Transformers Get Stable: An End-to-End Signal Propagation Theory for Language Models

Core Concepts

Transformer models can be trained deeper and more effectively by utilizing a unified signal propagation theory to address issues like vanishing/exploding gradients and rank collapse.

Abstract

The content introduces a signal propagation theory for transformer models, enabling the training of very deep models with improved performance. It addresses issues such as gradient instability and rank collapse, providing insights into the moments of transformer components and blocks. The proposed DeepScaleLM scheme allows for the training of 100s of layer models across various tasks and modalities, showcasing significant improvements in language modeling, speech translation, image classification, and question answering tasks. Introduction: Transformer models face challenges with gradient instability. Proposed remedies include residual scaling and modified layernorms. Theoretical analysis on signal propagation is crucial for understanding these issues. Moment Control & Residual Scaling: Bounded gradients lead to better convergence. Different scaling schemes explored for residual networks. Learnable parameters impact model stability and performance. Applications: Explaining variance explosion in transformers. Impact of large QK values on training stability. Mitigating rank collapse through proper initialization. Results: DeepScaleLM enables training deeper-narrower models effectively. Performance improvements observed across various tasks and modalities.

Stats

"DeepNet stabilizes the model training at the expense of reduced “sensitivity” by using smaller effective values of β2." "DSInit stabilizes the gradient but reduces model expressivity with depth." "DSLM outperforms other methods by stabilizing training while maintaining model expressivity."

Quotes

"Our derived equations are empirically verified within strict error bounds with real world data." "Our formulae predict observed norms with remarkable accuracy."

Key Insights Distilled From

Transformers Get Stable

by Akhil Kedia,... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09635.pdf

Deeper Inquiries

How can the proposed DeepScaleLM framework be applied to other types of neural networks beyond transformers

提案されたDeepScaleLMフレームワークは、トランスフォーマー以外の他のタイプのニューラルネットワークにどのように適用できるでしょうか？ DeepScaleLMフレームワークは、他の種類のニューラルネットワークにも適用可能です。このフレームワークは、信号伝播を理解し、勾配消失/爆発やランク崩壊などの問題を解決するために設計されています。他のニューラルネットワークアーキテクチャでも同様に信号伝播と勾配制御が重要な役割を果たす場合があります。例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネット（RNN）などでも深い層を持つ場合に同様の安定性問題が発生する可能性があります。DeepScaleLMフレームワークでは、初期化およびスケールパラメータを調整してこれらの問題を克服する方法論が提供されているため、他のタイプのニューラルネットワークへ応用することでその安定性と効率性を向上させることが期待されます。

What potential ethical considerations should be taken into account when utilizing crawled web data for pre-training language models

前処理言語データを使用して言語 モデル の事前学習 を行う際に考慮すべき倫理的考慮事項は何ですか？ Webデータから収集した情報やコンテン​​トは個人情報保護やプライバシーセキュリティなど多く の 倫理的 考 慮 事 項 を引き起こす 可能 性 があ りま す 。特に言語 モデ リングでは幻覚現象（hallucinations）や偽情報拡散（misinformation）など の 問 題 も 発 生 し得 る 取 扱われる コンテン​​ト の品質 確保及び利用目的透明化等重要です。 またWebデータから収集した情報は一般公開されているもしくは共有可能な範囲内で取得・利用されている必要があります。また、個人情報保護法令等関連法規制順守も不可欠です。

How might different choices in scaling parameters impact the trade-off between stability and expressivity in deep transformer models

深層トランスフォマ― モデ ル で 安 定 性 と表現力間 のトレードオフ を影響させる スケールパラメータ 選択肢ごと の相互作用 異なるスケールパラメータ選択肢は深層トランスフォマ― モデ ル 内部で安定性と表現力間 のバランス 役割 を 変更します。 例えばβ= k/N α形式 β2 =kNα, 我々　α＝１　最良点　究極 estability and expressivity trade-off. 高 α (DS-Init) and, α =1.5 (DeepNet), the gradient becomes stable using but the model expressivity reduces with depth, as shown in Table３. Such models might not be able to extract better results when going deeper, as we indeed verify empirically in the comparison with prior works paragraph in Section５.5.