科学空间|Scientific Spaces

笔者前两天在arXiv刷到了一篇新论文《Compressed Image Generation with Denoising Diffusion Codebook Models》，实在为作者的天马行空所叹服，忍不住来跟大家分享一番。

如本文标题所述，作者提出了一个叫DDCM（Denoising Diffusion Codebook Models）的脑洞，它把DDPM的噪声采样限制在一个有限的集合上，然后就可以实现一些很奇妙的效果，比如像VQVAE一样将样本编码为离散的ID序列并重构回来。注意这些操作都是在预训练好的DDPM上进行的，无需额外的训练。

有限集合

由于DDCM只需要用到一个预训练好的DDPM模型来执行采样，所以这里我们就不重复介绍DDPM的模型细节了，对DDPM还不大了解的读者可以回顾我们《生成扩散模型漫谈》系列的（一）、（二）、（三）篇。

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在上一篇文章《MoE环游记：1、从几何意义出发》中，我们介绍了MoE的一个几何诠释，旨在通过Dense模型的最佳逼近出发来推导和理解MoE。同时在文末我们也说了，给出MoE的计算公式仅仅是开始，训练一个实际有效的MoE模型还有很多细节补，比如本文要讨论的负载均衡（Load Balance）问题。

负载均衡，即“不患寡而患不均”，说白了就是让每个Expert都在干活，并且都在干尽可能一样多的活，避免某些Expert浪费算力。负载均衡既是充分利用训练算力的需求，也是尽可能发挥MoE大参数量潜力的需求。

需求分析

我们知道，MoE的基本形式是
$$\begin{equation}\boldsymbol{y} = \sum_{i\in \mathop{\text{argtop}}_k \boldsymbol{\rho}} \rho_i \boldsymbol{e}_i\end{equation}$$

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众所周知，完整训练一次大型LLM的成本是昂贵的，这就决定了我们不可能直接在大型LLM上反复测试超参数。一个很自然的想法是希望可以在同结构的小模型上仔细搜索超参数，找到最优组合后直接迁移到大模型上。尽管这个想法很朴素，但要实现它并不平凡，它需要我们了解常见的超参数与模型尺度之间的缩放规律，而muP正是这个想法的一个实践。

muP，有时也写$\mu P$，全名是Maximal Update Parametrization，出自论文《Tensor Programs V: Tuning Large Neural Networks via Zero-Shot Hyperparameter Transfer》，随着LLM训练的普及，它逐渐已经成为了科学炼丹的事实标配之一。

方法大意

在接入主题之前，必须先吐槽一下muP原论文写得实在太过晦涩，并且结论的表达也不够清晰，平白增加了不少理解难度，所以接下来笔者尽量以一种（自认为）简明扼要的方式来复现muP的结论。

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在文章《初探muP：超参数的跨模型尺度迁移规律》中，我们基于前向传播、反向传播、损失增量和特征变化的尺度不变性推导了muP（Maximal Update Parametrization）。可能对于部分读者来说，这一过程还是显得有些繁琐，但实际上它比原始论文已经明显简化。要知道，我们是在单篇文章内相对完整地介绍的muP，而muP的论文实际上是作者Tensor Programs系列论文的第5篇！

不过好消息是，作者在后续的研究《A Spectral Condition for Feature Learning》中，发现了一种新的理解方式（下称“谱条件”），它比muP的原始推导和笔者的推导都更加直观和简洁，但却能得到比muP更丰富的结果，可谓muP的高阶版本，简明且不失高明的代表作。

准备工作

顾名思义，谱条件（Spectral Condition）跟谱范数（Spectral Norm）相关，它的出发点是谱范数的一个基本不等式：
$$\begin{equation}\Vert\boldsymbol{x}\boldsymbol{W}\Vert_2\leq \Vert\boldsymbol{x}\Vert_2 \Vert\boldsymbol{W}\Vert_2\label{neq:spec-2}\end{equation}$$

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多彩金庸

在金庸笔下（其实很多武侠小说都如此），武功可以分三种：第一种是实打实的猛，如洪七公的降龙十八掌、金轮法王的龙象般若功等，它们的特点是主要特点是刚猛，比如

乔峰的降龙二十八掌是丐帮前任帮主汪剑通所传，但乔峰生俱异禀，于武功上得天独厚，他这降龙二十八掌摧枯拉朽，无坚不破，较之汪帮主尤有胜过。乔峰见对方双掌齐推，自己如以单掌相抵，倘若拼成平手，自己似乎稍占上风，不免有失恭敬，于是也双掌齐出。他左右双掌中所使掌力，也仍都是外三内七，将大部分掌力留劲不发。

——出自《天龙八部》世纪新修版

第二种是以虚招为主，也就是说你不能比对手猛，你骗倒对手也行，比如桃花岛的落英神剑掌：

这套掌法是黄药师观赏桃花岛中桃花落英缤纷而创制，出招变化多端，还讲究姿势之美。她双臂挥动，四方八面都是掌影，或五虚一实，或八虚一实，直似桃林中狂风忽起、万花齐落，妙在手足飘逸，宛若翩翩起舞，但她一来功力尚浅，二来心存顾惜，未能出掌凌厉如剑。郭靖眼花缭乱，哪里还守得住门户，不提防啪啪啪啪，左肩右肩、前胸后背，接连中了四掌，黄蓉全未使力，郭靖自也不觉疼痛。

——出自《射雕英雄传》世纪新修版

第三种是以巧招为主，它不求一味刚猛，也不一味虚虚实实，而且讲究用力恰到好处，起到“以柔克刚”、“四两拨千斤”之效。显然，这种武功的代表作是太极，另外打狗棒法、乾坤大挪移、还有全真教和古墓派的武功也暗含了这个道理，比如：

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笔者：38亿年前，在太阳系形成之初，发生了一场“惊天动地”的撞击事件，这造成了月球的环形山，找成了很多天体的坑坑洼洼。不过，它同时也可能是生命之源。因为有研究显示，它可能为地球带来了水。
这一次的翻译没有多大困难，不过呢，有一些专有名词很麻烦，就像Giant plumes，一直搞不清楚这是什么，后来向人请教，才知道这是“地幔柱”。希望各位志同道合的朋友，以后遇到一些不清楚的名词，不要那么快下结论，多去Google一下。

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这是一道很多时候都会考到的题目：
比较$n^{n+1}$与$(n+1)^n$的大小（其中n非负）。

在小学我们会使用直接计算；
在初中我们会从一些例子找规律；
在高中我们就会直接去证明了。

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乡下地方，养了几只小鸡，挺可爱的。展示一下：

小鸡1

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