科学空间|Scientific Spaces

写在开头

一直以来，笔者都有日刷Arxiv的习惯，以求尽可能跟上领域内最新成果，并告诫自己“不进则退”。之前也有不少读者问我是怎么刷Arxiv的、有什么辅助工具等，但事实上，在很长的时间里，笔者都是直接刷Arxiv官网，并且没有用任何算法过滤，都是自己一篇篇过的。这个过程很枯燥，但并非不能接受，之所以不用算法初筛，主要还是担心算法漏召，毕竟“刷”就是为了追新，一旦算法漏召就“错失先机”了。

自从Kimi Chat发布后，笔者就一直计划着写一个辅助网站结合Kimi来加速刷论文的过程。最近几个星期稍微闲了一点，于是在GPT4、Kimi的帮助下，初步写成了这个网站，并且经过几天的测试和优化后，已经逐步趋于稳定，于是正式邀请读者试用。

Cool Papers：https://papers.cool

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在分析模型的参数时，有些情况下我们会将模型的所有参数当成一个整体的向量，有些情况下我们则会将不同的参数拆开来看。比如，一个7B大小的LLAMA模型所拥有的70亿参数量，有时候我们会将它当成“一个70亿维的向量”，有时候我们会按照模型的实现方式将它看成“数百个不同维度的向量”，最极端的情况下，我们也会将它看成是“七十亿个1维向量”。既然有不同的看待方式，那么当我们要算一些统计指标时，也就会有不同的计算方式，即局部计算和全局计算，这引出了局部计算的指标与全局计算的指标有何关联的问题。

本文我们关心两个向量的余弦相似度。如果两个大向量的维度被拆成了若干组，同一组对应的子向量余弦相似度都很大，那么两个大向量的余弦相似度是否一定就大呢？答案是否定的。特别地，这还跟著名的“辛普森悖论”有关。

问题背景

这个问题源于笔者对优化器的参数增量导致的损失函数变化量的分析。具体来说，假设优化器的更新规则是：
\begin{equation}\boldsymbol{\theta}_{t+1} = \boldsymbol{\theta}_t - \eta_t \boldsymbol{u}_t\end{equation}

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前段时间，一个名为“幂等生成网络（Idempotent Generative Network，IGN）”的生成模型引起了一定的关注。它自称是一种独立于已有的VAE、GAN、flow、Diffusion之外的新型生成模型，并且具有单步采样的特点。也许是大家苦于当前主流的扩散模型的多步采样生成过程久矣，因此任何声称可以实现单步采样的“风吹草动”都很容易吸引人们的关注。此外，IGN名称中的“幂等”一词也增加了它的神秘感，进一步扩大了人们的期待，也成功引起了笔者的兴趣，只不过之前一直有别的事情要忙，所以没来得及认真阅读模型细节。

最近闲了一点，想起来还有个IGN没读，于是重新把论文翻了出来，但阅读之后却颇感困惑：这哪里是个新模型，不就是个GAN的变种吗？跟常规GAN不同的是，它将生成器和判别器合二为一了。那这个“合二为一”是不是有什么特别的好处，比如训练更稳定？个人又感觉没有。下面将分享笔者从GAN角度理解IGN的过程和疑问。

生成对抗

关于GAN（Generative Adversarial Network，生成对抗网络），笔者前几年系统地学习过一段时间（查看GAN标签可以查看到相关文章），但近几年没有持续地关注了，因此这里先对GAN做个简单的回顾，也方便后续章节中我们对比GAN与IGN之间的异同。

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自从《更便捷的Cool Papers打开方式：Chrome重定向扩展》之后，Cool Papers有两次比较大的变化，一次是引入了venue分支，逐步收录了一些会议历年的论文集，如ICLR、ICML等，这部分是动态人工扩充的，欢迎有心仪的会议的读者提更多需求；另一次就是本文的主题，前天新增加的站内检索功能。

本文将简单介绍一下新增功能，并对搭建站内检索系统的过程做个基本总结。

简介

在Cool Papers的首页，我们看到搜索入口：

Cool Papers（2024.05.07）

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在前三篇文章中，我们较为详细地讨论了HiPPO和S4的大部分数学细节。那么，对于接下来的第四篇文章，大家预期我们会讨论什么工作呢？S5、Mamba乃至Mamba2？都不是。本系列文章主要关心SSM的数学基础，旨在了解SSM的同时也补充自己的数学能力。而在上一篇文章我们简单提过S5和Mamba，S5是S4的简化版，相比S4基本上没有引入新的数学技巧，而Mamba系列虽然表现优异，但它已经将$A$简化为对角矩阵，所用到的数学技巧就更少了，它更多的是体现了工程方面的能力。

这篇文章我们来学习一篇暂时还声名不显的新工作《State-Free Inference of State-Space Models: The Transfer Function Approach》（简称RFT），它提出了一个新方案，将SSM的训练、推理乃至参数化，都彻底转到了生成函数空间中，为SSM的理解和应用开辟了新的视角

基础回顾

首先我们简单回顾一下上一篇文章关于S4的探讨结果。S4基于如下线性RNN
\begin{equation}\begin{aligned}
x_{k+1} =&\, \bar{A} x_k + \bar{B} u_k \\
y_{k+1} =&\, \bar{C}^* x_{k+1} \\
\end{aligned}\label{eq:linear}\end{equation}

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前段时间，笔者无意看到了一个“低糖电饭锅”的概念（也叫“低淀粉电饭锅”），开始以为是什么新科技产物，再仔细一看之后才发现，原来就是煮饭的同时沥出一点米汤，米汤中包含了一点淀粉，如果把米汤倒掉，那么就等于少吃了一点淀粉，即所谓的低糖/低淀粉。虽然这种产品看起来就一副智商税的模样（靠这个减糖还不如少吃半口饭），但它却勾起了笔者童年时做饭的回忆，以及对米汤的怀念。

经典柴火灶（来源于网络）

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前两周笔者写了《对齐全量微调！这是我看过最精彩的LoRA（一）》（当时还没有编号“一”），里边介绍了一个名为“LoRA-GA”的LoRA变体，它通过梯度SVD来改进LoRA的初始化，从而实现LoRA与全量微调的对齐。当然，从理论上来讲，这样做也只能尽量对齐第一步更新后的$W_1$，所以当时就有读者提出了“后面的$W_2,W_3,\cdots$不管了吗？”的疑问，当时笔者也没想太深入，就单纯觉得对齐了第一步后，后面的优化也会严格一条较优的轨迹走。

有趣的是，LoRA-GA才出来没多久，arXiv上就新出了《LoRA-Pro: Are Low-Rank Adapters Properly Optimized?》，其所提的LoRA-Pro正好能回答这个问题！LoRA-Pro同样是想着对齐全量微调，但它对齐的是每一步梯度，从而对齐整条优化轨迹，这正好是跟LoRA-GA互补的改进点。

对齐全量

本文接着上一篇文章的记号和内容进行讲述，所以这里仅对上一节的内容做一个简单回顾，不再详细重复介绍。LoRA的参数化方式是
\begin{equation}W = (W_0 - A_0 B_0) + AB\end{equation}

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随着多模态LLM的方兴未艾，VQ（Vector Quantization）的地位也“水涨船高”，它可以作为视觉乃至任意模态的Tokenizer，将多模态数据统一到自回归生成框架中。遗憾的是，自VQ-VAE首次提出VQ以来，其理论并没有显著进步，像编码表的坍缩或利用率低等问题至今仍亟待解决，取而代之的是FSQ等替代方案被提出，成为了VQ有力的“竞争对手”。

然而，FSQ并不能在任何场景下都替代VQ，所以VQ本身的改进依然是有价值的。近日笔者读到了《Restructuring Vector Quantization with the Rotation Trick》，它提出了一种旋转技巧，声称能改善VQ的一系列问题，本文就让我们一起来品鉴一下。

回顾

早在五年前的博文《VQ-VAE的简明介绍：量子化自编码器》中我们就介绍过了VQ-VAE，后来在《简单得令人尴尬的FSQ：“四舍五入”超越了VQ-VAE》介绍FSQ的时候，也再次仔细地温习了VQ-VAE，还不了解的读者可以先阅读这两篇文章。

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