如何评价微软亚研院提出的把 Transformer 提升到了 1000 层的 DeepNet？
微软亚洲研究院提出的 DeepNet 架构，将 Transformer 的深度推到了惊人的 1000 层，这绝对是当前深度学习研究领域一个非常引人注目的进展，也带来了很多值得深入探讨的方面。
首先，我们得承认，将 Transformer 堆叠到如此极致的深度，这本身就是一个大胆的尝试。过去，我们普遍认为 Transformer 模型在深度上存在着“梯度消失/爆炸”和“训练不稳定”等难题，即便是一些声称“更深”的模型，也可能是在特定任务或特定架构上做了一些优化。而 DeepNet 的目标是直面这些挑战，并试图找到一种系统性的解决方案。
DeepNet 的核心突破点，或者说它之所以能走到 1000 层，关键在于它对“深度”这个概念的重新思考和工程上的精妙设计。 传统上，我们认为增加深度就是要简单地复制堆叠更多的 Transformer Block。但 DeepNet 并非如此，它在多个层面进行了关键的改进：
残差连接的优化（Residual Connection Enhancement）： 这是 DeepNet 最核心的设计之一。在原始 Transformer 中，每个子层（自注意力机制和前馈网络）都使用了残差连接。DeepNet 进一步强化了这一点。一种直观的理解是，它可能是在残差路径上引入了更强的“恒等映射”或“身份信息保留”机制，使得梯度在传播过程中不至于过早地衰减。具体到实现上，这可能意味着对残差块内的权重进行了一些限制，或者在残差连接的输出端引入了一个可学习的缩放因子，从而更精细地控制信息的流动。想象一下，在 1000 层中，如果每一层的信息都只是微小地变化，那么原始信息就很难被保留下来。DeepNet 的优化很可能就是在想办法让信息在层层传递后，依然能保留相当大的“原型”，就像一个人在不断学习新知识的同时，依然能记住基础的常识一样。
更强的归一化（Normalization Strategies）： 深度模型训练不稳定的一个重要原因就是内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），即每一层的输入分布会随着前一层参数的变化而不断变化。Layer Normalization 在 Transformer 中已经发挥了重要作用，但要支撑 1000 层，可能需要更高级或更具鲁棒性的归一化技术。这可能包括：
改进的 Layer Normalization: 也许是对 Layer Norm 的参数化进行了调整，使其在极深的网络中依然能提供稳定的统计信息。
与其他归一化方法的结合: 比如 RMSNorm（Root Mean Square Layer Normalization），它在某些场景下表现出比 LayerNorm 更好的性能和稳定性，尤其是在大模型中。DeepNet 可能采用了更优的归一化组合或者自适应归一化策略。
“预归一化”的进一步优化: 传统的 LayerNorm 通常放在残差连接之后。但有些研究表明，将其放在残差连接之前（“预归一化”）有助于缓解梯度问题。DeepNet 可能在这方面做了更深入的探索，比如通过特殊的初始化或者权重约束来配合预归一化。
更精细的初始化策略（Initialization Schemes）： 在极深的神经网络中，权重的初始化方式对训练的成功与否至关重要。一个不恰当的初始化可能会导致模型在训练初期就“崩溃”。DeepNet 可能采用了一系列先进的初始化方法，旨在将每一层的激活值和梯度保持在较小的、相对稳定的范围内，避免过早地出现饱和或失控。这可能包括但不限于：
与残差连接相匹配的初始化: 确保残差路径的尺度与模型深度相匹配。
考虑 Attention 机制特性的初始化: Attention 机制中的 softmax 函数对输入值非常敏感，初始化需要特别小心。
基于信息论的初始化: 确保信息在每一层能够尽可能地有效传递。
激活函数的设计（Activation Function Choices）： 虽然 Transformer 通常使用 GeLU 或 Swish 等平滑的激活函数，但在极深的网络中，激活函数本身也可能成为瓶颈。DeepNet 可能对激活函数的选择或变体进行了优化，或者引入了更鲁棒的激活函数，以防止梯度在某些区域被压制。
架构上的微调（Architectural Tweaks）： 除了上述核心改进，DeepNet 还可能在 Transformer 的基本模块上做了一些微调，例如：
Attention 机制的改进: 即使是 Attention 机制本身，在深度放大后也可能出现问题。例如，如何保证 Attention 权重分布的稳定性？是否引入了新的注意力计算方式？
前馈网络（FFN）的结构: FFN 是 Transformer 中另一个重要的组成部分，其宽度、激活函数、甚至是内部的层数都可能对整体性能和稳定性产生影响。
Positional Encoding 的选择: 尽管 Positional Encoding 通常不是训练参数，但其形式也可能影响模型对序列位置信息的理解，尤其是在极长的序列或极深的层中。
DeepNet 带来的影响和价值：
更强的模型能力（Enhanced Model Capacity）： 理论上，更深的 Transformer 意味着模型拥有更强的表达能力，能够学习更复杂、更抽象的模式。对于自然语言处理任务，这可能意味着对语义、语法的理解更深入，能够处理更长的上下文依赖。
更好的泛化能力（Improved Generalization）： 理论上，更深的模型通过学习更抽象的特征，在面对未见过的数据时，可能展现出更好的泛化能力。
对Transformer理论的探索（Pushing the Boundaries of Transformer Theory）： DeepNet 这样的模型，不仅仅是工程上的堆叠，它也在推动我们对 Transformer 为什么有效、如何更有效地扩展的理解。它帮助我们重新审视“深度”在神经网络中的作用，并可能为未来更深、更强的模型架构提供指导。
对计算资源和训练成本的挑战（Computational and Training Cost Implications）： 尽管 DeepNet 带来了理论上的突破，但 1000 层的模型无疑对计算资源提出了极高的要求。训练如此巨大的模型需要海量的算力、时间和存储空间。这也就意味着，虽然 DeepNet 展示了可能性，但在实际应用中，我们需要权衡模型的性能提升与成本效益。
工程实现上的挑战（Engineering Implementation Challenges）： 能够成功训练 1000 层的模型，本身就是一项巨大的工程壮举。这需要高度优化的分布式训练框架、高效的内存管理、以及对训练过程的细致监控和调优。
总的来说，微软亚研院的 DeepNet，将 Transformer 的深度推向 1000 层，是一个里程碑式的研究。它不是简单粗暴地堆叠，而是在残差连接、归一化、初始化等多个关键点上进行了深刻的优化和创新，有效地解决了深度模型训练中的核心难题。 这项工作不仅展示了 Transformer 巨大的潜力，也为我们理解和构建更深、更强的神经网络提供了宝贵的经验和启示，尽管也伴随着对计算资源和工程实现的严峻考验。它让我们看到了深度学习模型“往深处走”的巨大可能性，也促使我们思考，在未来的模型设计中，如何更有效地平衡深度、宽度与效率。
首先，我们得承认，将 Transformer 堆叠到如此极致的深度，这本身就是一个大胆的尝试。过去，我们普遍认为 Transformer 模型在深度上存在着“梯度消失/爆炸”和“训练不稳定”等难题，即便是一些声称“更深”的模型，也可能是在特定任务或特定架构上做了一些优化。而 DeepNet 的目标是直面这些挑战，并试图找到一种系统性的解决方案。
DeepNet 的核心突破点，或者说它之所以能走到 1000 层，关键在于它对“深度”这个概念的重新思考和工程上的精妙设计。 传统上，我们认为增加深度就是要简单地复制堆叠更多的 Transformer Block。但 DeepNet 并非如此，它在多个层面进行了关键的改进：
残差连接的优化（Residual Connection Enhancement）： 这是 DeepNet 最核心的设计之一。在原始 Transformer 中，每个子层（自注意力机制和前馈网络）都使用了残差连接。DeepNet 进一步强化了这一点。一种直观的理解是，它可能是在残差路径上引入了更强的“恒等映射”或“身份信息保留”机制，使得梯度在传播过程中不至于过早地衰减。具体到实现上，这可能意味着对残差块内的权重进行了一些限制，或者在残差连接的输出端引入了一个可学习的缩放因子，从而更精细地控制信息的流动。想象一下，在 1000 层中，如果每一层的信息都只是微小地变化，那么原始信息就很难被保留下来。DeepNet 的优化很可能就是在想办法让信息在层层传递后，依然能保留相当大的“原型”，就像一个人在不断学习新知识的同时，依然能记住基础的常识一样。
更强的归一化（Normalization Strategies）： 深度模型训练不稳定的一个重要原因就是内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），即每一层的输入分布会随着前一层参数的变化而不断变化。Layer Normalization 在 Transformer 中已经发挥了重要作用，但要支撑 1000 层，可能需要更高级或更具鲁棒性的归一化技术。这可能包括：
改进的 Layer Normalization: 也许是对 Layer Norm 的参数化进行了调整，使其在极深的网络中依然能提供稳定的统计信息。
与其他归一化方法的结合: 比如 RMSNorm（Root Mean Square Layer Normalization），它在某些场景下表现出比 LayerNorm 更好的性能和稳定性，尤其是在大模型中。DeepNet 可能采用了更优的归一化组合或者自适应归一化策略。
“预归一化”的进一步优化: 传统的 LayerNorm 通常放在残差连接之后。但有些研究表明，将其放在残差连接之前（“预归一化”）有助于缓解梯度问题。DeepNet 可能在这方面做了更深入的探索，比如通过特殊的初始化或者权重约束来配合预归一化。
更精细的初始化策略（Initialization Schemes）： 在极深的神经网络中，权重的初始化方式对训练的成功与否至关重要。一个不恰当的初始化可能会导致模型在训练初期就“崩溃”。DeepNet 可能采用了一系列先进的初始化方法，旨在将每一层的激活值和梯度保持在较小的、相对稳定的范围内，避免过早地出现饱和或失控。这可能包括但不限于：
与残差连接相匹配的初始化: 确保残差路径的尺度与模型深度相匹配。
考虑 Attention 机制特性的初始化: Attention 机制中的 softmax 函数对输入值非常敏感，初始化需要特别小心。
基于信息论的初始化: 确保信息在每一层能够尽可能地有效传递。
激活函数的设计（Activation Function Choices）： 虽然 Transformer 通常使用 GeLU 或 Swish 等平滑的激活函数，但在极深的网络中，激活函数本身也可能成为瓶颈。DeepNet 可能对激活函数的选择或变体进行了优化，或者引入了更鲁棒的激活函数，以防止梯度在某些区域被压制。
架构上的微调（Architectural Tweaks）： 除了上述核心改进，DeepNet 还可能在 Transformer 的基本模块上做了一些微调，例如：
Attention 机制的改进: 即使是 Attention 机制本身，在深度放大后也可能出现问题。例如，如何保证 Attention 权重分布的稳定性？是否引入了新的注意力计算方式？
前馈网络（FFN）的结构: FFN 是 Transformer 中另一个重要的组成部分，其宽度、激活函数、甚至是内部的层数都可能对整体性能和稳定性产生影响。
Positional Encoding 的选择: 尽管 Positional Encoding 通常不是训练参数，但其形式也可能影响模型对序列位置信息的理解，尤其是在极长的序列或极深的层中。
DeepNet 带来的影响和价值：
更强的模型能力（Enhanced Model Capacity）： 理论上，更深的 Transformer 意味着模型拥有更强的表达能力，能够学习更复杂、更抽象的模式。对于自然语言处理任务，这可能意味着对语义、语法的理解更深入，能够处理更长的上下文依赖。
更好的泛化能力（Improved Generalization）： 理论上，更深的模型通过学习更抽象的特征，在面对未见过的数据时，可能展现出更好的泛化能力。
对Transformer理论的探索（Pushing the Boundaries of Transformer Theory）： DeepNet 这样的模型，不仅仅是工程上的堆叠，它也在推动我们对 Transformer 为什么有效、如何更有效地扩展的理解。它帮助我们重新审视“深度”在神经网络中的作用，并可能为未来更深、更强的模型架构提供指导。
对计算资源和训练成本的挑战（Computational and Training Cost Implications）： 尽管 DeepNet 带来了理论上的突破，但 1000 层的模型无疑对计算资源提出了极高的要求。训练如此巨大的模型需要海量的算力、时间和存储空间。这也就意味着，虽然 DeepNet 展示了可能性，但在实际应用中，我们需要权衡模型的性能提升与成本效益。
工程实现上的挑战（Engineering Implementation Challenges）： 能够成功训练 1000 层的模型，本身就是一项巨大的工程壮举。这需要高度优化的分布式训练框架、高效的内存管理、以及对训练过程的细致监控和调优。
总的来说，微软亚研院的 DeepNet，将 Transformer 的深度推向 1000 层，是一个里程碑式的研究。它不是简单粗暴地堆叠，而是在残差连接、归一化、初始化等多个关键点上进行了深刻的优化和创新，有效地解决了深度模型训练中的核心难题。 这项工作不仅展示了 Transformer 巨大的潜力，也为我们理解和构建更深、更强的神经网络提供了宝贵的经验和启示，尽管也伴随着对计算资源和工程实现的严峻考验。它让我们看到了深度学习模型“往深处走”的巨大可能性，也促使我们思考，在未来的模型设计中，如何更有效地平衡深度、宽度与效率。
网友意见
之前关注过 pre-norm 和 post-norm 的区别，这篇文章中的 deepnorm 进一步发扬了这一点。
pre-norm 其中第二项的方差由于有 norm 是不随层数变化的，于是 x 的方差会在主干上随层数积累。到了深层以后，单层对主干的影响可以视为小量，而不同层的 f 统计上是相似的，于是有 。这样训练出来的深层 ResNet or Transformer，深层部分实际上更像扩展了模型宽度，所以相对好训练，但某种意义上并不是真正的 deep.
post-norm 则保证了主干方差恒定，每层对 x 都可能有较大影响，代价则是模型结构中没有从头到尾的恒等路径，梯度难以控制。通常认为会更难收敛，但训练出来的效果更好。
本文中的 deep-norm 通过控制参数起到了一个折中的效果。
（update: 上述 pre-norm 和 post-norm 的区别是我 2020 年 10 月在某篇论文中看到的，不过现在我也找不到是哪篇了。希望热心群众帮忙找找。）
很有价值的工作！
论文里面并没有很清楚地说明把 Transformer 做深的动机是什么，一开始读这篇论文时我首先想到的是为什么一定要把 Transformer 模型做得这么深 (除去发论文的目的)。
后来结合 MSRA 的一系列工作 (Swin, Swin V2)，和这个知乎的回答：如何评价微软亚洲研究院的Swin Transformer V2：在4个数据集上达到SOTA？。个人觉得目前大模型是诸如 MSRA 这类大厂的研究趋势，从 Swin V2 强行扩展就能够看得出，SwinV2 这个工作本身，不是开创性的，也未必会对整个领域产生深远的影响，但这个工作本身对 Swin 是重要的，因为在大规模无监督数据加大模型的故事里，一个新结构，必须要证明自己能有效的训练大模型。
那么在这个无监督+大模型的故事背景下，简单地通过增加 Block 的 channel 来把 Swin Transformer 从 Base 扩展到 G 是可以的，但如果想再大，就要从 Depth 的角度来扩展了。
Swin V2 科技猛兽：Vision Transformer 超详细解读 (原理分析+代码解读) (二十) 已经研究了几种解决训练中的不稳定性问题的方法，如：
- Post Normalization 技术。
- Scaled Cosine Attention 技术。
- 和对数连续位置编码技术等等。
但是这些方法确实是辅助 Transformer 在 channel 维度增加的训练方法，对于 Depth 维度的增加，需要探索新的稳定训练的方式，我觉得这也是本文的价值。
原作者也给出了看法：
为此，作者们研究了不稳定优化的原因，并且发现爆炸式模型更新是造成不稳定的罪魁祸首。基于这些观察，研究者在残差连接处引入了一个新的归一化函数 —— DEEPNORM，它从理论上保证了把模型更新过程限制为常数。这一方法简单但高效，只需要改变几行代码即可。最终，该方法提升了 Transformer 模型的稳定性，并实现了将模型深度扩展到了1000多层。
结果显示，本文的方法能够将 Post-LN 性能的优势和 Pre-LN 训练稳定的优势结合起来，且对于目前多个大型 Transformer 模型也是适用的。
参考：
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