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基于变形器的学习可证明具有低秩和稀疏性：一层分析
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了Transformer架构的稀疏性对计算效率的影响，研究发现权重稀疏性与训练数据量相关，最佳稀疏度随数据量增加而提高。提出了一种新方法，通过稀疏层实现高效的Transformer模型，在保持相同参数数量的情况下，性能优异，特别是在长文本摘要任务中表现突出。
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关键要点
- 通过实验证明 Transformer 架构的激活图稀疏化可以显著降低计算量并提高效率。
- 研究发现权重稀疏性、非零参数数量与训练数据量之间存在关系，最佳稀疏度随着训练数据量的增加而提高。
- 提出了一种新方法，通过稀疏层实现高效的 Transformer 模型，在保持相同参数数量的情况下，性能优异，特别是在长文本摘要任务中表现突出。
- 研究扩展了不同的稀疏结构和策略，揭示了权重稀疏性的能力和局限性，为提高计算效率提供了理论理解和实际意义。
❓
延伸问答
Transformer架构的稀疏性如何影响计算效率？
Transformer架构的激活图稀疏化可以显著降低计算量并提高效率。
最佳稀疏度是如何与训练数据量相关的？
最佳稀疏度随着训练数据量的增加而提高，且与非零参数数量存在关系。
新方法如何提高Transformer模型的性能？
通过稀疏层实现高效的Transformer模型，在保持相同参数数量的情况下，特别是在长文本摘要任务中表现优异。
稀疏性在不同稀疏结构和策略中的应用有哪些？
研究扩展到了不同的稀疏结构（如硬件友好的n:m模式）和策略（如从预训练的稠密模型开始）。
权重稀疏性对模型学习表征有什么影响？
通过剪枝会影响模型的学习表征，低振幅权重的削减会降低语义信息的复杂性。
低秩训练技术在大型神经网络中的应用效果如何？
低秩训练技术如ReLoRA在训练大型神经网络时表现出与常规训练相当的性能，并且效率随着模型大小的增加而提高。
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