DeepCrossAttention: Supercharging Transformer Residual Connections

Transformer网络在各个领域取得了显著的成功，利用了多种架构创新，包括残差连接。然而，传统的残差连接只是简单地将前一层的输出相加，可能会稀释关键信息。本文引入了一种称为DeepCrossAttention（DCA）的方法，以增强Transformer中的残差学习。DCA采用可学习的、依赖输入的权重，动态结合各层的输出，使模型能够有选择性地关注任何前一层中最相关的信息。此外，DCA还引入了深度交叉注意力机制，促进了不同深度层之间的更丰富交互。我们的语言建模实验表明，DCA在相同的训练时间内实现了更低的困惑度。此外，DCA能够在几乎不增加参数的情况下，将模型质量提升的速度提高至原来的三倍。理论分析确认，当集体层秩与环境维度的比例低于某一临界阈值时，DCA提供了改进的准确性和模型大小之间的权衡。

该论文试图解决传统残差连接在Transformer网络中可能稀释关键信息的问题。通过引入新的机制，论文旨在提高模型的性能和训练效率，同时保持模型参数的增加最小化。这并不是一个全新的问题，但论文提出了一种新颖的方法来改进现有的解决方案。

论文的关键思路是引入DeepCrossAttention (DCA) 方法，它使用可学习的、依赖输入的权重动态结合各层输出，使模型能够选择性地关注之前层中最相关的信息。此外，DCA还采用了深度交叉注意力机制，以增强不同深度层之间的交互。相比传统的残差连接，DCA不仅提高了模型性能，还加速了训练过程。

实验设计包括语言建模任务，并展示了DCA在相同训练时间内达到更低的困惑度。此外，DCA能够在减少训练时间的同时保持相同的模型质量。理论分析进一步支持了DCA在特定条件下提供了更好的准确性和模型大小之间的权衡。论文提到使用了标准的数据集进行实验，但未提及是否开源代码。未来的研究可以探索DCA在其他任务中的应用及其与更多架构的结合。

最近在这个领域中，相关的研究包括《Enhancing Transformer Models with Adaptive Attention Span》、《Dynamic Layer-wise Learning Rates for Transformers》 和《Efficient and Effective Transformer Compression via Structured Pruning》等论文。这些研究都致力于提高Transformer模型的效率和性能，但采用的方法各有不同。