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深度对于transformer模型合成泛化的促进作用
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【彩蛋】 可以试试/ask + 你的提问和本篇论文进行交流 【论文标题】 The Impact of Depth and Width on Transformer Language Model Generalization 【论文简述】这项研究旨在探讨在处理新颖句子时,语言模型(LMs)如何实现像素级的泛化-以新的方式组合熟悉的元素。研究着眼于transformer模型,并测试了一个假设,即在深度(层数更多)更深的情况下,transformer模型更好地实现了合成性泛化能力。由于仅仅增加层数会增加模型的总参数数量,混淆了深度和大小的差异,因此研究构建了三类模型,通过牺牲深度以换取宽度,以保持参数总数恒定(分别为4100万,1.34亿和3.74亿参数)。研究者对所有模型进行了预训练,并在测试合成泛化能力的任务上对其进行了微调。研究得出了三个主要结论:(1)在微调后,比起浅层模型,深层模型在未见过的数据中表现出更好的泛化能力,但额外层数带来的相对收益迅速减小;(2)在每个模型族群内,深层模型展现出更好的语言建模性能,但收益同样减小;(3)深度对于合成泛化能力的益处不能仅归因于在语言建模或在分布数据上的表现的提升。 【论文链接】 https://arxiv.org/pdf/2310.19956
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