PaLM: Pathways Language Model 解析与实现

分类

自然语言处理, 机器学习

标签

PaLM, Transformer, 自然语言处理, 机器学习, 模型训练

日期

2025年4月12日

内容概述

本文介绍了PaLM（Pathways Language Model）的结构、训练设置和优化策略。PaLM采用了标准的Transformer架构，并进行了多项改进以提升模型性能和训练稳定性。

模型结构

PaLM使用标准的Transformer架构，采用了仅包含解码器的结构，并进行了以下改动：

• SwiGLU激活函数：替换了传统的FFN部分。
• 并行层设计：改变了序列化表述，使用并行化结构以提升计算效率。
• 其他优化：引入MQA、RoPE、共享输入输出embedding，并去掉了dense层和Layer Norm中的偏差项。

💡 启发点：使用SwiGLU激活函数和并行层设计显著提高了模型的训练效率和稳定性。

训练设置

• 权重初始化：核心权重采用“fan-in variance scaling”初始化，而输入embedding则使用标准正态分布初始化。
• 优化器：使用Adafactor优化器进行训练，相较于传统Adam优化器，其学习率根据参数矩阵的均方根进行缩放。
• 损失函数：采用标准语言模型损失函数，并额外添加辅助损失以提高softmax标准化的稳定性。

操作步骤

1. ✅ 初始化权重时，核心权重使用“fan-in variance scaling”。
2. ⚠ 使用Adafactor优化器，注意学习率衰减策略。
3. ❗ 设置损失函数时，添加辅助损失来稳定softmax标准化。

常见错误

使用不当的权重初始化方法可能导致模型收敛缓慢或不稳定。确保在不同层中使用适合的初始化策略。

数据与公式

公式

• 权重初始化：$$W\sim N(0,\frac{1}{n_{in}})$$
• 输入embedding初始化：$$E\sim N(0,1)$$

数据表格

行动清单

• 研究并实现SwiGLU激活函数的具体应用。
• 探讨并行层设计对模型效率的影响。
• 测试不同优化器对大规模模型训练的效果。

来源：本文内容基于PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways论文分析与总结。