BriefGPT - AI 论文速递
·
On Vanishing Variance in Transformer Length Generalization
💡
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究探讨了变压器模型在短序列训练后对长序列泛化不良的问题。通过分析消失方差，证明了长序列导致多头注意力模块输出方差降低。实验结果表明，在注意力输出后应用层归一化能显著改善长度泛化效果，减少分布偏移。
🎯
关键要点
- 本研究探讨了变压器模型在短序列训练后对长序列泛化不良的问题。
- 研究首次从消失方差的角度证明了较长序列长度导致多头注意力模块输出方差降低的现象。
- 实验结果显示，在注意力输出后应用层归一化显著改善了长度泛化效果。
- 这种改进有助于减少由消失方差引起的分布偏移。
➡️
