引言
【算力豹导读】10月20日消息，据媒体报道，NVIDIA的最新研究可能彻底改变AI的未来，其研究团队提出了一种名为归一化Transformer（nGPT）的新型神经网络架构。这一架构在超球面（hypersphere）上进行表示学习，能够显著提升大型语言模型（LLM）的训练速度，最高可达20倍，同时保持了模型的精度。
nGPT技术概述
文本越长，加速越快
在nGPT中，所有的向量（嵌入、MLP、注意力矩阵、隐藏状态），都被归一化为单位范数（unit norm）。
输入后的token在超球面表面上移动，每一层都通过「位移」来贡献最终的输出预测，其中位移量是由MLP和注意力模块进行定义的，其向量组件都位于同一个超球面上。
实验表明，nGPT达到相同精度所需的训练步骤减少了4-20倍，具体取决于序列长度：
– 1k上下文，训练速度提高4倍
– 4k上下文，训练速度提高10倍
– 8k上下文，训练速度提高20倍
nGPT架构特别注重数据流的管理与优化，采用先进的并行计算技术，有效减少数据传输延迟，确保了大规模训练过程中的高效率和稳定性。
nGPT架构设计考虑到了广泛的应用场景，其模块化和可扩展性特点使得模型能够灵活适应不同的任务需求，从自然语言处理到图像识别均能展现出色的适应性。
nGPT全新架构，超球面上归一化
毋庸置疑，Transformer架构是现代大模型的基础。
不过，当前基于Transformer搭建的大模型都是计算密集型的，需要耗费大量的资源和时间。
为了改进其训练稳定性、推理成本、上下文长度、鲁棒性等方面，AI科学家已进行了大量的修改尝试。
由此，英伟达团队提出了，在归一化Transformer新视角下，统一该领域的各种发现和观察。
在超球面上优化网络参数
建议将形成网络矩阵嵌入维度的所有向量归一化，使其位于单位范数超球面上。这种方法将矩阵-向量乘法转化为余弦相似度的计算，其范围限定在 [-1,1] 之间。而且归一化消除了对权重衰减的需求。
归一化Transformer作为超球面上的可变度量优化器
归一化Transformer本身在超球面上执行多步优化（每层两步），其中注意力和MLP更新的每一步，都由特征学习率控制——这些是可学习的可变度量矩阵的对角线元素。
对于输入序列中的每个token ，归一化Transformer的优化路径从超球面上对应于其输入嵌入向量的点开始，移动到超球面上最能预测下一个的嵌入向量的点。
更快的收敛
研究证明，归一化Transformer将达到相同精度所需的训练步骤减少了4-20倍。
Transformer简介
Transformer基本架构
自注意力机制原理
自注意力机制是Transformer架构的核心，它通过计算输入序列中每个元素与其他元素之间的关系权重，实现了信息的全局捕获和加权求和，从而提升了模型对序列数据的处理能力。
编码器与解码器结构
Transformer模型由编码器和解码器两部分组成，编码器负责将输入序列转换为中间表示，而解码器则将这种表示逐步转换回目标序列，二者通过多头注意力机制进行信息传递。
位置编码的作用
在Transformer模型中，为了保留序列数据的顺序信息，引入了位置编码。位置编码为每个序列位置赋予唯一的向量表示，使模型能够区分不同位置的输入，增强序列理解。
注意力机制原理
注意力机制是深度学习中的一种技术，它模仿人类的注意力聚焦特性，通过赋予不同输入不同的权重，帮助模型关注到最关键的信息，从而提高处理效率和准确度。
自注意力机制允许模型在处理序列数据时，能够同时考虑到序列中的所有元素，通过计算每个元素与其它元素的相关性，实现信息的全局整合，显著提升模型的表现能力。
多头注意力机制通过并行运行多个注意力层，每个注意力层从不同的表示子空间学习信息，然后将这些信息汇总起来，增强了模型捕捉复杂模式和关系的能力。
多头注意力机制是Transformer模型的核心组件之一，它允许模型在不同的表示子空间中同时学习信息。这种机制增强了模型对复杂数据模式的捕捉能力，提高了处理长距离依赖关系的效率。
将位置编码与多头注意力机制相结合，Transformer模型能够在保持对序列中每个元素位置敏感的同时，有效处理不同位置间的相互影响。这种方法不仅提升了模型的性能，还增加了其灵活性和适用性。
nGPT与Transformer的创新点
动态计算架构
nGPT通过引入动态计算架构，能够根据输入数据的特性和需求灵活调整计算资源的分配，显著提高了模型的运行效率和处理速度。
增强的并行性
nGPT在设计上优化了并行计算能力，通过更细粒度的任务分解和更高效的数据流管理，使得大规模并行处理成为可能，从而大幅提升了模型的训练和推理速度。
自适应学习机制
nGPT内置了先进的自适应学习机制，可以根据不同任务的特点自动调整模型结构和参数，这种自适应性不仅提升了模型的泛化能力，还增强了其对新数据的学习能力。
nGPT跨领域适应性研究
领域适应性的基本概念：
领域适应性（Domain Adaptation）是迁移学习（Transfer Learning）中的一种，旨在解决模型在源域（source domain）和目标域（target domain）之间分布不一致的问题。通过领域适应性，可以尝试建立一个在源域和目标域都适用的模型，以实现知识的有效迁移。
nGPT在跨领域适应性的应用：
nGPT作为一种创新的神经网络架构，其核心在于超球面优化策略，这一策略不仅提高了训练速度，还增强了模型的稳定性。在跨领域适应性研究中，nGPT可以通过调整其超球面优化策略，适应不同领域的数据分布和特征，从而实现知识的迁移和共享。例如，在语音识别、文本处理或图像识别等领域，nGPT可以通过调整其向量归一化策略和位移量计算方法，适应不同领域的特定需求。
具体应用案例：
在语音识别领域，nGPT可以针对不同口音和噪声条件下的语音数据进行有效识别。通过调整其超球面优化策略，nGPT可以适应不同口音和噪声环境下的语音数据分布，提高识别准确率。在文本处理领域，基于新闻数据训练的nGPT模型可以适应博客或论坛等不同领域的文本数据。通过调整其向量归一化策略和位移量计算方法，nGPT可以捕捉到不同领域文本数据的特征和差异，实现有效的文本分类和信息提取。在图像识别领域，nGPT可以针对无背景物体图片进行训练，并将其应用于实际生活中存在背景的物体图片识别。通过调整其超球面优化策略和特征提取方法，nGPT可以适应不同背景下的物体图片数据分布和特征差异。
总的来说，nGPT在跨领域适应性研究方面具有重要的应用价值和研究潜力。通过调整其超球面优化策略和特征提取方法，nGPT可以适应不同领域的数据分布和特征差异，实现知识的迁移和共享。然而，需要注意的是，跨领域适应性研究仍然是一个复杂而有挑战性的问题，需要进一步研究和探索更有效的方法和技术来提高nGPT在不同领域中的应用效果和稳定性。
结语
英伟达的归一化Transformer（nGPT）不仅在技术上实现了突破，而且在实际应用中展现出巨大的潜力。这一创新架构的出现，预示着AI领域将迎来更高效、更智能的发展时代。（文/宋雨涵）
