NLP炼丹笔记：Switch Transformers 朴实无华 大招秒杀

Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity

Google Brain科学家Barret Zoph表示，他们设计了一个名叫「Switch Transformer」的简化稀疏架构，可以将语言模型的参数量扩展至 1.6 万亿。万万没想到，模型规模的演进如此之快，没几个月的时间，就从千亿走向了万亿，当我们还在研究BERT的各种迭代时，世界上那批顶尖的人已经开启了另一扇“暴力美学”的大门。而这，才是真正的深度领域的“军备竞赛“。

对于长文没有阅读习惯的朋友，可以直接读一下本文摘要。

1）Switch Transformer在网络结构上最大的改进是Sparse routing的稀疏结构，相比于OpenAI在GPT-3里所使用的Sparse Attention，需要用到稀疏算子而很难发挥GPU、TPU硬件性能的问题。Switch Transformer不需要稀疏算子，可以更好的适应GPU、TPU等硬件

2）Switch Transformer虽然有1.6万亿参数，但通过Sparse routing的改进，每轮迭代只会触发部分Expert的计算，而每个token也只会路由给一个Expert，所以对算力的需求并没有随着参数量的增加而大幅增长，使得这个模型更加容易训练。

3）数据并行、模型并行、Expert并行的并行策略设计，在MoE网络结构上能够获得更低的通信开销，提高并行的效率。

在深度学习中，模型通常对所有输入重复使用相同的参数。而MoE模型则是为每个例子选择不同的参数。于是一个稀疏激活的模型（参数数量惊人但计算成本不变）诞生了。然而，尽管取得了一些显著的成功，但由于复杂性、通信成本和训练的不稳定性，模型广泛采用仍需优化。

我们用Switch Transformer来解决这些问题。同时，我们简化了MoE路由算法，设计了直观的改进模型，降低了通信和计算成本。我们提出的训练方法减轻了不稳定性，并且我们首次展示了用较低精度（bfloat16）格式训练大型稀疏模型的可能性。

同时，基于T5 Base和T5 Large（Raffel et al.，2019）设计模型，以在相同计算资源的情况下获得高达7倍的预训练速度。这些改进扩展到多语言设置中，我们在所有101种语言中测量mT5基本版本的增益。最后，通过在“巨大的干净的爬虫语料库”上预训练多达万亿个参数的模型，提高了当前语言模型的规模，并实现了比T5-XXL模型4倍的加速。

大规模训练是实现灵活和强大的神经语言模型的有效途径。虽然有效，但计算量也非常大（Strubell等人，2019年）。为了提高计算效率，我们提出了一种稀疏激活模型：Switch Transformer。在我们的例子中，稀疏性来自于为每个传入的例子激活一个子集的神经网络权重。

Switch Transformer在Mix of Expert的基础上，采用sparsely activated方法，只使用了模型权重的子集，转换模型内输入数据的参数达成相同的效果。

MoE(Mix of Expert)是一种神经网络，也属于一种combine的模型，上个世纪90年代被提出。适用于数据集中的数据产生方式不同。不同于一般的神经网络的是它根据数据进行分离训练多个模型，各个模型被称为专家，而门控模块用于选择使用哪个专家，模型的实际输出为各个模型的输出与门控模型的权重组合。各个专家模型可采用不同的函数（各种线性或非线性函数）。混合专家系统就是将多个模型整合到一个单独的任务中。

在分布式训练设置中，模型将不同的权重分配到不同的设备上，虽然权重会随着设备数量的增加而增加，但每个设备可以保持内存和计算足迹的自我管理。

Switch Transformer在许多任务上的效果有提升。

（1）在使用相同数量的计算资源的情况下，它可以使预训练的速度提高了7倍以上。

（2）大型稀疏模型可以用来创建更小、更稠密的模型，这些模型可以对任务进行微调，其质量增益只有大型模型的30% 。

（3）Switch Transformer 模型在100多种不同的语言之间进行翻译，研究人员观察到其中101种语言都得到提升 ，而其中91% 超过基线模型4倍以上的速度。

Shazeer（2018）和Lepikhin（2020）通过将MoE层添加到Transformer的密集前馈网络（FFN）计算中，设计了MoE变压器（Shazeer et al.，2017）。同样，我们的工作也替换了变压器中的FFN层，但在此简要探讨了另一种设计。我们将开关层添加到Transformer自我注意层中。为此，我们将生成查询、键和值的可训练权重矩阵替换为交换层。

由于TPU加速器的限制，我们的张量的形状必须是静态的。因此，每个expert都有处理token表示的有限且固定的能力。然而，这为我们的模型提出了一个问题，该模型在运行时动态路由token，这可能导致在exper上的不均匀分布。

如果发送给exper的token数小于exper容量，那么计算可能只是简单地进行填充——这是对硬件的低效使用，但在数学上是正确的。但是，当发送给exper的令牌数大于其容量（exper溢出）时，需要一个协议来处理这个问题。Lepikhin等人（2020年）采用了exper模型的混合模型，并通过将其表示传递到下一层来解决exper溢出问题，而无需通过我们也遵循的剩余连接进行处理。

不能保证一个模型在训练前目标上的效果会转化为下游任务的结果。下图显示了上游模型质量的相关性，包括稠密模型和非稠密模型和Switch模型，在C4预训练任务上使用两个下游任务度量：平均SuperGLUE性能和TriviaQA分数。我们选择这两个任务作为一个探索模型的推理和其他事实知识。

总结来说，Switch Transformers模型有两个创新：

（1）基于Transformer MoE网络结构，简化了MoE的routing机制，降低了计算量；

（2）进一步通过数据并行、模型并行、Expert并行的方式降低了训练通信量，提升训练性能。

参考文献

1. Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity：https://arxiv.org/pdf/2101.03961.pdf

传送门：Google Brain：从不废话，直接扔大

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