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打乱/跳过Transformer层会怎样？最新研究揭开其信息流动机制，一口气解答8大问题
原文中文，约4500字，阅读约需11分钟。
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内容提要
最新研究揭示了Transformer层的信息流动机制，发现中间层共享一个表征空间，但与最前面和最末尾的层具有独立的表征空间。实验发现，省略部分中间层对整体性能影响不大。中间层执行不同功能，层的顺序对性能有一定影响，但随机顺序性能优于逆序。并行运行中间层对大多数任务有帮助，迭代执行并行层可以提高性能。重复单一层效果最差，迭代并行和随机层顺序性能退化最小。
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关键要点
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最新研究揭示了Transformer层的信息流动机制。
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中间层共享一个表征空间，最前面和最末尾的层具有独立的表征空间。
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省略部分中间层对整体性能影响不大。
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中间层执行不同功能，层的顺序对性能有一定影响。
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随机顺序性能优于逆序。
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并行运行中间层对大多数任务有帮助，迭代执行并行层可以提高性能。
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重复单一层效果最差，迭代并行和随机层顺序性能退化最小。
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实验在decoder-only和encoder-only模型上进行，使用Llama2和BERT。
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研究表明，层的顺序和组合方式对模型性能有显著影响。
❓
延伸问答
Transformer层的中间层共享表征空间吗？
是的，中间层共享一个表征空间，而最前面和最末尾的层具有独立的表征空间。
省略中间层对模型性能有影响吗？
省略部分中间层对整体性能影响不大。
层的顺序对Transformer模型性能有影响吗？
层的顺序对性能有一定影响，随机顺序性能优于逆序。
可以并行运行Transformer的中间层吗？
可以并行运行中间层，且大多数任务中表现优于跳过层。
迭代执行并行层会提高性能吗？
是的，迭代执行并行层可以显著提高性能。
重复单一层的效果如何？
重复单一层的效果最差，性能迅速退化至随机基准线。
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