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编者按：本文探讨了语言模型为何会比视觉模型的参数数量大得多的起因，并具体介绍了传统 ViT 训练方法在扩大时呈现不稳定性的问题。
为此，本文介绍了如何改良架构以实现扩大，并探讨了实现模型最优状态的办法。同时，如何在扩大模型时不产生“偏见”，也是本文重点关注的问题。
很可能，咱们很快就能够看到更大型的 ViT（独自或作为多模态模型的组成部分）呈现。
以下是译文，Enjoy!
作者 | Salvatore Raieli
编译 | 岳扬
近年来，咱们看到 Transformers 的参数数量疾速减少。但仔细观察会发现，次要是语言模型（LLMs）的参数在一直减少，当初曾经高达惊人的 540 亿参数 [1]。 为什么这种状况没有呈现在视觉模型呢？
对于文本模型（text models），减少数据集大小、应用可随时延展的架构（scalable architectures）和新的训练方法都可能使参数数量增长。如此不仅进步了模型在实现特定工作（如分类等）时的性能，而且随着参数数量的减少，咱们还看到了 “涌现” 的呈现。
各阶段最先进 NLP 模型的参数大小随工夫变动的趋势图。训练这些模型所需的浮点运算数量正以指数形式增长。 [2]
此外，因为大模型可作为迁徙学习和微调的根底，因而人们对研发高性能模型的趣味一直增长。虽已大模型胜利利用于多种工作，但许多图像剖析工作仍须要专门的模型。
Transformer 的 自注意力机制（self-attention） 其劣势曾经失去证实，成为 2016 年以来的首选模型架构。因而，一些团队曾经训练了用于图像处理的 Transformer 模型（vision transformer, ViT）。目前，最强的 ViT 仅有 150 亿个参数。造成这一景象的起因是什么？
最近一项钻研中，谷歌胜利地训练了一个具备 220 亿参数的模型，并揭示了扩大 ViT 存在艰难的起因。
内容提纲：1. 解释了为什么传统 ViT 训练方法在扩大时呈现不稳定性的起因。 2. 介绍了如何改良架构以实现扩大，以及模型达到最优状态的办法。 3. 同时，还探讨了如何在扩大模型时进步公平性（fairness）。
01 什么是 vision transformers？
Image from Wikipedia (https://en.wikipedia.org/wiki/Vision_transformer)
Transformers 实质上是不变的，但不能解决网格构造（grid-structured）数据（只能解决序列数据）。因而，为了应用 Transformer 解决图像，咱们须要将图像转换成序列数据。 具体如何实现呢？
第一步是 将图像转换成一系列片段（patches），称为图像块（image patches）。这些图像块基本上是咱们须要的 tokens（相似于经典 Transformer 中的 words）。而后，这些 图像被“压平”（flatten）并转换为低维度嵌入 （这样能够保留信息但缩小维度）。此外，像原始 Transformer 一样，咱们 应用地位编码（positional encoding），以便模型晓得图像块在图像中的地位。
提出 ViT 的论文这样形容 ViT (https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf)
该模型随后将进行监督学习的训练（利用带有图像标签的大型数据集），并能够用于上游工作。
02 为什么难以扩大 ViT，如何解决这个问题？
在引入 ViTs 之前，卷积网络（convolutional networks）始终是实现计算机视觉工作的规范。在《A ConvNet for the 2020s》[3]一文中，作者指出无效扩大模型规模这一问题仍未解决。
另一方面，咱们仍尚未扩充 ViTs 的规模。因为 在 Transformers 中，模型的规模扩大会导致呈现无奈预知的行为，这是一个重大的问题。
作者指出，超过 8B 参数后，训练过程中会呈现不稳定性，在训练数千 steps 后呈现了不收敛的训练损失。 这是因为 attention logits 中的极大值造成的，导致 (简直是独热编码（one-hot）) 的注意力权重接近于零熵（near-zero entropy）。为了解决这个问题，作者在点积计算（dot-product）之前给 Queries 和 Keys 增加了层归一化（layer-normalization）。
在上面这幅图中，展现了用这一办法如何改善训练成果。
(source: https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf)
第二种办法是通过 批改架构。在传统的 Transformer 中，在通过自注意力（self-attention）之后输入的是一个多层感知机（multi-layer-perceptron, MLP[4]）。相同，这里的自留神模块（self-attention blocks）与 MLP 并行处理，这种操作不会升高性能，甚至能够将训练速度晋升 15%（如谷歌的另一个大型模型 PaLM 所示，这个操作基本上是将矩阵乘法（matrix multiplications）合并为单个运算）。
此外，在注意力机制的投影操作中不再应用偏置项（bias term）（如此也不会升高性能但能够缩短训练工夫）。
在图中展现了施行这些措施后的新注意力模块：
(source: https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf)
上面这张表格对 Google 的模型（ViT-22）和之前最大的 ViT 模型——ViT- G 和 ViT- e 进行比拟。
(source: https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf)
针对训练过程也进行了优化。谷歌采纳了 JAX[5]（其已成为谷歌的重点项目，相比之下，TensorFlow 则不太受关注）。他们还应用了一些技巧（异步并行线性操作（asynchronous parallel linear operations）、模型参数切片（parameter sharding））来确保使得模型针对 TPU（张量处理单元）进行了优化。
作者应用了一个约 40 亿张图像组成的数据集，这些图像被半自动地划分为 30,000 个类别。有一点须要留神，在 ViT 中，图像被划分成多个局部（称为“patches”），而后与地位（地位编码）一起转换为序列（sequence）。每张图像（224 x 224）被划分成 14 x 14 个 patches，因而一张图像最终由 256 个 tokens 示意。
03 对 ViT 进行扩大是否值得？
模型训练好后，在 ImageNet 数据集（一百万张图片和一千个类别）上进行了测试，次要是为了测试其分类能力。结果表明：相比其余模型，这个 frozen model（即无需进行微调的模型）的性能相当。
(source: https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf)
此外，该模型已在另一个应用不同图像分辨率的数据集上进行了测试。当 input size 较小时，ViT-22B 能够显著进步准确率。
(source: https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf)
另一方面，大模型最常见的用处之一就是进行迁徙学习（transfer learning）。毕竟，人们通常应用小数据集对大模型进行微调，以实现不同于训练任务的工作。依照作者的说法：
密集预测（dense prediction）的迁徙学习尤为重要，因为进行像素级标注可能代价昂扬。在本节中，作者考察了 ViT-22B 模型（应用图像级分类指标（image-level classification objective）进行训练）在语义宰割（semantic segmentation）和单目深度预计（monocular depth estimation）工作上获取几何和空间信息的品质。(起源：https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf)
为测试该模型，作者应用了三个语义宰割基准数据集（ADEK20k、Pascal Context、Pascal VOC）。此外，他们还测试了应用无限数据进行迁徙学习时的状况。
在 ADE20k 数据集上进行小样本（Fewshot）语义宰割，仅利用训练集的一小部分。本钻研还给出在验证集上进行语义宰割的交并比（IoU）(source: https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf)
ViT-22 在数据量较少时体现最佳，这十分有用，因为通常获取图像及其宰割掩码（segmentation mask）的代价十分低廉，因而相较于其余模型，该模型须要的示例数量要更少。
此外，该模型在 Waymo Open 数据集上展现了卓越的单眼深度预计（monocular depth estimation）能力。
在进行 Waymo Open 数据集上应用不同解码器对解冻的 ViT 特色进行单目深度预计
(source: https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf)
此外，通过从新设计模型（但保留预训练的 ViT-22），能够将其用于视频分类工作。这 表明了利用该模型具备可塑性，可能可能进行多种其余的工作。
另外，作者还展现了微调该模型可能进步其性能的案例：
视频分类后果。咱们通过解冻骨干网络，并训练一个小型 Transformer 来汇聚解冻的每一帧表征（representations.）来评估 ViT-22B 的体现。ViT-22B 胜过了之前蕴含 40 亿参数的最大视觉骨干网络 ViT-e。(source: https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf)
04 这个模型的公平性如何？
AI 模型容易受到偏见的影响。许多偏见存在于训练数据集中，导致模型放大、学习了 虚伪相关性和不统一误差（spurious correlation and error disparities）。因为预训练模型会用于其余工作，谬误的偏见会始终连续。
作者认为，对模型进行扩大能够缩小这些偏见，并通过应用“群体均等（demographic parity）”（DP）作为公平性的度量规范来进行测试。
作者解释了他们的办法：
咱们应用 CelebA（Liu 等人，2015）数据集，选取二元的性别（仅有男和女）作为敏感属性（sensitive attribute），而指标是“有吸引力（attractive）”或“微笑（smiling）”。须要留神这些试验仅用于验证技术要求，不应被认为其反对这类与视觉相干的工作。咱们抉择这些属性（性别）是因为这个模型展示了与性别相干的偏见，如图 15 所示。(source:https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf)
“在没有偏见缩小的状况下，模型中的 DP 通常反映了数据中的 DP。在这个图中，二元的性别是敏感属性，应用预训练特色在 CelebA 数据集上训练 linear heads 来预测其余属性。”
（source: https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf）
如文献所述，扩充模型的规模提供了一个更无利的衡量，即“在任何指定偏差束缚（bias constraint）下，性能随模型规模的减少而晋升”。其次，所有子组（subgroups）受害于这种改良，而扩充模型的规模能够缩小不同子组（subgroups）间性能上的差别。
“顶部图：每个 DP 级别的 ViT 变体在打消偏见后的 ACC。中部图：CelebA 中的每个子组在去除偏见之前的 ACC。底部图：y 轴为女性和男性两个子组之间性能差别的绝对值。与较小的 ViT 架构相比，ViT-22B 领有更偏心的体现。”
（source: https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf）
05模型看到了什么？
计算机视觉模型次要关注纹理，而人类更多地依赖形态。
人类在看一个物体时，具备 96% 的形态偏好和 4% 的纹理偏好。相比之下，ViT-22B-384 的形态偏好达到了 87%，这是前所未有的，而纹理偏好仅为 13%。这一后果十分乏味，因为大多数模型都具备 20-30% 的形态偏好（shape bias）和 70-80% 的纹理偏好（texture bias）。同时，这种偏好也是为什么通过扭转图像的纹理，即便形态是可辨认的，模型也会被坑骗，从而误判图像并谬误地标记它的起因之一。
形态偏好：许多视觉模型具备较低的形态偏好和较高的纹理偏好，而在 ImageNet 上微调的 ViT-22B（图中的红色、绿色、蓝色均应用 4B 张图像进行训练（如模型名称前方的括号所示）），具备迄今为止在机器学习模型中记录的最高形态偏好数值，使其更靠近于人类的形态偏好。(source: https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf)
此外，了解模型看到了什么的另一种办法是取得显著图（saliency maps）（基于梯度的特色归因办法）。
模型冷却前后的显著性
(source：https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf)
06 总结 Conclusions
Google 公布了一款比之前的 ViTs 模型大 5 倍以上的模型。
咱们推出了 ViT-22B，这是目前最大的视觉 Transformer 模型，其参数量达到了 220 亿。通过对原始构造进行小但要害的批改，咱们能够实现较好的硬件利用率（hardware utilization）和训练稳定性（training stability），从而失去在多个基准测试中当先的模型。(source：https://arxiv.org/pdf/2302.05442.pdf)
除了模型的规模和基准测试后果外，该模型还是更大型模型的根底。事实上，在此之前要胜利扩大 ViT 模型是十分艰难的， 因为 在训练过程中会呈现不稳定性 。不过据作者说， 通过批改架构能够解决这些问题。
大型模型能够作为不同工作的预训练脚手架（pre-trained scaffolds）（计算机视觉模型能够用于许多生存中的工作）。此外，还呈现了一些意想不到的行为 [6]（ 这些行为在小型模型中不存在，并且不能通过模型规模来预测其法则）。此外，这些模型能够集成到多模态模型中（并可能影响其中的“涌现（emergent）”行为[7]）。
此外，ViT-22B 展现了模型扩大在公平性（fairness）方面曾经失去了改善 。该模型也更加 具备鲁棒性（robust），更合乎人类视觉（即不太依赖纹理，而更多地依赖形态）。
很可能，咱们很快将看到更大型的 ViT（独自或作为多模态模型的组成部分）呈现。
END
参考资料
1.https://ai.googleblog.com/2022/04/pathways-language-model-pal…
2.https://arxiv.org/abs/2104.04473
3.https://arxiv.org/abs/2201.03545
4.https://en.wikipedia.org/wiki/Multilayer_perceptron
5.https://www.businessinsider.com/facebook-pytorch-beat-google-…
6.https://arxiv.org/pdf/2206.07682.pdf
7.https://twitter.com/YiTayML/status/1625205983239880704?s=20&t…
本文经原作者受权，由 Baihai IDP 编译。如需转载译文，请分割获取受权。
原文链接：
https://towardsdatascience.com/why-do-we-have-huge-language-m…
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