新火种
2023-10-31 
图与代码不一致，Transformer论文被发现错误，网友：早该被指出1000次
论文中的图有时会出现与实现代码不对应的情况，这会让读者头大，不知是有意还是无意为之。这次，没想到大名鼎鼎的 Transformer 论文也「翻车」了。2017 年，谷歌大脑团队在其论文《Attention Is All You Need》中创造性的提出 Transformer 这一架构，自此这一研究一路开挂，成为当今 NLP 领域最受欢迎的模型之一，被广泛应用于各种语言任务，并取得了许多 SOTA 结果。
不仅如此，在 NLP 领域一路领先的 Transformer，迅速席卷计算机视觉（CV）、语音识别等领域，在图像分类、目标检测、语音识别等任务上取得良好的效果。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf
从推出至今，Transformer 已经成为众多模型的核心模块，比如大家熟悉的 BERT、T5 等都有 Transformer 的身影。就连近段时间爆火的 ChatGPT 也依赖 Transformer，而后者早已被谷歌申请了专利。
图源：https://patentimages.storage.googleapis.com/05/e8/f1/cd8eed389b7687/US10452978.pdf
此外 OpenAI 发布的系列模型 GPT（Generative Pre-trained Transformer），名字中带有 Transformer，可见 Transformer 是 GPT 系列模型的核心。
与此同时，最近 OpenAI 联合创始人 Ilya Stutskever 在谈到 Transformer 时表示，当 Transformer 刚发布之初，实际上是论文放出来的第二天，他们就迫不及待的将以前的研究切换到 Transformer ，后续才有了 GPT。可见 Transformer 的重要性不言而喻。
6 年时间，基于 Transformer 构建的模型不断发展壮大。然而现在，有人发现了 Transformer 原始论文中的一处错误。
Transformer 架构图与代码「不一致」
发现错误的是一位知名机器学习与 AI 研究者、初创公司 Lightning AI 的首席 AI 教育家 Sebastian Raschka。他指出，原始 Transformer 论文中的架构图有误，将层归一化（LN）放置在了残差块之间，而这与代码不一致。
Transformer 架构图如下左，图右为 Post-LN Transformer 层（出自论文《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》［1］）。
不一致的代码部分如下，其中 82 行写了执行顺序「layer_postprocess_sequence＝"dan"」，表示后处理依次执行 dropout、residual_add 和 layer_norm。如果上图左中的 add&norm 理解为：add 在 norm 上面，即先 norm 再 add，那确实代码和图不一致。
代码地址：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/commit/f5c9b17e617ea9179b7d84d36b1e8162cb369f25#diff-76e2b94ef16871bdbf46bf04dfe7f1477bafb884748f08197c9cf1b10a4dd78e…
接下来，Sebastian 又表示，论文《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》认为 Pre-LN 表现更好，能够解决梯度问题。这是很多或者大多数架构在实践中所采用的，但它可能导致表示崩溃。
当层归一化在注意力和全连接层之前被放置于残差连接之中时，能够实现更好的梯度。
因此，虽然关于 Post-LN 或 Pre-LN 的争论仍在继续，但另一篇论文结合了这两点，即《ResiDual: Transformer with Dual Residual Connections》［2］。
对于 Sebastian 的这一发现，有人认为，我们经常会遇到与代码或结果不一致的论文。大多数是无心之过，但有时令人感到奇怪。考虑到 Transformer 论文的流行程度，这个不一致问题早就应该被提及 1000 次。
Sebastian 回答称，公平地讲，「最最原始」的代码确实与架构图一致，但 2017 年提交的代码版本进行了修改，同时没有更新架构图。所以，这实在令人困惑。
正如一位网友所说，「读代码最糟糕的是，你会经常发现这样的小变化，而你不知道是有意还是无意。你甚至无法测试它，因为你没有足够的算力来训练模型。」
不知谷歌之后会更新代码还是架构图，我们拭目以待！
参考链接：论文［1］：https://arxiv.org/pdf/2002.04745.pdf论文［2］https://arxiv.org/pdf/2304.14802.pdf
不仅如此，在 NLP 领域一路领先的 Transformer，迅速席卷计算机视觉（CV）、语音识别等领域，在图像分类、目标检测、语音识别等任务上取得良好的效果。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf从推出至今，Transformer 已经成为众多模型的核心模块，比如大家熟悉的 BERT、T5 等都有 Transformer 的身影。就连近段时间爆火的 ChatGPT 也依赖 Transformer，而后者早已被谷歌申请了专利。
图源：https://patentimages.storage.googleapis.com/05/e8/f1/cd8eed389b7687/US10452978.pdf此外 OpenAI 发布的系列模型 GPT（Generative Pre-trained Transformer），名字中带有 Transformer，可见 Transformer 是 GPT 系列模型的核心。
与此同时，最近 OpenAI 联合创始人 Ilya Stutskever 在谈到 Transformer 时表示，当 Transformer 刚发布之初，实际上是论文放出来的第二天，他们就迫不及待的将以前的研究切换到 Transformer ，后续才有了 GPT。可见 Transformer 的重要性不言而喻。
6 年时间，基于 Transformer 构建的模型不断发展壮大。然而现在，有人发现了 Transformer 原始论文中的一处错误。
Transformer 架构图与代码「不一致」
发现错误的是一位知名机器学习与 AI 研究者、初创公司 Lightning AI 的首席 AI 教育家 Sebastian Raschka。他指出，原始 Transformer 论文中的架构图有误，将层归一化（LN）放置在了残差块之间，而这与代码不一致。
Transformer 架构图如下左，图右为 Post-LN Transformer 层（出自论文《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》［1］）。不一致的代码部分如下，其中 82 行写了执行顺序「layer_postprocess_sequence＝"dan"」，表示后处理依次执行 dropout、residual_add 和 layer_norm。如果上图左中的 add&norm 理解为：add 在 norm 上面，即先 norm 再 add，那确实代码和图不一致。代码地址：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/commit/f5c9b17e617ea9179b7d84d36b1e8162cb369f25#diff-76e2b94ef16871bdbf46bf04dfe7f1477bafb884748f08197c9cf1b10a4dd78e…接下来，Sebastian 又表示，论文《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》认为 Pre-LN 表现更好，能够解决梯度问题。这是很多或者大多数架构在实践中所采用的，但它可能导致表示崩溃。
当层归一化在注意力和全连接层之前被放置于残差连接之中时，能够实现更好的梯度。
因此，虽然关于 Post-LN 或 Pre-LN 的争论仍在继续，但另一篇论文结合了这两点，即《ResiDual: Transformer with Dual Residual Connections》［2］。对于 Sebastian 的这一发现，有人认为，我们经常会遇到与代码或结果不一致的论文。大多数是无心之过，但有时令人感到奇怪。考虑到 Transformer 论文的流行程度，这个不一致问题早就应该被提及 1000 次。Sebastian 回答称，公平地讲，「最最原始」的代码确实与架构图一致，但 2017 年提交的代码版本进行了修改，同时没有更新架构图。所以，这实在令人困惑。
正如一位网友所说，「读代码最糟糕的是，你会经常发现这样的小变化，而你不知道是有意还是无意。你甚至无法测试它，因为你没有足够的算力来训练模型。」不知谷歌之后会更新代码还是架构图，我们拭目以待！
参考链接：论文［1］：https://arxiv.org/pdf/2002.04745.pdf论文［2］https://arxiv.org/pdf/2304.14802.pdf
相关推荐
- 免责声明
- 本文所包含的观点仅代表作者个人看法，不代表新火种的观点。在新火种上获取的所有信息均不应被视为投资建议。新火种对本文可能提及或链接的任何项目不表示认可。 交易和投资涉及高风险，读者在采取与本文内容相关的任何行动之前，请务必进行充分的尽职调查。最终的决策应该基于您自己的独立判断。新火种不对因依赖本文观点而产生的任何金钱损失负任何责任。
热门文章
