们用100层编码器、100层解码器、1024个隐藏维度、16个头和4096个中间维度的前馈层来训练DEEPNET，结果如下：综上，DEEPNET提高了Transformer的稳定性，并成功地将其扩展到1000层。它在理论上证明了以模型更新的恒定上界来稳定优化。实验结果验证了我们的方法在各种基准中的有效性。目前的实验专注于机器翻译作为一个测试平台。在未来，我们将扩展DEEPNET，支持更多不同的任务，如语言模型预训练、蛋白质结构预测，以及BEiT视觉预训练等。
参考链接：
https://arxiv.org/abs/2203.00555
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