解决Transformer受训难题，微软研究院把Transformer干到了1000层

a）各不相同， Post-LN-init是缩窄了较低层的拓展而不是较很低层。学术科学界或许这种法则有助于将位移拓展的影响与三维系统升级区分开来。此外，Post-LN-init 与 Post-LN 不具备并不相同的核心，从而消除了核心的影响。

该学术研究在 IWSLT-14 De-En 自然语言处理统计至少据集上军事训练了 18L-18L Post-LN 和 18L-18L Post-LN-init。绘出 3 可视化了它们的位移和合理性巨大损失双曲线。如绘出 3(c) 上图，Post-LN-init 收敛，而 Post-LN 没有。 Post-LN-init 在就此几层里面不具备愈来愈大的位移范至少，尽管其也就是说道已按分之一变大。此外，学术科学界可视化就此一个的软件层的位移范至少，三维很低度从 6L-6L 到 24L-24L。

下绘出 3 显示，无论三维很低度如何，就此一层 Post-LN-init 的位移范至少仍远大于 Post-LN 的位移范至少。得出的结论是，深层位移不应该是 Post-LN 周期性根本原因，而三维系统升级的拓展往往可以解释这一点。

然后学术科学界假定 Post-LN 的震荡来自一系列弊端，除此以外位移变成以及多大的三维系统升级。如绘出 4(a) 上图，他们首先可视化三维系统升级的范至少 ||ΔF||在军事训练的以前下一阶段：

其里面x和θ_i分别代除此以外输出和第i次系统升级后的三维倍数。Post-LN在军事训练一开始就有式的系统升级，然后便就却是没有系统升级了。这除此以外明该三维已陷于虚假的区域内最优。

warm-up和愈来愈好的调用都有助于加重这个弊端，使三维必需顺利系统升级。当系统升级时，LN 的输出就会变大（见绘出 4(b) 和绘出 4(c)）。根据Xiong等人(2020)的理论分析，通过 LN 的位移体积与其输出的体积远大于：

比起于没有warm-up或合理调用的原因，绘出 4(b) 和绘出 4(c) 除此以外明 ||x||的明显大于

。这解释了 Post-LN 军事训练里面出现的位移变成弊端（见绘出 4(d)）。

最重要的是，震荡追溯到军事训练开始时的大型三维系统升级。它使三维陷于糟糕的区域内最优状态，这反过来又增加了每个 LN 的输出量。随着军事训练的继续，通过 LN 的位移变得越来越小，从而造成严重的位移变成，使得难以摆脱区域内最优，并进一步破坏了简化的保持准确性。也就是说，Post-LN-init 的系统升级相对较小，对 LN 的输出是保持稳定的。这减轻了位移变成的弊端，使简化愈来愈加保持稳定。

DeepNet：特别大的Transformer三维

学术科学界首先介绍了特别大的Transformer三维——DeepNet，该三维可以通过加重式三维系统升级弊端来保持稳定简化步骤。

DeepNet基于Transformer核心。与原版Transformer比起，DeepNet在每个子层采用了新法则DEEPNORM，而不是常规的Post-LN。DEEPNORM的式子如下上图。

其里面，α是一个系至少，G_l(x_l , θ_l)是倍数为θ_l的第l个Transformer子层（即关注点或前馈网络）的formula_。DeepNet还将残差内部的也就是说道θ_l拓展了β。

接着，学术科学界给予了对DeepNet三维系统升级预期体积（expected magnitude）的估计。

他们可视化了IWSLT-14 De-En译文统计至少据集上，Post-LN和DeepNet在以前军事训练下一阶段的三维系统升级原因，如下绘出5上图。可以看到，相更为于Post-LN，DeepNet的三维系统升级却是保持径向。

就此，学术科学界给予理论分析，以除此以外明 DeepNet的系统升级受到了 DEEPNORM 的系至少放宽。具体地，他们展示了 DeepNet的预期三维系统升级受到了适当倍数α 和 β的系至少放宽。学术科学界的分析基于 SGD 系统升级，并通过系统性假定对 Adam 简化器效果很好。

学术科学界给予了对的软件-的软件核心的分析，它必需以并不相同的方式自然地拓展到非常少的软件和非常少的软件的三维。具体如下绘出上图，他们将三维系统升级的前提实体化如下：

非常少的软件（例如 BERT）和非常少的软件（例如 GPT）核心的推导必需以并不相同的方式顺利进行。学术科学界将步骤概括如下：

神经自然语言处理

该学术研究合理性了DeepNet 在风行的自然语言处理指标上的合理性，除此以外 IWSLT-14 德语-美式英语 (De-En) 统计至少据集和 WMT-17 美式英语-德语 (En-De) 统计至少据集。该学术研究将DeepNet 与多个SOTA很低度 Transformer 三维顺利进行更为，除此以外 DLCL 、NormFormer 、ReZero 、R- Fixup 、T-Fixup 、DS-init 和 Admin。

除此以外 1 研究报告了 WMT-17 En-De 译文统计至少据集上的曲率半径和DeepNet 的结果：

绘出 6 显示了 IWSLT-14 统计至少据集的结果

绘出 7 研究报告了 WMT-17 合理性集的巨大损失双曲线

大规模多句法神经自然语言处理

该学术研究首先采用 OPUS-100 辞汇来风险评估三维。OPUS100 是一个以美式英语为里面心的多句法辞汇，涵盖 100 种句法，是从 OPUS 给定里面随机抽走的。该学术研究将 DeepNet 拓展到 1,000 层，该三维有一个 500 层的的软件、 500 层的的软件、512 个隐蔽体积、8 个关注点头和 2,048 尺度的前馈层。

除此以外2概括了 DeepNet 和曲率半径的结果。除此以外明，增加网络很低度可以显着提很低 NMT 的译文质量：48 层的三维比 12 层的三维平均获取 3.2 点的提很低。 DeepNet 可以成功地将很低度拓展到 1,000 层，比曲率半径提很低4.4 BLEU。许多人注意的是，DeepNet 只军事训练了 4 个 epoch，并且在计算预算愈来愈多的原因下，效率可以进一步提很低。

很低度拓展规律性：该学术研究在OPUS100统计至少据集上军事训练不具备{12,20,100,200,1000}层的DeepNet，绘出8显示了很低度拓展双曲线。与双语NMT比起，多语NMT从拓展三维很低度受益愈来愈多。可以判读到多语 NMT 的 BLEU 倍数呈对至少增长，规律性可以写成：L(d) = A log(d) + B，其里面d是很低度，A, B是关于其他超倍数的系至少。

愈来愈多统计至少据和句法说道明：为了探索DeepNet在多语NMT上的局限性，该学术研究随后采用Schwenk等人提出的CCMatrix拓展军事训练统计至少据。此外，该学术研究还拓展了CCAligned 、OPUS 和Tatoeba的统计至少据，以涵盖Flores101风险评估集的所有句法。最终的统计至少据由102种句法、1932个同方向和12B对句子合组。利用这些统计至少据，该学术研究用100层的软件、100层的软件、1024个隐蔽尺度、16个头、4096个前馈层里面间尺度对DeepNet顺利进行军事训练。

该学术研究将 DeepNet 与SOTA多语 NMT 三维 M2M-100顺利进行了更为。M2M-100 有一个 24 层的的软件、一个 24 层的的软件和 4,096 个隐蔽体积，从而消除很低达 12B 的倍数。与M2M-100比起，DeepNet深而窄，倍数只有3.2B。

在 M2M-100 之后，该学术研究在几个多句法译文风险评估统计至少据集上风险评估三维，除此以外 WMT、OPUS 、TED、 Flores。WMT的句法对是以美式英语为里面心的。除此以外美式英语在内的10种句法，其里面大部分是很低能源句法。对于 OPUS 统计至少据集，该学术研究从还包括 30 个风险评估对的测试集里面选择非美式英语同方向。TED风险评估集有28种句法和756个同方向，统计至少据来自汉语各个领域。 Flores 统计至少据集还包括 102 种句法之间的所有译文对。该学术研究采用涵盖 M2M-100 和 DeepNet 支持的句法的子集，消除 87 种句法和 7,482 个译文同方向。

除此以外 3 研究报告了结果，为了公平更为，该学术研究采用与曲率半径并不相同的风险评估法则。除此以外明 DeepNet 在所有风险评估统计至少据集上的效率都明显优于 M2M-100，除此以外明深化三维是提很低 NMT 三维质量的一个非常有机遇的同方向。

着迷的观看者可阅读研究成果原文，认识愈来愈多具体概要概要。

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