ICML 2023 | 神经网络大还是小？Transformer模型规模对训练目标的影响

智源社区1年前 (2023)发布智源社区

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©作者 | 陈江海

单位 | 南开大学

来源｜Paperweekly

本文旨在介绍 ICML 2023 的工作, 原文地址https://mp.weixin.qq.com/s/m6ttWBIyTUSt6klJXmATvw：

ICML 2023 | 神经网络大还是小？Transformer模型规模对训练目标的影响

论文标题：

A Study on Transformer Configuration and Training Objective

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2205.10505

论文作者：

（Fuzhao Xue）薛复昭（Jianghai Chen）陈江海 Aixin Sun, Xiaozhe Ren, Zangwei Zheng, Xiaoxin He, Yongming Chen, Xin Jiang, Yang You

TL;DR

本文研究了 Transformer 类模型结构（configration）设计（即模型深度和宽度）与训练目标之间的关系。结论是：token 级的训练目标（如 masked token prediction）相对更适合扩展更深层的模型，而 sequence 级的训练目标（如语句分类）则相对不适合训练深层神经网络，在训练时会遇到 over-smoothing problem。在配置模型的结构时，我们应该注意模型的训练目标。

一般而言，在我们讨论不同的模型时，为了比较的公平，我们会采用相同的配置。然而，如果某个模型只是因为在结构上更适应训练目标，它可能会在比较中胜出。对于不同的训练任务，如果没有进行相应的模型配置搜索，它的潜力可能会被低估。因此，为了充分理解每个新颖训练目标的应用潜力，我们建议研究者进行合理的研究并自定义结构配置。

概念解释

下面将集中解释一些概念，以便于快速理解：

2.1 Training Objective（训练目标）

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▲ Vanilla Classification

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▲ Mask Autoencoder

▲ Next Token Prediction

训练目标是模型在训练过程中完成的任务，也可以理解为其需要优化的损失函数。在模型训练的过程中，有多种不同的训练目标可以使用，在此我们列出了 3 种不同的训练目标并将其归类为 token level 和 sequence level：

sequence level：

classification 分类任务，作为监督训练任务。简单分类（Vanilla Classification）要求模型对输入直接进行分类，如对句子进行情感分类，对图片进行分类；而 CLIP 的分类任务要求模型将图片与句子进行匹配。

token level：（无监督）

masked autoencoder：masked token 预测任务，模型对部分遮盖的输入进行重建
next token prediction：对序列的下一个 token 进行预测

2.2 Transformer Configration（模型结构：配置）

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▲ Configration for Transformers

Transoformer 的配置指的是定义 Transformer 模型结构和大小的超参数，包括层数（深度），隐藏层大小（宽度），注意力头的个数等。

2.3 Over-smoothing （过度平滑）

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▲ Over-Smoothing

过度平滑是一个在图神经网络中的概念，具体表示模型输出趋向平滑一致，各个点的输出缺少细节和变化的现象。这一现象在图神经网络中被广泛研究，但它也在 Transformer 模型中存在。（已有研究）发现 Transoformer 模型遇到的 over-smoothing 问题阻碍模型加深。具体而言，当堆叠多层的 Transformer layers 时，transformer layer 输出的 token 表征（向量）会趋于一致，丢失独特性。这阻碍了 Transformer 模型的扩展性，特别是在深度这一维度上。增加 Transformer 模型的深度只带来微小的性能提升，有时甚至会损害原有模型的性能。

1. ViT 和 MAE 中的 over-smoothing

直观上，掩码自编码器框架（例如 BERT、BEiT、MAE）的训练目标是基于未掩码的 unmasked token 恢复被掩码的 masked token。与使用简单分类目标训练 Transformer 相比，掩码自编码器框架采用了序列标注目标。我们先假设掩码自编码器训练能缓解 over-smoothing，这可能是掩码自编码器 MAE 有助于提升 Transformer 性能的原因之一。

由于不同的 masked token 相邻的 unmaksed token 也不同，unmasked token 必须具有充分的语义信息，以准确预测其临近的 masked token。也即，unmasked token 的表征的语义信息是重要的，这抑制了它们趋向一致。总之，我们可以推断掩码自编码器的训练目标通过对 token 间的差异进行正则化，有助于缓解过度平滑问题。

我们通过可视化的实验来验证了这一观点。我们发现 ViT 的 token 表征在更深的层中更加接近，而 MAE 模型则避免了这个问题，这说明在掩码自编码器中，over-smoothing 问题得到了缓解。通过简单的分类任务训练 Transformer 模型则不具备这一特点。

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▲ ViT vs MAE

进一步的，我们还通过傅里叶方法对这一问题进行了研究，具体可以参考我们的论文。

2. CLIP 和 LLM 中的 over-smoothing

根据上述分析，我们可以得出结论：token 级的训练目标（例如语言建模中的：next token prediction）表现出较轻的 over-smoothing。另一方面，基于 sequence 级别的目标（如对比图像预训练）更容易出现 over-smoothing。为了验证这个结论，我们使用 CLIP 和 OPT 进行了类似的 cosine 相似度实验。我们可以看到 CLIP 模型展现了与 Vanilla ViT 类似的 over-smoothing 现象。这一观察结果符合我们的预期。

此外，为了探究 next-token prediction 这一广泛采用的语言建模预训练目标是否可以缓解 over-smoothing，我们对 OPT 进行了评估，并发现它能够有效应对 over-smoothing。这一发现具有重要意义，因为它有助于解释为什么语言建模模型在可扩展性方面（如超大规模预训练语言模型）优于许多视觉模型。

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▲ ViT vs CLIP

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▲ Different OPTs

溯源：现有的Transformer架构是怎么来的

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▲ History for Transformer Configration

为了在研究时保证公平的比较，现有的 Transformer 类模型通常会遵循固定的结构（small, base, large…），即相同的宽度和深度。比如前面提到的 transformer-base 就是宽度为 768（隐藏层），深度为 12（层数）。然而，对于不同的研究领域，不同的模型功能，为什么仍要采用相同的超参数？

为此，我们首先对 Transformer 架构进行了溯源，回顾了代表性的工作中 Transformer 结构的来源：Vision Transformer 的作者根据 BERT 中 Transformer-base 的结构作为其 ViT 模型配置；而 BERT 在选择配置时遵循了 OpenAI GPT 的方法；OpenAI 则参考了最初的 Transformer 论文。

在最初的 Transformer 论文中，最佳配置来源于机器翻译任务的笑容实验。也就是说，对于不同任务，我们均采用了基于对机器翻译任务的 Transformer 配置。（参考上文，这是一种序列级别的任务）

现状：不同的模型采用不同的训练目标

▲ Different Tasks for Different Models

现在，Transformer 模型通过各种训练目标进行训练。以 ViT 为例，我们可以在图像分类的监督学习环境下从头开始训练 Transformer 模型。在这种直接的图像分类任务中，每个图像被建模为一个 token 序列，其中每个 token 对应图像中的一个图块。我们使用来自图像的所有 token（即图块）的全局信息来预测单个标签，即图像类别。

在这里，由于训练目标是捕捉图像的全局信息，token 表示之间的差异不会直接被考虑。这一训练目标与机器翻译任务完全不同，机器翻译要求模型理解 token 序列，并以此生成另一个序列。

据此，我们可以合理假设对于这两个不同任务，应该存在不同的最佳 Transformer 配置。

对于MAE训练目标调整模型结构

基于上述的讨论，我们得到了如下认识：

现有的 Transformer 模型在加深模型深度时会发生 over-smoothing 问题，这阻碍了模型在深度上的拓展。
相较于简单分类训练目标，MAE 的掩码预测任务能够缓解 over-smoothing。（进一步地，token 级别的训练目标都能够一定程度地缓解 over-smoothing）
MAE 的现有模型结构继承于机器翻译任务上的最佳结构设置，不一定合理。

▲ Bamboo Configration

综合以上三点，可以推知 MAE 应该能够在深度上更好的拓展，也即使用更深的模型架构。本文探索了 MAE 在更深，更窄的模型设置下的表现：采用本文提出的 Bamboo（更深，更窄）模型配置，我们可以在视觉和语言任务上得到明显的性能提升。

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▲ Vision Experiments

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▲ Language Experiments

另外，我们在深度拓展性上也做了实验，可以看到，当采用 Bamboo 的配置时，MAE 能够获得明显的性能提升，而对于 ViT 而言，更深的模型则是有害的。MAE 在深度增加到 48 层时仍能获得性能提升，而 ViT 则总是处于性能下降的趋势。

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▲ Scaling of Depth for ViT

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▲ Scaling of Depth for MAE

以上的结果佐证了本文提出的观点：训练目标能够影响模型拓展的行为。Training objectives can greatly change the scaling behavior.

结论

本文发现，Transformer 的配置与其训练目标之间存在着密切关系。sequence 级别的训练目标，如直接分类和 CLIP，通常遇到 over-smoothing。而 token 级的训练目标，如 MAE 和 LLMs 的 next token prediction，可以较好地缓解 over-smoothing。这一结论解释了许多模型扩展性研究结果，例如 GPT-based LLMs 的可扩展性以及 MAE 比 ViT 更具扩展性的现象。我们认为这一观点对我们的学术界有助于理解许多 Transformer 模型的扩展行为。