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语言模型输出端共享Embedding的重新探索
By 苏剑林 | 2023-07-20 | 30006位读者 | 引用预训练刚兴起时,在语言模型的输出端重用Embedding权重是很常见的操作,比如BERT、第一版的T5、早期的GPT,都使用了这个操作,这是因为当模型主干部分不大且词表很大时,Embedding层的参数量很可观,如果输出端再新增一个独立的同样大小的权重矩阵的话,会导致显存消耗的激增。不过随着模型参数规模的增大,Embedding层的占比相对变小了,加之《Rethinking embedding coupling in pre-trained language models》等研究表明共享Embedding可能会有些负面影响,所以现在共享Embedding的做法已经越来越少了。
本文旨在分析在共享Embedding权重时可能遇到的问题,并探索如何更有效地进行初始化和参数化。尽管共享Embedding看起来已经“过时”,但这依然不失为一道有趣的研究题目。
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