揭秘 Transformer 内部原理：八问八答全解析！

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原标题：揭秘 Transformer 内部原理：八问八答全解析！
关键字：中间层,顺序,模型,研究者,报告
文章来源：人工智能学家
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内容摘要：

近期，Sakana AI 发表了一篇题为《Transformer Layers as Painters》的论文，探究了预训练 transformer 中的信息流，并针对仅解码器和仅编码器冻结 transformer 模型进行了一系列实验。请注意，该研究没有对预训练模型进行任何类型的微调。来源：机器学习算法与Python学习
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2407.09298v1
该研究认为 transformer 的内部机制（特别是中间层）可以类比画家作画流水线来理解。
作画流水线通常是将画布（输入）传递给一系列画家。有些画家擅长画鸟类，而另一些画家则擅长画轮子。每个画家从其下一级画家那里收到画布，然后其决定是否给画作添加一些笔画，或者只是将其传递给其上一级画家（使用剩余连接）。
这个类比并不是一个严格的理论，而是一个思考 transformer 层的工具。受这个类比的启发，该研究测试验证了一些假设：
各层是否都在使用相同的表征空间？
所有层都是必要的吗？
中间层都执行相同的功能吗？
层的顺序重要吗？
这些层可以并行运行吗？
对于某些任务来说，顺序是否比其他因素

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