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TL;DR
- ICLR 2025 大连理工发表的文章，提出了一种新型的归一化技术——Mix-LN，它结合了 Pre-LN 和 Post-LN 的优点，并将它们应用于同一个模型中。Mix-LN 将 Post-LN 应用于浅层，将 Pre-LN 应用于深层，从而确保整个网络的梯度更加均匀。
Paper name
MIX-LN: UNLEASHING THE POWER OF DEEP LAYERS BY COMBINING PRE-LN AND POST-LN
Paper Reading Note
Paper URL:
- https://arxiv.org/pdf/2412.13795
Introduction
背景
- 一些研究发现 LLM 深层往往贡献较小，且在不影响整体性能的情况下可以进行剪枝。本文认为这实际上是由于广泛使用**“预层归一化”（Pre-LN）而导致的训练不足**
- 像 GPT 和 LLaMA 等模型中常用的 Pre-LN 会导致深层的梯度范数较小，从而降低其有效性。相比之下，“后层归一化”（Post-LN）能够在深层保持较大的梯度范数，但会在浅层导致梯度消失。
本文方案
- 提出了一种新型的归一化技术——Mix-LN，它结合了 Pre-LN 和 Post-LN 的优点，并将它们应用于同一个模型中。Mix-LN 将 Post-LN 应用于浅层，将 Pre-LN 应用于深层，从而确保整个网络的梯度更加均匀。
- 从 70M 到 7B 不同规模的模型进行了大量实验，Mix-LN 始终优于 Pre-LN 和 Post-LN
- 使用 Mix-LN 预训练的模型，在有监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）中学习效果更好
Methods
评估 LN 位置影响
- 作为 Post-LN 模型，BERT-Large 的早期层的有效性不如深层。作为 Pre-LN模型，LLaMa2-7B 最不有效的层位于深层
- 基于内部小模型验证。在 Post-LN 模型中，最相似的层集中在早期阶段，前 3 层的距离特别小。随着深度的增加，层之间变得越来越具有区分度。相比之下，Pre-LN LLaMa-130M 随着深度的增加，角度距离逐渐减小，导致深层之间非常相似。在Post-LN中，删除早期层（例如0-7层）几乎不会导致性能损失，而删除深层（尤其是9-11层）则对维持原始性能至关重要。Pre-LN LLaMa-130M 展示了相反的趋势，删除大部分层后（除第一层外）几乎不会导致性能损失，说明这些层对模型输出贡献不大
混合层归一化（Mix-LN）
- Post-LN被证明在提升深层的有效性方面具有优势，而Pre-LN对早期层更有效。因此，我们建议在初始层应用Post-LN，而在后续层应用Pre-LN，从而确保中间层和深层都能受益于这两种方法的优势。
Experiments
- perplexity：Post-LN通常表现最差，甚至在较大模型中出现发散。确认了Post-LN的严重训练不稳定性，早期层的梯度消失，导致模型无法正常收敛。Mix-LN在各种模型规模下始终实现了最低的困惑度
- 7B 规模的验证也是 MixLN 好
- RLHF 上也能保持优势
- 视觉模型上也能有优势
Conclusion
- 比较简单的想法，同时利用 post LN 和 pre LN 的特点，能在不同的网络上取得收敛效果的提升