科学空间|Scientific Spaces

这篇文章的主角是ID（Interpolative Decomposition），中文可以称之为“插值分解”，它同样可以理解为是一种具有特定结构的低秩分解，其中的一侧是该矩阵的若干列（当然如果你偏好于行，那么选择行也没什么问题），换句话说，ID试图从一个矩阵中找出若干关键列作为“骨架”（通常也称作“草图”）来逼近原始矩阵。

可能很多读者都未曾听说过ID，即便维基百科也只有几句语焉不详的介绍（链接），但事实上，ID跟SVD一样早已内置在SciPy之中（参考scipy.linalg.interpolative），这侧面印证了ID的实用价值。

基本定义

前三篇文章我们分别介绍了伪逆、SVD、CR近似，它们都可以视为寻找特定结构的低秩近似：
\begin{equation}\mathop{\text{argmin}}_{\text{rank}(\tilde{\boldsymbol{M}})\leq r}\Vert \tilde{\boldsymbol{M}} - \boldsymbol{M}\Vert_F^2\end{equation}

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在《VQ的旋转技巧：梯度直通估计的一般推广》中，我们介绍了VQ（Vector Quantization）的Rotation Trick，它的思想是通过推广VQ的STE（Straight-Through Estimator）来为VQ设计更好的梯度，从而缓解VQ的编码表坍缩、编码表利用率低等问题。

无独有偶，昨天发布在arXiv上的论文《Addressing Representation Collapse in Vector Quantized Models with One Linear Layer》提出了改善VQ的另一个技巧：给编码表加一个线性变换。这个技巧单纯改变了编码表的参数化方式，不改变VQ背后的理论框架，但实测效果非常优异，称得上是简单有效的经典案例。

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上一篇文章《当Batch Size增大时，学习率该如何随之变化？》我们从多个角度讨论了学习率与Batch Size之间的缩放规律，其中对于Adam优化器我们采用了SignSGD近似，这是分析Adam优化器常用的手段。那么一个很自然的问题就是：用SignSGD来近似Adam究竟有多科学呢？

我们知道，Adam优化器的更新量分母会带有一个$\epsilon$，初衷是预防除零错误，所以其值通常很接近于零，以至于我们做理论分析的时候通常选择忽略掉它。然而，当前LLM的训练尤其是低精度训练，我们往往会选择偏大的$\epsilon$，这导致在训练的中、后期$\epsilon$往往已经超过梯度平方大小，所以$\epsilon$的存在事实上已经不可忽略。

因此，这篇文章我们试图探索$\epsilon$如何影响Adam的学习率与Batch Size的Scaling Law，为相关问题提供一个参考的计算方案。

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再次回到低秩近似之路上。在《低秩近似之路（四）：ID》中，我们介绍了“插值分解（Interpolative Decomposition，ID）”，这是为矩阵$\boldsymbol{M}\in\mathbb{R}^{n\times m}$寻找$\boldsymbol{C}\boldsymbol{Z}$形式的近似的过程，其中$\boldsymbol{C}\in\mathbb{R}^{n\times r}$是矩阵$\boldsymbol{M}$的若干列，而$\boldsymbol{Z}\in\mathbb{R}^{r\times m}$是任意矩阵。

这篇文章我们将介绍CUR分解，它跟插值分解的思想一脉相承，都是以原始矩阵的行、列为“骨架”来构建原始矩阵的近似，跟ID只用行或列之一不同，CUR分解同时用到了行和列。

基本定义

其实这不是本站第一次出现CUR分解了。早在《Nyströmformer：基于矩阵分解的线性化Attention方案》我们就介绍过矩阵的Nyström近似，它实际上就是CUR分解，后来在《利用CUR分解加速交互式相似度模型的检索》还介绍了CUR分解在降低交互式相似度模型的检索复杂度的应用。

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这个系列慢慢写到第7篇，基本上也把分词的各种模型理清楚了，除了一些细微的调整（比如最后的分类器换成CRF）外，剩下的就看怎么玩了。基本上来说，要速度，就用基于词典的分词，要较好地解决组合歧义何和新词识别，则用复杂模型，比如之前介绍的LSTM、FCN都可以。但问题是，用深度学习训练分词器，需要标注语料，这费时费力，仅有的公开的几个标注语料，又不可能赶得上时效，比如，几乎没有哪几个公开的分词系统能够正确切分出“扫描二维码，关注微信号”来。

本文就是做了这样的一个实验，仅用一个词典，就完成了一个深度学习分词器的训练，居然效果还不错！这种方案可以称得上是半监督的，甚至是无监督的。

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多彩金庸

在金庸笔下（其实很多武侠小说都如此），武功可以分三种：第一种是实打实的猛，如洪七公的降龙十八掌、金轮法王的龙象般若功等，它们的特点是主要特点是刚猛，比如

乔峰的降龙二十八掌是丐帮前任帮主汪剑通所传，但乔峰生俱异禀，于武功上得天独厚，他这降龙二十八掌摧枯拉朽，无坚不破，较之汪帮主尤有胜过。乔峰见对方双掌齐推，自己如以单掌相抵，倘若拼成平手，自己似乎稍占上风，不免有失恭敬，于是也双掌齐出。他左右双掌中所使掌力，也仍都是外三内七，将大部分掌力留劲不发。

——出自《天龙八部》世纪新修版

第二种是以虚招为主，也就是说你不能比对手猛，你骗倒对手也行，比如桃花岛的落英神剑掌：

这套掌法是黄药师观赏桃花岛中桃花落英缤纷而创制，出招变化多端，还讲究姿势之美。她双臂挥动，四方八面都是掌影，或五虚一实，或八虚一实，直似桃林中狂风忽起、万花齐落，妙在手足飘逸，宛若翩翩起舞，但她一来功力尚浅，二来心存顾惜，未能出掌凌厉如剑。郭靖眼花缭乱，哪里还守得住门户，不提防啪啪啪啪，左肩右肩、前胸后背，接连中了四掌，黄蓉全未使力，郭靖自也不觉疼痛。

——出自《射雕英雄传》世纪新修版

第三种是以巧招为主，它不求一味刚猛，也不一味虚虚实实，而且讲究用力恰到好处，起到“以柔克刚”、“四两拨千斤”之效。显然，这种武功的代表作是太极，另外打狗棒法、乾坤大挪移、还有全真教和古墓派的武功也暗含了这个道理，比如：

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氯化氢（HCl），一种无色气体，当它溶于水后变成为了我们常用的盐酸（hydrochloric acid），学名“氢氯酸”。这是一种具有高强度腐蚀性的无机酸，在工业上具有重要的用途。我们胃中的酸也是胃酸。气态的HCl被称为海洋酸性气体。

盐酸是一种一元酸，在水中会发生以下反应：
$$HCl + H_2O=H_3O^+ + Cl^-$$

因此，盐酸可以用来制作其他氯化物（如NaCl）。盐酸是一种强酸，它在水中基本上能够完全解离。

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07.15，是我们作为初中生的最后日子，过了那天，我们就远离了初中。 我还清楚地记得，中考那几天，大家的依依不舍 在这之前，对于离别，我总是潇潇洒洒，无牵无挂 可是，在这一次的分离中，我却有点伤感 也许已经长大了，对友谊有着更深的感悟，更加珍惜

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