该问题归类到Transformer架构问题集——残差与归一化——残差连接。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。
1. 引言
在自然语言处理(NLP)领域,Transformer 架构凭借其强大的并行计算能力和捕捉长序列依赖关系的能力,成为了众多先进模型的基础。然而,随着 Transformer 层数的不断增加,深层网络中的梯度消失问题逐渐凸显,这严重影响了模型的训练效率和性能。残差连接作为一种有效的解决方案,被广泛应用于深层 Transformer 中,以缓解梯度消失问题。本问题将通过链式法则展开,深入分析深层 Transformer 中残差连接对梯度消失的缓解作用。
2. 技术背景
2.1 Transformer 架构概述
Transformer 架构由 Vaswani 等人在 2017 年提出,主要由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成,每个层包含多头自注意力机制(Multi - Head Self - Attention)和前馈神经网络(Feed - Forward Network)。
多头自注意力机制允许模型在处理序列数据时,关注序列中不同位置的信息,从而捕捉长距离依赖关系。前馈神经网络则对自注意力机制的输出进行进一步的非线性变换,增强模型的表达能力。
2.2 梯度消失问题
在深度神经网络的训练过程中,梯度消失是一个常见且严重的问题。当网络层数增加时,梯度在反向传播过程中需要经过多次矩阵乘法运算。如果网络层的权重矩阵特征值分布不合理,梯度会随着传播层数的增加而逐渐趋近于零,导致模型参数更新缓慢甚至停滞,使得模型无法学习到数据中的有效特征。
2.3 残差连接的引入
为了缓解梯度消失问题,残差连接被引入到 Transformer 架构中。残差连接通过在子层的输入和输出之间建立一条直接的路径,允许梯度直接传播,避免了梯度在多层非线性变换中过度衰减。这种结构使得网络可以更容易地学习到恒等映射,从而提高了模型的训练效率和性能。
3. 理论分析
3.1 链式法则基础
在深度学习中,链式法则是计算梯度的核心工具。假设 ,
,则 y 关于 x 的导数可以通过链式法则计算: