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19 Mar

为什么需要残差?一个来自DeepNet的视角

《训练1000层的Transformer究竟有什么困难?》中我们介绍了微软提出的能训练1000层Transformer的DeepNet技术。而对于DeepNet,读者一般也有两种反应,一是为此感到惊叹而点赞,另一则是觉得新瓶装旧酒没意思。出现后一种反应的读者,往往是因为DeepNet所提出的两个改进点——增大恒等路径权重和降低残差分支初始化——实在过于稀疏平常,并且其他工作也出现过类似的结论,因此很难有什么新鲜感。

诚然,单从结论来看,DeepNet实在算不上多有意思,但笔者觉得,DeepNet的过程远比结论更为重要,它有意思的地方在于提供了一个简明有效的梯度量级分析思路,并可以用于分析很多相关问题,比如本文要讨论的“为什么需要残差”,它就可以给出一个比较贴近本质的答案。

增量爆炸

为什么需要残差?答案是有了残差才更好训练深层模型,这里的深层可能是百层、千层甚至万层。那么问题就变成了为什么没有残差就不容易训练深层模型呢?

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11 Mar

门控注意力单元(GAU)还需要Warmup吗?

在文章《训练1000层的Transformer究竟有什么困难?》发布之后,很快就有读者问到如果将其用到《FLASH:可能是近来最有意思的高效Transformer设计》中的“门控注意力单元(GAU)”,那结果是怎样的?跟标准Transformer的结果有何不同?本文就来讨论这个问题。

先说结论

事实上,GAU是非常容易训练的模型,哪怕我们不加调整地直接使用“Post Norm + Xavier初始化”,也能轻松训练个几十层的GAU,并且还不用Warmup。所以关于标准Transformer的很多训练技巧,到了GAU这里可能就无用武之地了...

为什么GAU能做到这些?很简单,因为在默认设置之下,理论上$\text{GAU}(\boldsymbol{x}_l)$相比$\boldsymbol{x}_l$几乎小了两个数量级,所以
\begin{equation}\boldsymbol{x}_{l+1} = \text{LN}(\boldsymbol{x}_l + \text{GAU}(\boldsymbol{x}_l))\approx \boldsymbol{x}_l\end{equation}

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9 Mar

训练1000层的Transformer究竟有什么困难?

众所周知,现在的Transformer越做越大,但这个“大”通常是“宽”而不是“深”,像GPT-3虽然参数有上千亿,但也只是一个96层的Transformer模型,与我们能想象的深度相差甚远。是什么限制了Transformer往“深”发展呢?可能有的读者认为是算力,但“宽而浅”的模型所需的算力不会比“窄而深”的模型少多少,所以算力并非主要限制,归根结底还是Transformer固有的训练困难。一般的观点是,深模型的训练困难源于梯度消失或者梯度爆炸,然而实践显示,哪怕通过各种手段改良了梯度,深模型依然不容易训练。

近来的一些工作(如Admin)指出,深模型训练的根本困难在于“增量爆炸”,即模型越深对输出的扰动就越大。上周的论文《DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers》则沿着这个思路进行尺度分析,根据分析结果调整了模型的归一化和初始化方案,最终成功训练出了1000层的Transformer模型。整个分析过程颇有参考价值,我们不妨来学习一下。

增量爆炸

原论文的完整分析比较长,而且有些假设或者描述细酌之下是不够合理的。所以在本文的分享中,笔者会尽量修正这些问题,试图以一个更合理的方式来得到类似结果。

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3 Mar

指数梯度下降 + 元学习 = 自适应学习率

前两天刷到了Google的一篇论文《Step-size Adaptation Using Exponentiated Gradient Updates》,在其中学到了一些新的概念,所以在此记录分享一下。主要的内容有两个,一是非负优化的指数梯度下降,二是基于元学习思想的学习率调整算法,两者都颇有意思,有兴趣的读者也可以了解一下。

指数梯度下降

梯度下降大家可能听说得多了,指的是对于无约束函数$\mathcal{L}(\boldsymbol{\theta})$的最小化,我们用如下格式进行更新:
\begin{equation}\boldsymbol{\theta}_{t+1} = \boldsymbol{\theta}_t - \eta\nabla_{\boldsymbol{\theta}}\mathcal{L}(\boldsymbol{\theta}_t)\end{equation}
其中$\eta$是学习率。然而很多任务并非总是无约束的,对于最简单的非负约束,我们可以改为如下格式更新:
\begin{equation}\boldsymbol{\theta}_{t+1} = \boldsymbol{\theta}_t \odot \exp\left(- \eta\nabla_{\boldsymbol{\theta}}\mathcal{L}(\boldsymbol{\theta}_t)\right)\label{eq:egd}\end{equation}
这里的$\odot$是逐位对应相乘(Hadamard积)。容易看到,只要初始化的$\boldsymbol{\theta}_0$是非负的,那么在整个更新过程中$\boldsymbol{\theta}_t$都会保持非负,这就是用于非负约束优化的“指数梯度下降”。

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25 Feb

FLASH:可能是近来最有意思的高效Transformer设计

高效Transformer,泛指所有概率Transformer效率的工作,笔者算是关注得比较早了,最早的博客可以追溯到2019年的《为节约而生:从标准Attention到稀疏Attention》,当时做这块的工作很少。后来,这类工作逐渐多了,笔者也跟进了一些,比如线性AttentionPerformerNyströmformer,甚至自己也做了一些探索,比如之前的“Transformer升级之路”。再后来,相关工作越来越多,但大多都很无趣,所以笔者就没怎么关注了。

本文模型脉络图

本文模型脉络图

大抵是“久旱逢甘霖”的感觉,最近终于出现了一个比较有意思的高效Transformer工作——来自Google的《Transformer Quality in Linear Time》,经过细读之后,笔者认为论文里边真算得上是“惊喜满满”了~

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21 Feb

GPLinker:基于GlobalPointer的事件联合抽取

大约两年前,笔者在百度的“2020语言与智能技术竞赛”中首次接触到了事件抽取任务,并在文章《bert4keras在手,baseline我有:百度LIC2020》中分享了一个转化为BERT+CRF做NER的简单baseline。不过,当时的baseline更像是一个用来凑数的半成品,算不上一个完整的事件抽取模型。而这两年来,关系抽取的模型层见迭出,SOTA一个接一个,但事件抽取似乎没有多亮眼的设计。

最近笔者重新尝试了事件抽取任务,在之前的关系抽取模型GPLinker的基础上,结合完全子图搜索,设计一个比较简单但相对完备的事件联合抽取模型,依然称之为GPLinker,在此请大家点评一番。

任务简介

事件抽取是一个比较综合的任务。一个标准的事件抽取样本如下:

标准的事件抽取样本(图片来自百度DuEE的GitHub)

标准的事件抽取样本(图片来自百度DuEE的GitHub)

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14 Feb

多任务学习漫谈(三):分主次之序

多任务学习是一个很宽泛的命题,不同场景下多任务学习的目标不尽相同。在《多任务学习漫谈(一):以损失之名》《多任务学习漫谈(二):行梯度之事》中,我们将多任务学习的目标理解为“做好每一个任务”,具体表现是“尽量平等地处理每一个任务”,我们可以称之为“平行型多任务学习”。然而,并不是所有多任务学习的目标都是如此,在很多场景下,我们主要还是想学好某一个主任务,其余任务都只是辅助,希望通过增加其他任务的学习来提升主任务的效果罢了,此类场景我们可以称为“主次型多任务学习”。

在这个背景下,如果还是沿用平行型多任务学习的“做好每一个任务”的学习方案,那么就可能会明显降低主任务的效果了。所以本文继续沿着“行梯度之事”的想法,探索主次型多任务学习的训练方案。

目标形式

在这篇文章中,我们假设读者已经阅读并且基本理解《多任务学习漫谈(二):行梯度之事》里边的思想和方法,那么在梯度视角下,让某个损失函数保持下降的必要条件是更新量与其梯度夹角至少大于90度,这是贯穿全文的设计思想。

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8 Feb

多任务学习漫谈(二):行梯度之事

《多任务学习漫谈(一):以损失之名》中,我们从损失函数的角度初步探讨了多任务学习问题,最终发现如果想要结果同时具有缩放不变性和平移不变性,那么用梯度的模长倒数作为任务的权重是一个比较简单的选择。我们继而分析了,该设计等价于将每个任务的梯度单独进行归一化后再相加,这意味着多任务的“战场”从损失函数转移到了梯度之上:看似在设计损失函数,实则在设计更好的梯度,所谓“以损失之名,行梯度之事”。

那么,更好的梯度有什么标准呢?如何设计出更好的梯度呢?本文我们就从梯度的视角来理解多任务学习,试图直接从设计梯度的思路出发构建多任务学习算法。

整体思路

我们知道,对于单任务学习,常用的优化方法就是梯度下降,那么它是怎么推导的呢?同样的思路能不能直接用于多任务学习呢?这便是这一节要回答的问题。

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