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English(EN) The Life Cycle of a Massive Activation: Stochastic Birth, Weight-Decay-Driven Growth, and Competitive Consolidation

研究发现，Transformer中的大规模激活遵循可预测的生命周期

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员详细介绍了Transformer模型中大规模激活的生命周期，这些激活是大规模残差流与注意力汇聚点相关联的坐标。研究表明，这些携带汇聚点的通道在训练早期就会稳定下来，并随着时间的推移整合到少数冗余的载体上。一个关键的发现是，权重衰减在因果关系上调节了这些激活的总体规模，移除权重衰减会允许持续增长，而保留权重衰减则会导致下降。该研究提出了一个平衡模型，其中AdamW预处理的增长与权重衰减相对抗，影响峰值激活的时间和幅度。 AI

影响 提供了对Transformer训练动态的更深入理解，可能为未来的模型优化和架构设计提供信息。

排序理由 学术论文，详细介绍了Transformer模型训练动态方面的新发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · S. Aaron McClendon, Jorge Gallego-Feliciano, Antonios Saravanos ·

    巨量激活的生命周期：随机生成、权重衰减驱动的增长和竞争性巩固

    arXiv:2610.00423v1 Announce Type: cross Abstract: Massive activations, residual-stream coordinates with magnitudes far larger than typical activations, are associated with attention sinks in transformers, but how their scale is regulated during training remains incompletely under…

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