Transformer 前馈块：线性是学习到的，而非架构性的

研究人员调查了 Transformer 前馈网络 (FFN) 的线性度，发现 FFN 块的线性程度是一种学习到的属性，而非架构属性。通过测量 GPT-2、Pythia-160m 和 llama-160m 等不同 Transformer 模型中的线性可恢复性 (R^2_lin)，他们观察到相邻块之间存在显著差异。此测量值还可作为压缩信号，指示哪些块可以安全地替换为更小、单层的近似。 AI

影响 为理解 Transformer 模型内部工作原理提供了见解，可能为未来的架构设计和压缩技术提供信息。

排序理由 阐述 Transformer 架构研究成果的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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