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MatFormer: 嵌套变压器用于弹性推理
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
NormFormer 结构通过规范化操作解决 Pre-LayerNorm transformer 的梯度幅度失配问题，改善语言模型的预训练感知度和下游任务表现。使用 NormFormer 结构进行掩蔽语言建模可提高预训练过程的 GLUE 性能 1.9%。
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关键要点
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NormFormer 结构通过三种规范化操作解决 Pre-LayerNorm transformer 的梯度幅度失配问题。
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NormFormer 结构在每一层中添加层规范化、自注意力输出的头缩放和全连接层后的层规范化。
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与基线模型相比，NormFormer 无需额外计算成本，仅增加 0.4% 参数。
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NormFormer 改善了不同规模语言模型的预训练感知度和下游任务表现。
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在相同计算预算下，NormFormer 比基线模型更快达到相等的预训练感知度。
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使用 NormFormer 进行掩蔽语言建模可将 GLUE 性能提高 1.9%。
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