КПД

Your Transformer is Secretly Linear
[Статья][Пост в телеге][Пост на Хабре][Код]

Интересное релевантное исследование от коллег из AIRI/Сколтеха. Кратко, ибо все хорошо и доступно изложено самим автором в постах в телеге и на Хабре.

Метод

Оказывается, что активации трансформера в соседних блоках связаны почти что линейным преобразованием. В качестве меры линейности используется linearity score, который по существу является r2 (коэффициентом детерминации) . Сам по себе факт не столь удивителен, ибо норма skip-connection обыкновенно значительно больше преобразования в attn/mlp. Но даже если вычесть skip connection выделяется явная линейная и нелинейная компонента.

Проанализировав ряд промежуточных чекпоинтов открытых моделей, авторы замечают что норма линейной компоненты уменьшается в процессе предобучения, но возрастает в ходе файнтьюна . И предложенная регуляризация на нелинейность улучшает качество.

Исходя из наблюдений, предлагается прунить самые “линейные” слои, а для восстановления качества заместо запруненного блока учится линейный слой. И такой адаптер неплохо восстанавливает качество.

Эксперименты

Рассматривают большое число открытых моделей - от GPT-2 (когда-то OpenAI был действительно открытым), Bloom до свежих Phi-3.

Рост линейности имеет место для всех моделей и задач. Прирост качества от регуляризации хоть и невелик, но все же заметен. Интересно, насколько он будет иметь место на большом масштабе?

Несколько нетипичный сетап замера перплексии - короткие последовательности вместо обычно используемого 2к/4к контекста (как на обучении), но общая суть от сего не меняется.

❤6👍1🔥1

www.tgoop.com/quant_prune_distill/279

1.44K viewsedited  Jun 17, 2024 at 21:07

Your Transformer is Secretly Linear
[Статья][Пост в телеге][Пост на Хабре][Код]

Интересное релевантное исследование от коллег из AIRI/Сколтеха. Кратко, ибо все хорошо и доступно изложено самим автором в постах в телеге и на Хабре.

Метод

Оказывается, что активации трансформера в соседних блоках связаны почти что линейным преобразованием. В качестве меры линейности используется linearity score, который по существу является r2 (коэффициентом детерминации) . Сам по себе факт не столь удивителен, ибо норма skip-connection обыкновенно значительно больше преобразования в attn/mlp. Но даже если вычесть skip connection выделяется явная линейная и нелинейная компонента.

Проанализировав ряд промежуточных чекпоинтов открытых моделей, авторы замечают что норма линейной компоненты уменьшается в процессе предобучения, но возрастает в ходе файнтьюна . И предложенная регуляризация на нелинейность улучшает качество.

Исходя из наблюдений, предлагается прунить самые “линейные” слои, а для восстановления качества заместо запруненного блока учится линейный слой. И такой адаптер неплохо восстанавливает качество.

Эксперименты

Рассматривают большое число открытых моделей - от GPT-2 (когда-то OpenAI был действительно открытым), Bloom до свежих Phi-3.

Рост линейности имеет место для всех моделей и задач. Прирост качества от регуляризации хоть и невелик, но все же заметен. Интересно, насколько он будет иметь место на большом масштабе?

Несколько нетипичный сетап замера перплексии - короткие последовательности вместо обычно используемого 2к/4к контекста (как на обучении), но общая суть от сего не меняется.

BY КПД