论文：表示层损失无法修复Transformer秩崩塌
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论文：表示层损失无法修复Transformer秩崩塌
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AI 综述
Martin Hofmann 与 Patrick Mäder 提交论文，研究深度诱导的 Transformer 秩崩塌能否通过加损失项修复。他们把小型 Transformer 的 skip connection 削弱，使网络陷入秩崩塌：所有 token 表征指向同一方向，学习停止。 作者称，加入任何损失项都未能修复这种崩塌；其中较强的一类损失项施加的推力约为任务梯度的十分之一。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月8日 12:00
Transformer 训练中的深度诱导秩崩溃：表征上的损失项无法修复报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv：cs.LGTransformer 训练中的深度诱导秩崩溃：表征上的损失项无法修复
研究发现，削弱 skip connection 会让小型 Transformer 陷入秩崩溃——所有 token 表征指向同一方向，学习停止，且添加任何损失项都无法修复。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。