AIRI、Skoltech、SberAI、HSE 大学、莫斯科国立罗蒙诺索夫大学的研究人员发布论文，主题是探索Transformer解码器中的线性特性，尤其是像GPT、LLaMA、OPT、BLOOM等模型。Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性的进展，但它们的内部工作机制仍然不完全清楚。这项研究着重分析了变换器内部嵌入变换的线性特性，特别是在预训练和微调阶段的表现。
主要功能：
- 分析变换器解码器中层与层之间的嵌入变换的线性特性。
- 开发新的算法用于变换器解码器的深度剪枝，允许移除最线性的层而不会显著损失性能。
- 提出一种新的基于余弦相似性的正则化方法，旨在减少层的线性，并通过实验表明这可以提高模型在某些基准测试上的性能。
主要特点：
- 发现变换器解码器层之间的嵌入变换表现出近乎完美的线性关系（Procrustes相似度得分为0.99）。
- 通过实验表明，移除或线性近似变换器中最线性的一些块，并不会显著影响模型的损失或性能。
- 提出了一种新的预训练正则化方法，通过减少层线性来改善模型性能。
工作原理：
- 使用Procrustes相似性分析来量化变换器解码器层之间嵌入变换的线性程度。
- 在预训练实验中引入基于余弦相似性的正则化，以减少层线性。
- 通过剪枝技术移除最线性的层，并用线性近似替代，然后通过逐层蒸馏来保持模型性能。
具体应用场景：
- 模型优化和效率提升：通过理解变换器的线性特性，可以开发出更高效的模型架构，这对于部署大型语言模型至关重要。
- 深度剪枝：在不牺牲模型性能的前提下，减少模型大小，使得模型可以部署在资源受限的环境中。
- 预训练和微调：在模型的预训练阶段引入正则化技术，可以提高模型在特定任务上的表现，并减少模型的线性，从而提高其表达能力。
论文还讨论了这项研究的局限性，如主要关注Transformer解码器，对于编码器或编码器-解码器结构的普适性可能有限。此外，剪枝和蒸馏技术的有效性还需要在更大规模、更复杂的模型或不同领域中进一步验证。最后，论文强调了对AI研究的伦理原则的承诺，包括透明度和负责任的实验。
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