研究人员调查了 Transformer 中的语言模型头是否会造成有害的梯度瓶颈。他们使用 WikiText-2 模型进行仅后向干预的实验，发现减小输入 Transformer 的梯度的秩实际上会增加验证损失。相反，具有同等减小秩的因子化前向头会导致损失更大幅度地增加。这些发现表明，虽然发生了强烈的几何压缩，但这可能并非一个有害的优化瓶颈。 AI
影响 研究了 Transformer 架构中一个潜在的瓶颈，为模型优化和训练动态提供了见解。
排序理由 分析 transformer 模型特定组件的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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