科学空间|Scientific Spaces

众所周知，现在的Transformer越做越大，但这个“大”通常是“宽”而不是“深”，像GPT-3虽然参数有上千亿，但也只是一个96层的Transformer模型，与我们能想象的深度相差甚远。是什么限制了Transformer往“深”发展呢？可能有的读者认为是算力，但“宽而浅”的模型所需的算力不会比“窄而深”的模型少多少，所以算力并非主要限制，归根结底还是Transformer固有的训练困难。一般的观点是，深模型的训练困难源于梯度消失或者梯度爆炸，然而实践显示，哪怕通过各种手段改良了梯度，深模型依然不容易训练。

近来的一些工作（如Admin）指出，深模型训练的根本困难在于“增量爆炸”，即模型越深对输出的扰动就越大。上周的论文《DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers》则沿着这个思路进行尺度分析，根据分析结果调整了模型的归一化和初始化方案，最终成功训练出了1000层的Transformer模型。整个分析过程颇有参考价值，我们不妨来学习一下。

增量爆炸

原论文的完整分析比较长，而且有些假设或者描述细酌之下是不够合理的。所以在本文的分享中，笔者会尽量修正这些问题，试图以一个更合理的方式来得到类似结果。

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前两天刷到了Google的一篇论文《Step-size Adaptation Using Exponentiated Gradient Updates》，在其中学到了一些新的概念，所以在此记录分享一下。主要的内容有两个，一是非负优化的指数梯度下降，二是基于元学习思想的学习率调整算法，两者都颇有意思，有兴趣的读者也可以了解一下。

指数梯度下降

梯度下降大家可能听说得多了，指的是对于无约束函数$\mathcal{L}(\boldsymbol{\theta})$的最小化，我们用如下格式进行更新：
\begin{equation}\boldsymbol{\theta}_{t+1} = \boldsymbol{\theta}_t - \eta\nabla_{\boldsymbol{\theta}}\mathcal{L}(\boldsymbol{\theta}_t)\end{equation}
其中$\eta$是学习率。然而很多任务并非总是无约束的，对于最简单的非负约束，我们可以改为如下格式更新：
\begin{equation}\boldsymbol{\theta}_{t+1} = \boldsymbol{\theta}_t \odot \exp\left(- \eta\nabla_{\boldsymbol{\theta}}\mathcal{L}(\boldsymbol{\theta}_t)\right)\label{eq:egd}\end{equation}
这里的$\odot$是逐位对应相乘（Hadamard积）。容易看到，只要初始化的$\boldsymbol{\theta}_0$是非负的，那么在整个更新过程中$\boldsymbol{\theta}_t$都会保持非负，这就是用于非负约束优化的“指数梯度下降”。

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多任务学习是一个很宽泛的命题，不同场景下多任务学习的目标不尽相同。在《多任务学习漫谈（一）：以损失之名》和《多任务学习漫谈（二）：行梯度之事》中，我们将多任务学习的目标理解为“做好每一个任务”，具体表现是“尽量平等地处理每一个任务”，我们可以称之为“平行型多任务学习”。然而，并不是所有多任务学习的目标都是如此，在很多场景下，我们主要还是想学好某一个主任务，其余任务都只是辅助，希望通过增加其他任务的学习来提升主任务的效果罢了，此类场景我们可以称为“主次型多任务学习”。

在这个背景下，如果还是沿用平行型多任务学习的“做好每一个任务”的学习方案，那么就可能会明显降低主任务的效果了。所以本文继续沿着“行梯度之事”的想法，探索主次型多任务学习的训练方案。

目标形式

在这篇文章中，我们假设读者已经阅读并且基本理解《多任务学习漫谈（二）：行梯度之事》里边的思想和方法，那么在梯度视角下，让某个损失函数保持下降的必要条件是更新量与其梯度夹角至少大于90度，这是贯穿全文的设计思想。

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在《多任务学习漫谈（一）：以损失之名》中，我们从损失函数的角度初步探讨了多任务学习问题，最终发现如果想要结果同时具有缩放不变性和平移不变性，那么用梯度的模长倒数作为任务的权重是一个比较简单的选择。我们继而分析了，该设计等价于将每个任务的梯度单独进行归一化后再相加，这意味着多任务的“战场”从损失函数转移到了梯度之上：看似在设计损失函数，实则在设计更好的梯度，所谓“以损失之名，行梯度之事”。

那么，更好的梯度有什么标准呢？如何设计出更好的梯度呢？本文我们就从梯度的视角来理解多任务学习，试图直接从设计梯度的思路出发构建多任务学习算法。

整体思路

我们知道，对于单任务学习，常用的优化方法就是梯度下降，那么它是怎么推导的呢？同样的思路能不能直接用于多任务学习呢？这便是这一节要回答的问题。

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在本博客中，已经多次讨论过梯度惩罚相关内容了。从形式上来看，梯度惩罚项分为两种，一种是关于输入的梯度惩罚$\Vert\nabla_{\boldsymbol{x}} f(\boldsymbol{x};\boldsymbol{\theta})\Vert^2$，在《对抗训练浅谈：意义、方法和思考（附Keras实现）》、《泛化性乱弹：从随机噪声、梯度惩罚到虚拟对抗训练》等文章中我们讨论过，另一种则是关于参数的梯度惩罚$\Vert\nabla_{\boldsymbol{\theta}} f(\boldsymbol{x};\boldsymbol{\theta})\Vert^2$，在《从动力学角度看优化算法（五）：为什么学习率不宜过小？》、《我们真的需要把训练集的损失降低到零吗？》等文章我们讨论过。

在相关文章中，两种梯度惩罚都声称有着提高模型泛化性能的能力，那么两者有没有什么联系呢？笔者从Google最近的一篇论文《The Geometric Occam's Razor Implicit in Deep Learning》学习到了两者的一个不等式，算是部分地回答了这个问题，并且感觉以后可能用得上，在此做个笔记。

最终结果

假设有一个$l$层的MLP模型，记为
\begin{equation}\boldsymbol{h}^{(t+1)} = g^{(t)}(\boldsymbol{W}^{(t)}\boldsymbol{h}^{(t)}+\boldsymbol{b}^{(t)})\end{equation}
其中$g^{(t)}$是当前层的激活函数，$t\in\{1,2,\cdots,l\}$，并记$\boldsymbol{h}^{(1)}$为$\boldsymbol{x}$，即模型的原始输入，为了方便后面的推导，我们记$\boldsymbol{z}^{(t+1)}=\boldsymbol{W}^{(t)}\boldsymbol{h}^{(t)}+\boldsymbol{b}^{(t)}$；参数全体为$\boldsymbol{\theta}=\{\boldsymbol{W}^{(1)},\boldsymbol{b}^{(1)},\boldsymbol{W}^{(2)},\boldsymbol{b}^{(2)},\cdots,\boldsymbol{W}^{(l)},\boldsymbol{b}^{(l)}\}$。设$f$是$\boldsymbol{h}^{(l+1)}$的任意标量函数，那么成立不等式
\begin{equation}\Vert\nabla_{\boldsymbol{x}} f\Vert^2\left(\frac{1 + \Vert \boldsymbol{h}^{(1)}\Vert^2}{\Vert\boldsymbol{W}^{(1)}\Vert^2 \Vert\nabla_{\boldsymbol{x}}\boldsymbol{h}^{(1)}\Vert^2}+\cdots+\frac{1 + \Vert \boldsymbol{h}^{(l)}\Vert^2}{\Vert\boldsymbol{W}^{(l)}\Vert^2 \Vert\nabla_{\boldsymbol{x}}\boldsymbol{h}^{(l)}\Vert^2}\right)\leq \Vert\nabla_{\boldsymbol{\theta}} f\Vert^2\label{eq:f}\end{equation}

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Dropout是经典的防止过拟合的思路了，想必很多读者已经了解过它。有意思的是，最近Dropout有点“老树发新芽”的感觉，出现了一些有趣的新玩法，比如最近引起过热议的SimCSE和R-Drop，尤其是在文章《又是Dropout两次！这次它做到了有监督任务的SOTA》中，我们发现简单的R-Drop甚至能媲美对抗训练，不得不说让人意外。

一般来说，Dropout是被加在每一层的输出中，或者是加在模型参数上，这是Dropout的两个经典用法。不过，最近笔者从论文《Raise a Child in Large Language Model: Towards Effective and Generalizable Fine-tuning》中学到了一种新颖的用法：加到梯度上面。

梯度加上Dropout？相信大部分读者都是没听说过的。那么效果究竟如何呢？让我们来详细看看。

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前几天在群里大家讨论到了“Transformer如何解决梯度消失”这个问题，答案有提到残差的，也有提到LN（Layer Norm）的。这些是否都是正确答案呢？事实上这是一个非常有趣而综合的问题，它其实关联到挺多模型细节，比如“BERT为什么要warmup？”、“BERT的初始化标准差为什么是0.02？”、“BERT做MLM预测之前为什么还要多加一层Dense？”，等等。本文就来集中讨论一下这些问题。

梯度消失说的是什么意思？

在文章《也来谈谈RNN的梯度消失/爆炸问题》中，我们曾讨论过RNN的梯度消失问题。事实上，一般模型的梯度消失现象也是类似，它指的是（主要是在模型的初始阶段）越靠近输入的层梯度越小，趋于零甚至等于零，而我们主要用的是基于梯度的优化器，所以梯度消失意味着我们没有很好的信号去调整优化前面的层。

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在《从几何视角来理解模型参数的初始化策略》、《浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化》等文章，我们讨论过模型的初始化方法，大致的思路是：如果一个$n\times n$的方阵用均值为0、方差为$1/n$的独立同分布初始化，那么近似于一个正交矩阵，使得数据二阶矩（或方差）在传播过程中大致保持不变。

那如果是$m\times n$的非方阵呢？常见的思路（Xavier初始化）是综合考虑前向传播和反向传播，所以使用均值为0、方差为$2/(m+n)$的独立同分布初始化。但这个平均更多是“拍脑袋”的，本文就来探究一下有没有更好的平均方案。

基础回顾

Xavier初始化是考虑如下的全连接层（设输入节点数为$m$，输出节点数为$n$）
\begin{equation} y_j = b_j + \sum_i x_i w_{i,j}\end{equation}

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