華為改進Transformer架構(gòu)！盤古-π解決特征缺陷問題，同規(guī)模性能超LLaMA
陶大程領(lǐng)銜
明敏 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
華為盤古系列，帶來架構(gòu)層面上新！
量子位獲悉，華為諾亞方舟實驗室等聯(lián)合推出新型大語言模型架構(gòu)：盤古-π。
它通過增強非線性，在傳統(tǒng)Transformer架構(gòu)上做出改進，由此可以顯著降低特征塌陷問題。
帶來的直接效果就是模型輸出表達(dá)能力更強。
在使用相同數(shù)據(jù)訓(xùn)練的情況下，盤古-π（7B）在多任務(wù)上超越LLaMA 2等同規(guī)模大模型，并能實現(xiàn)10%的推理加速。
在1B規(guī)模上可達(dá)SOTA。
同時還基于這一架構(gòu)煉出了一個金融法律大模型“云山”。
該工作由AI大牛陶大程領(lǐng)銜。
具體如何實現(xiàn)？一起來看。
利用非線性解決特征塌陷
目前常見大模型基本都采用Transformer架構(gòu)，比如GPT、LLaMA等。
它的核心構(gòu)成包括多頭自注意力機制（MSA）和前饋網(wǎng)絡(luò)（FFN）。
MSA的主要功能是計算輸入序列中每個token和其他所有token之間的相關(guān)性，通過學(xué)習(xí)輸入序列中的依賴關(guān)系，可以增強對語言的理解能力。FFN主要對輸入進行非線性轉(zhuǎn)換，增強模型表達(dá)能力，使其可以逼近更復(fù)雜的函數(shù)。
不過，華為諾亞方舟實驗室發(fā)現(xiàn)，特征崩潰（feature collapse）會影響Transformer架構(gòu)的表現(xiàn)，降低其表達(dá)能力，使模型難以區(qū)分不同輸入。
以LLaMA為例，在更深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，特征等級顯著降低，導(dǎo)致了所有token之間的相似性更強。
從機制上來看，自注意力模塊可以看做在完全圖上進行信息聚合，連續(xù)堆疊多層注意力就像連續(xù)多層圖卷積一樣，會產(chǎn)生過度特征平滑效應(yīng)。
另一方面，多層感知器（MLP）中的激活函數(shù)提供的非線性還不夠，抑制特征崩潰的作用有限。
由此，團隊想要提高模型的非線性表達(dá)能力，避免特征崩潰，進而提出了本次工作盤古-π。
如下是盤古-π的結(jié)構(gòu)示意：
在FFN中加入串聯(lián)激活函數(shù)，在MSA中集成一種增強快捷連接（Aug-S)，可以更有效地在Transformer架構(gòu)中引入更多非線性。
使用了增強快捷連接（Aug-S）的MSA，能將每個token的特征轉(zhuǎn)換為不同表示形式。
基于這一新架構(gòu)，通過大規(guī)模訓(xùn)練和微調(diào)，研究團隊開發(fā)了一個盤古-π基礎(chǔ)模型。
實驗結(jié)果顯示，該模型在多任務(wù)中表現(xiàn)超越其他同規(guī)模模型（分別測試了7B和1B規(guī)模）。
而且盤古-π-7B可以達(dá)到約10%的推理加速。
同時團隊還以此為基礎(chǔ)開發(fā)了一個金融法律領(lǐng)域大模型“云山”，它同樣在多個benchmark中成績超越其他模型。
通訊作者為陶大程
值得關(guān)注的是，本項研究的團隊陣容也非常亮眼。
通訊作者為陶大程。
他是歐洲科學(xué)院外籍院士、澳大利亞科學(xué)院院士。本科就讀于中科大，說是畢業(yè)于港中文MMLab、師從湯曉鷗。
2007年從英國博士畢業(yè)后，先后在中國香港理工大學(xué)、新加坡南洋理工大學(xué)，澳大利亞悉尼科技大學(xué)、悉尼大學(xué)任教。目前是清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院AIR團隊卓越訪問教授。
與此同時，他還先后加盟過優(yōu)必選、京東，曾是京東最高級別AI科學(xué)家、擔(dān)任京東探索研究院院長。
一作為王云鶴。
他是2012實驗室諾亞方舟實驗室高級研究員，現(xiàn)任華為算法應(yīng)用部部長。
王云鶴在華為負(fù)責(zé)高效AI算法的創(chuàng)新研發(fā)以及在華為業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。他和團隊開發(fā)了高效AI算法，其衍生應(yīng)用在中國天眼FAST觀測工作中，協(xié)助中科院國家天文臺專家找到了數(shù)百個新的快速射電暴樣本。
論文地址：
http://arxiv.org/abs/2312.17276
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