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研究揭示Transformer训练中的读写不对称几何结构

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AI 综述

Valeria Ruscio 与 Keiran Thompson 提交的论文分析了预训练和对齐阶段如何更新同一 Transformer 权重,发现对齐阶段对 query 和 key 矩阵的更新集中在输入主 subspace,而对输出矩阵的更新相对预测子空间接近随机。 作者称,这一特征在预训练后期及不同目标函数下均出现,说明它属于训练阶段属性而非目标函数属性;读梯度继承激活谱,写梯度继承上游梯度几何,优化器会衰减这种集中度。

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10月28日
  1. arXiv cs.CL
    研究揭示Transformer训练中的读写不对称几何结构

    研究分析了预训练与对齐阶段如何更新同一Transformer权重,发现对齐阶段对query和key矩阵的更新集中在输入主 subspace,而对输出矩阵的更新相对预测子空间接近随机。该特征在预训练后期及不同目标函数下均出现,说明其属于训练阶段属性而非目标函数属性。读梯度继承激活谱,写梯度继承上游梯度几何,优化器会衰减这种集中度。

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