在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，Transformer是一種革命性的架構(gòu)。Transformer模型因其卓越的語言理解和生成能力而成為了一個(gè)里程碑，它們?cè)诙喾N任務(wù)中展現(xiàn)出了前所未有的性能，從機(jī)器翻譯到文本摘要，再到問答系統(tǒng)，Transformer模型已經(jīng)成為了當(dāng)今最先進(jìn)的技術(shù)。盡管取得了巨大的成功，Transformer在執(zhí)行復(fù)雜推理任務(wù)時(shí)仍面臨挑戰(zhàn)，特別是在需要多步邏輯推理的場景中。這些挑戰(zhàn)主要表現(xiàn)在模型對(duì)于復(fù)雜問題的理解和解決能力上，尤其是當(dāng)問題涉及到跨步驟的邏輯推導(dǎo)時(shí)。

5月27日，發(fā)表于全球最大學(xué)術(shù)論文平臺(tái)arXiv的《Towards Understanding How Transformer Perform Multi-step Reasoning with Matching Operation》這篇論文深入探討了Transformer模型如何通過匹配操作來執(zhí)行多步推理。來自上海交通大學(xué)自然科學(xué)研究院、數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院以及華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室的研究團(tuán)隊(duì)通過構(gòu)建專門的數(shù)據(jù)集，揭示了Transformer內(nèi)部的匹配機(jī)制，并提出了一種新的匹配矩陣概念來量化模型的匹配能力。他們發(fā)現(xiàn)通過微小的初始化和調(diào)整LayerNorm的位置，可以顯著提高模型的匹配能力，從而增強(qiáng)其推理能力。此外研究還發(fā)現(xiàn)Transformer能夠在其架構(gòu)內(nèi)部并行地執(zhí)行多個(gè)推理步驟，這一發(fā)現(xiàn)為理解模型的推理能力提供了新的視角，并為設(shè)計(jì)更高效的推理模型奠定了基礎(chǔ)。

他們研究的動(dòng)機(jī)源于對(duì)Transformer模型在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時(shí)的局限性的認(rèn)識(shí)。盡管這些模型在單步推理任務(wù)中表現(xiàn)出色，但在需要連續(xù)多個(gè)邏輯步驟的推理任務(wù)中，它們的性能往往會(huì)下降。這種現(xiàn)象激發(fā)了研究者們對(duì)模型內(nèi)部如何處理和整合跨步驟信息的好奇心，以及如何改進(jìn)模型以更好地執(zhí)行這類任務(wù)的探索。

論文的主要目標(biāo)是揭示Transformer模型在多步推理任務(wù)中的工作原理，并提出有效的方法來增強(qiáng)其推理能力。通過構(gòu)建專門的數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)，研究團(tuán)隊(duì)不僅分析了模型的匹配機(jī)制，還探討了不同初始化方法和LayerNorm位置對(duì)推理能力的影響。此外他們還提出了并行推理機(jī)制的概念，并基于此提出了關(guān)于模型推理能力上限的猜想。

研究團(tuán)隊(duì)的這些發(fā)現(xiàn)不僅為我們提供了如何改進(jìn)Transformer模型的具體指導(dǎo)，也為未來在更廣泛的人工智能系統(tǒng)中應(yīng)用多步推理提供了理論基礎(chǔ)。隨著研究的深入，我們期待這些洞見能夠推動(dòng)人工智能向更高層次的認(rèn)知和推理能力邁進(jìn)。

一、相關(guān)工作

Transformer模型是一種基于自注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，它在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)能夠同時(shí)考慮序列中所有元素之間的關(guān)系。這種模型的核心優(yōu)勢(shì)在于其能夠捕捉長距離依賴關(guān)系，這在傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）中是一個(gè)挑戰(zhàn)。Transformer模型由編碼器和解碼器組成，其中編碼器負(fù)責(zé)處理輸入數(shù)據(jù)，解碼器則生成輸出。自注意力機(jī)制允許模型在不同位置的輸入之間建立直接的聯(lián)系，從而提高了處理復(fù)雜任務(wù)的能力。

多步推理是指在解決問題時(shí)需要進(jìn)行多個(gè)邏輯步驟的推導(dǎo)過程。在人工智能領(lǐng)域，多步推理被廣泛應(yīng)用于各種復(fù)雜任務(wù)，如數(shù)學(xué)問題求解、法律案件分析、科學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等。這些任務(wù)通常涉及到從給定的信息中推導(dǎo)出新的結(jié)論，需要模型具備強(qiáng)大的邏輯推理和決策能力。多步推理不僅能夠提高模型的認(rèn)知能力，還能夠幫助模型更好地理解和解釋復(fù)雜的問題。

最先進(jìn)的模型，如GPT-4，通常采用橫向思維策略，如思想鏈（CoT）提示，它多次調(diào)用模型以生成明確的中間推理步驟。這種方法通過橫向延長思維過程來增強(qiáng)模型的推理能力。在CoT提示下，所有模型都可以在圖1所示的示例任務(wù)中輸出正確答案。作為橫向方法的補(bǔ)充，作者團(tuán)隊(duì)的研究重點(diǎn)是Transformer模型的縱向思維能力，即在模型架構(gòu)本身內(nèi)執(zhí)行多步驟推理的固有能力。他們的目標(biāo)是揭示模型的推理能力如何隨著深度而擴(kuò)展，而不依賴于外部提示或多次調(diào)用。CoT提示和我們的多步驟推理分析為提高LLM的推理性能提供了互補(bǔ)的視角。

圖1：LLM中多步驟推理的失敗案例。正確答案是[r]（由于[w]→ </p>→ e→ [i]→ r他們對(duì)每個(gè)模型進(jìn)行了9次測(cè)試。

為了深入研究Transformer模型的推理機(jī)制，他們?cè)O(shè)計(jì)了三種類型的多步驟推理數(shù)據(jù)集，并分析了模型的內(nèi)部信息流。他們的研究表明，Transformer模型主要通過匹配運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)多步驟推理。他們提出了匹配矩陣的概念來衡量模型在每一層的匹配能力，發(fā)現(xiàn)即使對(duì)于未經(jīng)訓(xùn)練的隨機(jī)嵌入向量，模型也能保持良好的匹配能力。這表明Transformer模型可能已經(jīng)學(xué)習(xí)了推理任務(wù)的本質(zhì)。

匹配操作是Transformer模型在執(zhí)行推理任務(wù)時(shí)的一種關(guān)鍵機(jī)制。它涉及到在模型的不同層之間匹配相關(guān)信息，以便正確地推導(dǎo)出答案。在多步推理任務(wù)中，匹配操作使得模型能夠?qū)⑶耙徊降妮敵鲎鳛橄乱徊酵评淼妮斎?，從而形成一個(gè)連貫的推理鏈。這種機(jī)制對(duì)于處理那些需要多個(gè)邏輯步驟的任務(wù)至關(guān)重要，因?yàn)樗试S模型在每一步中都能夠考慮到之前所有步驟的信息。通過優(yōu)化匹配操作，可以顯著提高模型在多步推理任務(wù)中的性能和準(zhǔn)確性。

二、研究方法

這項(xiàng)研究加深了我們對(duì)Transformer推理機(jī)制的理解，并為進(jìn)一步增強(qiáng)其推理能力提供了新的視角。從這項(xiàng)研究中獲得的洞見有助于設(shè)計(jì)更高效的推理模型，并探索一般人工智能系統(tǒng)中的推理機(jī)制。

1. 數(shù)據(jù)集的構(gòu)建和類型劃分

為了理解Transformer在多步推理中的機(jī)制，他們?cè)O(shè)計(jì)了三種類型的多步推理任務(wù)。每兩個(gè)標(biāo)記在句子中代表一個(gè)推理關(guān)系。他們使用不同的標(biāo)記方法生成以下三種類型的數(shù)據(jù)集：

類型1：最后一個(gè)標(biāo)記是起點(diǎn)，標(biāo)簽是從起點(diǎn)開始的固定步驟推理結(jié)果。

類型2：最后一個(gè)標(biāo)記是起點(diǎn)，標(biāo)簽是起點(diǎn)所在推理鏈的終點(diǎn)。

類型3：最后兩個(gè)標(biāo)記分別是起點(diǎn)和指定的推理步驟，標(biāo)簽是從起點(diǎn)開始的指定步驟推理結(jié)果。

他們?cè)O(shè)計(jì)了三種鏈結(jié)構(gòu)：單鏈、雙鏈和森林鏈。每個(gè)任務(wù)的鏈結(jié)構(gòu)都是獨(dú)特的。

圖2：本研究中推理鏈結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)集類型的說明。我們考慮三種類型的推理鏈結(jié)構(gòu)：單鏈、雙鏈和森林鏈。這些結(jié)構(gòu)根據(jù)不同的策略進(jìn)行序列化和標(biāo)記，從而產(chǎn)生三種數(shù)據(jù)集類型。

訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)：他們?cè)O(shè)計(jì)了一種方法來劃分?jǐn)?shù)據(jù)，使得訓(xùn)練集中的每一對(duì)1步推理對(duì)與測(cè)試集中的不同。具體來說對(duì)于訓(xùn)練集中的序列化推理鏈[x1][x2]… [xn]，所有標(biāo)記滿足以下條件：

x2i?x2i?1mod5∈[0,1,4]

對(duì)于測(cè)試集中的推理鏈，所有標(biāo)記滿足：

x2i?x2i?1mod5∈[2,3]

每個(gè)標(biāo)記的值范圍從20到100，即 ( x_i \in [20, 100] )。在這種設(shè)置下，他們檢查了Transformer執(zhí)行零樣本上下文學(xué)習(xí)的能力，因?yàn)槊繉?duì)推理對(duì)在權(quán)重學(xué)習(xí)期間都沒有被看到。

2. 模型架構(gòu)的選擇和設(shè)計(jì)

他們采用了僅解碼器的Transformer。給定輸入序列 ( Xin \in \mathbb{R}^{n \times d} )，其中n是序列長度，d是字典大小，模型首先應(yīng)用嵌入層（目標(biāo)嵌入和位置嵌入）來獲得輸入表示 ( X^{(1)} = X_{tgt} + X_{pos} \in \mathbb{R}^{n \times dm} )。每層的單頭注意力計(jì)算如下：

其中 ( (W_V{(l)})T ) 表示 ( W_V^{(l)} ) 的轉(zhuǎn)置。第l層的輸出獲得為：

之后，應(yīng)用投影層將輸出映射到目標(biāo)空間 ( Y \in \mathbb{R}^{n \times d} )。最終輸出通過應(yīng)用于Y的softmax函數(shù)的argmax獲得。模型架構(gòu)和符號(hào)的詳細(xì)描述可以在論文附錄A中找到。

圖3：執(zhí)行兩步推理的三層Transformer網(wǎng)絡(luò)的信息流。實(shí)線表示通過注意力的信息傳輸，藍(lán)色實(shí)線表示影響本例中結(jié)果的注意力信息流。藍(lán)色虛線表示在該示例中影響結(jié)果的殘余信息流。

第0-1層：信息融合。第一層的主要功能是奇偶對(duì)的信息注入，這是訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的結(jié)果，因?yàn)橛?xùn)練序列中的奇數(shù)位置的標(biāo)記可以推斷其后續(xù)的偶數(shù)位置的標(biāo)記。該層的實(shí)現(xiàn)主要依賴于位置嵌入。

第1-2層：信息匹配。在信息融合之后，第一層中的偶數(shù)位置擁有來自兩個(gè)令牌的信息，這兩個(gè)令牌不是簡單地相加在一起，而是以“[x2i-1]WV O（0）+[x2i]”，其中WV O“0”=WV（0），TWO“0），T。因此，在層1中發(fā)生匹配操作。具體來說，將起點(diǎn)表示為[A]，其查詢將具有最大的內(nèi)積，關(guān)鍵字為“[A]WV O（0）+[B]”，從而將[B]的信息傳輸?shù)阶詈笠粋€(gè)位置。他們的研究表明，這種匹配操作不需要“[B]”的參與以及序列的位置編碼。相反，它僅通過“[A]”的查詢來實(shí)現(xiàn)，即F（0）（X tgt A）WQ（1），T和“[A]WV O（0）”的關(guān)鍵字，即F? LayerNorm（0）.

3.實(shí)驗(yàn)設(shè)置和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

研究團(tuán)隊(duì)通過一系列精心設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)來探索不同初始化方法、LayerNorm位置以及正交噪聲添加對(duì)Transformer模型多步推理能力的影響。

實(shí)驗(yàn)設(shè)置

研究團(tuán)隊(duì)測(cè)試了不同的權(quán)重初始化方法，包括小的初始化、默認(rèn)初始化和大的初始化。這些方法通過改變權(quán)重分布的尺度參數(shù)來控制模型在訓(xùn)練初期的狀態(tài)。

實(shí)驗(yàn)中比較了LayerNorm的兩種不同位置配置：后置LayerNorm（在自注意力和前饋網(wǎng)絡(luò)之后）和前置LayerNorm（在自注意力和前饋網(wǎng)絡(luò)之前）。

為了增強(qiáng)模型的匹配能力，研究團(tuán)隊(duì)引入了正交噪聲。這種方法通過在模型的權(quán)重矩陣中添加噪聲來提高匹配操作的效果。

評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

模型在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確性是評(píng)估模型性能的主要指標(biāo)。準(zhǔn)確性反映了模型在多步推理任務(wù)中給出正確答案的能力。

泛化能力指的是模型在未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。研究團(tuán)隊(duì)通過在訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集上使用不同的推理鏈來評(píng)估模型的泛化能力。

匹配能力是通過匹配矩陣來衡量的，它反映了模型在每一層中匹配相關(guān)信息的能力。匹配矩陣的最大對(duì)角屬性是評(píng)估匹配能力的關(guān)鍵。

通過這些研究方法，研究團(tuán)隊(duì)深入探討了Transformer模型在多步推理任務(wù)中的工作原理，并提出了有效的方法來增強(qiáng)其推理能力。這些方法不僅對(duì)于理解模型的內(nèi)在機(jī)制具有重要意義，還為未來的模型設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供了新的思路和方向。

三、匹配機(jī)制的探索

在論文中研究團(tuán)隊(duì)深入探討了Transformer模型的匹配機(jī)制，以實(shí)現(xiàn)多步推理。

1. 匹配矩陣的定義和性質(zhì)

在Transformer模型中，匹配矩陣的概念是為了量化和理解模型如何在其內(nèi)部層次之間進(jìn)行信息匹配。

匹配矩陣是一個(gè)數(shù)學(xué)工具，用于衡量Transformer模型中不同位置之間信息匹配的程度。在模型的每一層，匹配矩陣通過計(jì)算輸入序列中各個(gè)元素之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度來構(gòu)建。具體來說，匹配矩陣可以表示為：

其中，( Q )、( K ) 和 ( V ) 分別代表查詢（query）、鍵（key）和值（value）矩陣，( d_k ) 是鍵向量的維度，softmax 函數(shù)用于歸一化計(jì)算得到的權(quán)重。

研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，即使對(duì)于未經(jīng)訓(xùn)練的隨機(jī)標(biāo)記，匹配矩陣仍然能夠保持最大對(duì)角屬性。這表明模型能夠識(shí)別并強(qiáng)調(diào)序列中最相關(guān)的元素，即使在沒有經(jīng)過特定訓(xùn)練的情況下。

泛化能力這一發(fā)現(xiàn)也暗示了Transformer模型具有在數(shù)據(jù)分布之外進(jìn)行匹配的能力，這對(duì)于處理未見過的數(shù)據(jù)或進(jìn)行零樣本學(xué)習(xí)尤為重要。

匹配矩陣的這些性質(zhì)對(duì)于模型的推理能力至關(guān)重要。在多步推理任務(wù)中，模型需要能夠準(zhǔn)確地匹配和推斷出下一步的邏輯，匹配矩陣的效能直接影響了這一過程的成功。

圖4：（a）匹配矩陣h（1）（Xtgt）。對(duì)角線元素顯示出最大的值，這證實(shí)了匹配操作。請(qǐng)注意，X tgt 0～20和X tgt 100～120對(duì)應(yīng)于從隨機(jī)正態(tài)分布初始化的未經(jīng)訓(xùn)練的令牌。（b） 匹配矩陣h（2）（Xtgt）。（c） 用不同的隨機(jī)初始化方法為未訓(xùn)練的令牌匹配矩陣h（1）（X）和h（2）（X。最大對(duì)角線性質(zhì)適用于所有情況，表明模型的泛化能力。（d） Ker（1）=WQ（1），TW K（1）WV O（0），T和Ker（2）=WV O。

通過深入理解匹配矩陣的定義和性質(zhì)，我們可以更好地把握Transformer模型在復(fù)雜推理任務(wù)中的工作原理，以及如何通過改進(jìn)匹配機(jī)制來提升模型的整體性能。這些洞見對(duì)于開發(fā)更先進(jìn)的NLP應(yīng)用具有重要的指導(dǎo)意義。

2. 匹配操作在多步推理中的應(yīng)用

在多步推理任務(wù)中，匹配操作扮演著至關(guān)重要的角色。它不僅允許Transformer模型將前一步的輸出作為下一步推理的輸入，而且確保了信息在整個(gè)推理鏈中的連貫性和一致性。

匹配操作使得模型能夠識(shí)別并關(guān)聯(lián)序列中的相關(guān)信息，這對(duì)于執(zhí)行需要多個(gè)邏輯步驟的任務(wù)至關(guān)重要。它通過自注意力機(jī)制，計(jì)算序列中各個(gè)元素之間的相關(guān)性，從而確定哪些信息是對(duì)當(dāng)前推理步驟最為關(guān)鍵的。

在處理多步推理任務(wù)時(shí)，模型需要能夠從一個(gè)邏輯步驟平滑過渡到下一個(gè)。匹配操作通過強(qiáng)化關(guān)鍵信息的表示，使得模型能夠有效地進(jìn)行這種過渡。例如，在解決數(shù)學(xué)問題時(shí)，模型可能需要先識(shí)別出問題中的已知條件，然后再推導(dǎo)出下一步的求解過程。匹配操作確保了模型在這一過程中能夠持續(xù)跟蹤和利用關(guān)鍵信息。

這種機(jī)制對(duì)于處理復(fù)雜的推理任務(wù)至關(guān)重要。它不僅提高了模型的推理效率，還增強(qiáng)了模型的推理準(zhǔn)確性。匹配操作確保了模型在不同推理步驟之間能夠保持信息的一致性，這對(duì)于生成準(zhǔn)確和可靠的推理結(jié)果是必不可少的。

通過這種方式，匹配操作為Transformer模型提供了一種強(qiáng)大的工具，使其能夠在多步推理任務(wù)中表現(xiàn)出色。這種能力對(duì)于開發(fā)能夠處理復(fù)雜問題的人工智能系統(tǒng)具有重要的意義。

3. 初始化方法和LayerNorm位置對(duì)匹配能力的影響

在Transformer模型的研究中，初始化方法和LayerNorm位置對(duì)于模型的匹配能力和推理性能有著顯著的影響。

初始化方法決定了模型權(quán)重在訓(xùn)練開始時(shí)的分布。不同的初始化方法會(huì)導(dǎo)致模型在學(xué)習(xí)過程中采取不同的路徑，從而影響最終的推理能力。

小的初始化，即權(quán)重值從一個(gè)較小的范圍內(nèi)隨機(jī)選擇，被發(fā)現(xiàn)有助于模型在學(xué)習(xí)過程中更好地形成有效的匹配機(jī)制。這可能是因?yàn)樾〉某跏蓟瘻p少了模型在早期訓(xùn)練階段的過度擬合風(fēng)險(xiǎn)，使得模型能夠更好地捕捉和泛化訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式。

LayerNorm是一種標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)，用于調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活分布，以促進(jìn)更快的訓(xùn)練和更好的性能。研究表明，將LayerNorm放置在自注意力和前饋網(wǎng)絡(luò)之后（后置LayerNorm）比放置在它們之前（前置LayerNorm）更有利于匹配操作的形成。后置LayerNorm可能有助于模型在每個(gè)層次中更穩(wěn)定地學(xué)習(xí)和匹配信息，從而提高了整體的推理能力。

表1：初始化和LayerNorm的比較。

圖5：不同初始化和LayerNorm的Transformers在訓(xùn)練序列上的信息流和匹配分?jǐn)?shù)的比較。具有較小初始化和postLayerNorm的模型在兩層中都表現(xiàn)出較高的匹配分?jǐn)?shù)。

正交噪聲添加是一種正則化技術(shù)，它通過在模型的權(quán)重中引入噪聲來提高模型的泛化能力。在匹配操作中添加正交噪聲被發(fā)現(xiàn)可以增強(qiáng)模型的匹配能力。這種方法可能通過增加模型權(quán)重的多樣性，使得模型能夠在匹配過程中考慮更多的特征和模式，從而提高推理任務(wù)中的準(zhǔn)確性和魯棒性。

通過這些方法，研究團(tuán)隊(duì)能夠顯著提高Transformer模型在多步推理任務(wù)中的匹配能力，這對(duì)于提升模型的整體推理性能至關(guān)重要。這些發(fā)現(xiàn)為未來在Transformer模型上的研究提供了寶貴的見解，并為其他復(fù)雜任務(wù)中的模型設(shè)計(jì)提供了指導(dǎo)。

四、增強(qiáng)模型的匹配能力

研究團(tuán)隊(duì)探討了如何增強(qiáng)Transformer模型的匹配能力，以提高其在多步推理任務(wù)中的性能。

1. 不同初始化方法對(duì)模型性能的影響

在Transformer模型的研究中，初始化方法對(duì)模型性能的影響是一個(gè)重要的考量因素。

初始化方法決定了模型權(quán)重在訓(xùn)練開始時(shí)的初始狀態(tài)。這些權(quán)重是模型學(xué)習(xí)過程中的起點(diǎn)，因此它們的初始值對(duì)模型的學(xué)習(xí)能力和最終性能有著深遠(yuǎn)的影響。不同的初始化方法會(huì)導(dǎo)致模型在學(xué)習(xí)過程中采取不同的路徑，這可能會(huì)影響模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)，尤其是在多步推理任務(wù)中。

小的初始化方法指的是將模型權(quán)重初始化為接近零的小數(shù)值。這種方法被發(fā)現(xiàn)有助于模型在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的泛化能力。泛化能力是指模型對(duì)未見過的數(shù)據(jù)的處理能力。小的初始化通過減少模型在訓(xùn)練初期的過擬合風(fēng)險(xiǎn)，使得模型能夠更好地學(xué)習(xí)和推廣訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式。

在多步推理任務(wù)中，小的初始化有助于模型更有效地捕捉和利用邏輯關(guān)系，從而提高推理能力。通過這些發(fā)現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)證明了在Transformer模型中采用小的初始化方法可以顯著提升模型在多步推理任務(wù)中的性能。

2. LayerNorm位置的選擇及其對(duì)推理能力的影響

在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，Layer Normalization (LayerNorm)是一種關(guān)鍵的技術(shù)，它通過對(duì)每一層的激活進(jìn)行歸一化，有助于加速訓(xùn)練過程并提高模型的性能。在Transformer模型中，LayerNorm的位置選擇對(duì)模型的推理能力有著顯著的影響。

LayerNorm通過規(guī)范化輸入的分布，幫助緩解訓(xùn)練過程中的梯度消失或爆炸問題。它對(duì)模型的內(nèi)部狀態(tài)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得訓(xùn)練過程更加穩(wěn)定，同時(shí)也提高了模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)變化的魯棒性。

研究團(tuán)隊(duì)通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，將LayerNorm放置在自注意力（Self-Attention）和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-Forward Neural Network, FNN）模塊之后（即后置LayerNorm），比放置在它們之前（即前置LayerNorm）更有利于模型的推理能力。

后置LayerNorm有助于模型在多步推理任務(wù)中更好地整合信息。這可能是因?yàn)長ayerNorm在處理完注意力和FNN模塊的輸出后，能夠更有效地規(guī)范化這些信息，從而為下一步的推理提供了更加穩(wěn)定和一致的基礎(chǔ)。

在多步推理任務(wù)中，模型需要能夠準(zhǔn)確地串聯(lián)起一系列的邏輯步驟。后置LayerNorm通過改善信息流動(dòng)和整合，有助于模型更準(zhǔn)確地執(zhí)行這一過程。

這種配置使得模型在每一步推理時(shí)都能夠考慮到之前所有步驟的信息，并且在不同推理步驟之間保持信息的一致性和連貫性。

LayerNorm的位置選擇對(duì)于Transformer模型在執(zhí)行復(fù)雜的多步推理任務(wù)時(shí)的性能至關(guān)重要。后置LayerNorm的優(yōu)勢(shì)在于它能夠在模型的每一步中提供更加穩(wěn)定和有效的信息整合，從而增強(qiáng)模型的推理能力。

3. 正交噪聲添加方法及其效果

在Transformer模型的優(yōu)化過程中，正交噪聲添加方法被提出作為一種增強(qiáng)模型匹配能力的新技術(shù)。這種方法涉及在模型的權(quán)重矩陣中引入正交噪聲，以改善和優(yōu)化匹配操作的性能。

正交噪聲是一種統(tǒng)計(jì)上獨(dú)立的噪聲，其特點(diǎn)是不同噪聲源之間不存在相關(guān)性。通過在權(quán)重矩陣中添加正交噪聲，可以增加模型權(quán)重的多樣性，從而使模型在執(zhí)行匹配操作時(shí)能夠探索更廣泛的特征空間。

添加正交噪聲可以提高模型在處理不確定性和復(fù)雜模式時(shí)的魯棒性。這種方法有助于模型在多步推理任務(wù)中更準(zhǔn)確地識(shí)別和關(guān)聯(lián)關(guān)鍵信息，尤其是在面對(duì)復(fù)雜或模糊的邏輯鏈時(shí)。

圖6：不同可學(xué)習(xí)參數(shù)初始值的影響，α（l） 和β（l），關(guān)于模型的推理能力。當(dāng)α（l） ini=0或α（l） 和β（l） 最初具有相同的符號(hào)，可以增強(qiáng)模型的推理能力。實(shí)線表示訓(xùn)練精度，而虛線表示測(cè)試精度。每個(gè)實(shí)驗(yàn)用五個(gè)隨機(jī)種子進(jìn)行。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，正交噪聲的添加確實(shí)能夠優(yōu)化匹配操作，提高模型在多步推理任務(wù)中的表現(xiàn)。模型在添加了正交噪聲后，在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率和推理能力都有所提升，證明了這種方法的有效性。

正交噪聲添加方法為Transformer模型的匹配能力提供了一個(gè)有效的提升手段。這種方法通過增加權(quán)重的多樣性，幫助模型在多步推理任務(wù)中實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確性和魯棒性，是未來模型優(yōu)化的一個(gè)有前景的方向。

五、并行推理機(jī)制與上限猜想

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)Transformer模型的并行推理機(jī)制進(jìn)行了深入研究。

1.并行推理的信息流分析

在Transformer模型中，并行推理是指模型能夠在同一層內(nèi)同時(shí)執(zhí)行多個(gè)推理步驟。這一機(jī)制對(duì)于提高模型處理多步推理任務(wù)的效率至關(guān)重要。

研究團(tuán)隊(duì)通過分析信息在模型中的傳播方式，揭示了Transformer模型在多步推理任務(wù)中的并行推理機(jī)制。信息流分析幫助研究者理解了模型如何在內(nèi)部層次之間傳遞和整合信息，特別是在處理復(fù)雜的邏輯鏈時(shí)。

當(dāng)推理步驟的數(shù)量超過或等于模型層數(shù)時(shí)，Transformer模型展現(xiàn)出其并行處理能力。在一層中同時(shí)執(zhí)行多個(gè)匹配操作意味著模型可以在不增加額外計(jì)算層的情況下，處理更多的邏輯步驟。這種并行性顯著提高了模型處理多步推理任務(wù)的效率。

在信息傳播的過程中，模型從匹配標(biāo)記的值逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槠ヅ錁?biāo)記的位置。這表明模型在不同層之間不僅匹配內(nèi)容信息，還匹配位置信息。這種變化有助于模型在不同層之間整合不同類型的信息，從而在整個(gè)推理過程中保持信息的一致性和連貫性。

Transformer模型的并行推理機(jī)制是其在多步推理任務(wù)中高效性能的關(guān)鍵。通過在單層內(nèi)并行處理多個(gè)推理步驟，模型能夠更快地完成復(fù)雜任務(wù)，同時(shí)保持推理過程的準(zhǔn)確性。

圖7：（a）完成4步推理的4層Transformer模型的信息流。（b） 相對(duì)于基于信息屬性規(guī)則傳播信息時(shí)的迭代次數(shù)，最后一個(gè)位置中存儲(chǔ)的信息令牌的數(shù)量。我們隨機(jī)選擇1000個(gè)句子進(jìn)行模擬。藍(lán)點(diǎn)表示模擬結(jié)果。（c） 每個(gè)信息乘以的系數(shù)。

2.模型推理能力的上限猜想

研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)關(guān)于模型推理能力上限的猜想，這一猜想基于對(duì)模型內(nèi)部信息處理機(jī)制的深入理解。

研究團(tuán)隊(duì)觀察到，當(dāng)隱藏空間維度足夠大時(shí)，不同的信息可以在獨(dú)立的子空間中存儲(chǔ)，而不會(huì)相互干擾。在這種理想化的假設(shè)下，模型的推理能力被認(rèn)為可以實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增長。這是因?yàn)槊吭黾右粚?，模型就能夠處理更多的信息，并且在每一步推理中都能夠并行地處理更多的邏輯步驟。

研究團(tuán)隊(duì)猜想，在理想情況下，如果模型的每一層都能夠獨(dú)立地處理信息，那么模型的推理能力將隨著層數(shù)的增加而指數(shù)級(jí)增長。這意味著模型的推理能力上限可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過我們目前的認(rèn)識(shí)，尤其是在處理復(fù)雜的多步推理任務(wù)時(shí)。

在實(shí)際應(yīng)用中，隱藏空間維度受到物理資源和計(jì)算能力的限制，這意味著理想化假設(shè)并不總是成立。此外前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）和其他注意機(jī)制的存在也會(huì)影響信息的處理方式，進(jìn)而影響模型的推理能力。因此，盡管理論上模型的推理能力可能實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長，但實(shí)際上模型的推理能力可能介于線性增長和指數(shù)級(jí)增長之間。

這一猜想為未來Transformer模型的研究提供了新的視角，提示我們?cè)谠O(shè)計(jì)和優(yōu)化模型時(shí)需要考慮到隱藏空間維度和模型架構(gòu)的選擇，以充分發(fā)揮模型的推理潛力。同時(shí)，這也為我們提供了一個(gè)探索目標(biāo)，即如何突破現(xiàn)有的限制，實(shí)現(xiàn)模型推理能力的最大化。

3. 實(shí)際應(yīng)用中的限制和潛在增長

在Transformer模型的研究和應(yīng)用中，實(shí)際應(yīng)用的限制和潛在增長是兩個(gè)重要的考量因素。

大型語言模型如Transformer通常需要大量的隱藏空間維度來存儲(chǔ)和處理信息。然而由于計(jì)算資源的限制，模型的隱藏空間維度往往無法達(dá)到理想狀態(tài)，這限制了模型的推理能力。實(shí)際應(yīng)用中，模型可能無法完全滿足理論上的假設(shè)要求，如獨(dú)立子空間的存儲(chǔ)和信息的無干擾傳遞，從而影響模型的推理性能。

盡管存在上述限制，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）和其他注意機(jī)制的存在為模型提供了額外的能力，使其能夠整合和處理不同類型的信息。這些機(jī)制有助于模型在有限的隱藏空間維度內(nèi)實(shí)現(xiàn)更有效的信息處理，從而在一定程度上彌補(bǔ)了維度限制帶來的影響。

雖然實(shí)際應(yīng)用中的限制對(duì)模型的推理能力構(gòu)成了挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的進(jìn)步和計(jì)算資源的增加，模型的推理能力仍有很大的增長空間。通過優(yōu)化模型架構(gòu)、提高計(jì)算效率以及開發(fā)新的訓(xùn)練策略，我們可以期待模型在未來能夠處理更復(fù)雜的推理任務(wù)，并展現(xiàn)出更強(qiáng)的推理能力。

Transformer模型在實(shí)際應(yīng)用中雖然受到一定的限制，但隨著技術(shù)的發(fā)展，它們?cè)谕评砣蝿?wù)中的性能仍有很大的提升潛力。研究團(tuán)隊(duì)的工作為我們提供了對(duì)這些限制和潛在增長的深入理解，為未來的研究和應(yīng)用指明了方向。

六、討論

本論文的研究成果對(duì)于理解和提升Transformer模型在多步推理任務(wù)中的能力具有重要意義。通過深入分析匹配機(jī)制，研究團(tuán)隊(duì)不僅揭示了Transformer內(nèi)部的工作原理，還提出了增強(qiáng)其推理能力的有效方法。這些發(fā)現(xiàn)有助于推動(dòng)Transformer模型在復(fù)雜認(rèn)知任務(wù)中的應(yīng)用，同時(shí)也為AI領(lǐng)域的研究者提供了新的研究方向和思路。

匹配機(jī)制的概念可以擴(kuò)展到其他AI系統(tǒng)中，特別是那些涉及復(fù)雜決策和推理的系統(tǒng)。例如，在自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷、金融分析等領(lǐng)域，強(qiáng)化匹配機(jī)制可以提高系統(tǒng)處理多步驟問題的能力。此外，匹配機(jī)制的原理也可以應(yīng)用于改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程，使其能夠更好地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和推廣知識(shí)。

盡管本論文取得了顯著的研究成果，但在將匹配機(jī)制應(yīng)用于Transformer模型和其他AI系統(tǒng)中仍存在一些挑戰(zhàn)和研究方向。例如，如何在不同類型的任務(wù)和數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證匹配機(jī)制的普適性和有效性，以及如何進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略以提高推理能力。此外，探索如何將匹配機(jī)制與其他AI技術(shù)（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜）結(jié)合，以創(chuàng)建更加智能和適應(yīng)性強(qiáng)的系統(tǒng)，也是未來研究的重要方向。

參考資料：???https://arxiv.org/abs/2405.15302??

本文轉(zhuǎn)載自 ??大噬元獸??，作者： FlerkenS