PanGu-$π$: Enhancing Language Model Architectures via Nonlinearity Compensation
作者: Yunhe Wang, Hanting Chen, Yehui Tang, Tianyu Guo, Kai Han, Ying Nie, Xutao Wang, Hailin Hu, Zheyuan Bai, Yun Wang, Fangcheng Liu, Zhicheng Liu, Jianyuan Guo, Sinan Zeng, Yinchen Zhang, Qinghua Xu, Qun Liu, Jun Yao, Chao Xu, Dacheng Tao
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2023-12-27
💡 一句话要点
PanGu-$π$：通过非线性补偿增强语言模型架构，提升效率与性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 非线性激活 模型架构 高效推理 特征崩溃
📋 核心要点
- 现有大型语言模型计算成本高昂，难以在实际应用中部署，模型架构设计方面的研究相对较少。
- PanGu-$π$通过引入非线性激活函数和增强的shortcut连接，有效增强了模型的非线性表达能力。
- 实验结果表明，PanGu-$π$在保持或提升性能的同时，显著提高了推理速度，并在实际应用中表现出色。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）的发展趋势是通过增加模型规模（参数数量）和数据集来提高生成能力，这已被GPT和Llama等工作证实。然而，大型模型通常涉及巨大的计算成本，实际应用难以承受。本文着重研究LLM的架构设计，分析了现有语言模型架构并观察到特征崩溃问题。基于理论分析，我们提出非线性对于语言模型至关重要，这在视觉任务的卷积神经网络中已有研究。因此，我们引入了计算量可忽略不计的激活函数，并使用增强的shortcut来增强模型的非线性。实验表明，该方法能有效增强模型非线性，从而提出了新的高效模型架构PanGu-$π$。在相同数据集和训练策略下，PanGu-$π$与SOTA LLM相比，PanGu-$π$-7B在推理速度提升约10%的情况下，实现了可比的性能，而PanGu-$π$-1B在准确性和效率方面均达到了SOTA水平。此外，我们将PanGu-$π$-7B部署在金融和法律等高价值领域，开发了名为YunShan的LLM用于实际应用，结果表明YunShan在基准测试中超越了其他类似规模的模型。
🔬 方法详解
问题定义：现有大型语言模型（LLMs）虽然在生成能力上表现出色，但其庞大的模型规模带来了巨大的计算成本，限制了其在实际应用中的部署。此外，现有LLM架构可能存在特征崩溃问题，导致模型表达能力受限。因此，需要一种更高效、更具表达能力的LLM架构。
核心思路：本文的核心思路是通过增强模型的非线性来提升其表达能力和效率。作者认为，非线性在语言模型中同样重要，就像在计算机视觉任务中一样。通过引入精心设计的非线性激活函数和增强的shortcut连接，可以有效缓解特征崩溃问题，并提升模型的整体性能。
技术框架：PanGu-$π$的整体架构基于Transformer，但在Transformer块中引入了新的非线性增强模块。具体来说，该模块包含一个信息激活函数（informed activation function）和一个增强的shortcut连接。信息激活函数旨在引入额外的非线性，而增强的shortcut连接则有助于梯度传播和特征重用。整个模型采用标准的预训练和微调流程。
关键创新：PanGu-$π$的关键创新在于其非线性增强模块，该模块通过引入信息激活函数和增强的shortcut连接，有效提升了模型的非线性表达能力。与传统的线性Transformer架构相比，PanGu-$π$能够在参数量较少的情况下实现更高的性能。
关键设计：信息激活函数的具体形式未知，但其设计目标是在引入非线性的同时，保持计算效率。增强的shortcut连接可能涉及对传统shortcut连接的修改，例如引入额外的权重或非线性变换。论文中可能包含关于这些关键组件的具体参数设置和实现细节，但摘要中未明确说明。
📊 实验亮点
PanGu-$π$-7B在推理速度提升约10%的情况下，实现了与现有7B模型相当的性能。PanGu-$π$-1B在准确性和效率方面均达到了SOTA水平。在金融和法律等实际应用场景中，基于PanGu-$π$-7B开发的YunShan模型超越了其他类似规模的模型，证明了该架构的有效性和实用性。
🎯 应用场景
PanGu-$π$具有广泛的应用前景，尤其是在对计算资源有限制但对性能要求较高的场景中。例如，它可以应用于移动设备上的自然语言处理任务、边缘计算环境下的智能助手，以及需要快速响应的金融和法律领域。通过降低计算成本和提高推理速度，PanGu-$π$有望加速LLM在各行各业的普及。
📄 摘要（原文）
The recent trend of large language models (LLMs) is to increase the scale of both model size (\aka the number of parameters) and dataset to achieve better generative ability, which is definitely proved by a lot of work such as the famous GPT and Llama. However, large models often involve massive computational costs, and practical applications cannot afford such high prices. However, the method of constructing a strong model architecture for LLMs is rarely discussed. We first analyze the state-of-the-art language model architectures and observe the feature collapse problem. Based on the theoretical analysis, we propose that the nonlinearity is also very important for language models, which is usually studied in convolutional neural networks for vision tasks. The series informed activation function is then introduced with tiny calculations that can be ignored, and an augmented shortcut is further used to enhance the model nonlinearity. We then demonstrate that the proposed approach is significantly effective for enhancing the model nonlinearity through carefully designed ablations; thus, we present a new efficient model architecture for establishing modern, namely, PanGu-$π$. Experiments are then conducted using the same dataset and training strategy to compare PanGu-$π$ with state-of-the-art LLMs. The results show that PanGu-$π$-7B can achieve a comparable performance to that of benchmarks with about 10\% inference speed-up, and PanGu-$π$-1B can achieve state-of-the-art performance in terms of accuracy and efficiency. In addition, we have deployed PanGu-$π$-7B in the high-value domains of finance and law, developing an LLM named YunShan for practical application. The results show that YunShan can surpass other models with similar scales on benchmarks.