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论文: Exploring the Benefit of Activation Sparsity in Pre-training
创新点
- 研究了激活属性在预训练过程中的变化，发现
Transformer在大多数预训练过程中表现出稀疏激活，同时激活相关性随着训练的进行而不断演变。 - 提出了可切换的稀疏-密集学习（
Switchable Sparse-Dense Learning，SSD），在预训练过程中自适应地在基于专家混合（Mixtures-of-Experts,MoE）稀疏训练和传统的密集训练之间切换，充分利用稀疏训练的效率，避免了稀疏训练的静态激活相关性。 - 与密集训练相比，
SSD在相同模型规模下实现了可比的性能，并降低了预训练成本。 - 使用
SSD训练的模型可以直接作为MoE模型用于稀疏推理，并且在推理速度上可实现与密集模型相同的性能，速度提升可达 2× 。
内容概述
预训练的Transformer本质上具有稀疏激活的特征，即每个token只有一小部分神经元被激活。尽管稀疏激活在后训练（推理）方法中得到了探索，但其在预训练中的潜力仍未被发掘。
论文研究了Transformer在预训练过程中的激活情况，发现模型在预训练的早期阶段变得稀疏激活，随后在这种稀疏状态中稳定下来。尽管这表明稀疏激活是一个普遍现象，但激活模式仍然是动态的：对于某个输入，被激活的神经元集合在不同的预训练阶段之间存在变化。因此，针对预训练的稀疏训练方法应该适应激活模式的变化。
基于这些观察，论文提出了可切换稀疏-密集学习（Switchable Sparse-Dense Learning，SSD），利用稀疏激活现象加速Transformer的预训练，并提高推理效率。
SSD包含两种训练阶段：
- 原始的密集训练，有助于激活模式的演变。
- 稀疏训练，旨在在激活模式稳定之后有效优化模型参数。
在整个预训练过程中，SSD在这两个阶段之间切换。具体而言，当激活稀疏性增加并且激活模式变得稳定时，通过将密集模型转换为稀疏激活专家混合模型（Sparsely-activated Mixture-of-Experts，SMoE）来切换到稀疏训练，从而有效近似原始密集模型。此外，最终的密集模型熟悉稀疏计算形式，这对后续的稀疏推理是有利的。
与传统的密集训练相比，SSD在相同模型大小和更少的预训练成本下实现了可比的性能，在FLOPs上实现了高达 1.44× 的加速。此外，使用SSD预训练的模型可以作为SMoE模型进行推理，而无需任何额外训练，同时将前馈网络的推理时间减少了高达 2× ，且性能与密集预训练模型相当。
SSD
SSD专注于加速Transformer中的前馈网络（通常占总计算量的60%以上），通过在预训练阶段切换稀疏和密集模式实现加速。
- 在稀疏计算下，模型被转换为
SMoE模型，相较于其原始形式，计算成本更低。稀疏激活使得SMoE模型能够模拟原始模型，从而在效率和效果之间取得平衡。 - 在密集计算期间，所有模型参数都被计算和优化，以实现更好的性能。
最终模型恢复为密集配置，以充分利用模型容量。此外，最终模型也适配稀疏计算，可以直接用于高效的稀疏推理，而无需任何额外的训练。
在密集计算中，前馈网络（FFNs）通过以下方式计算：
FFN(x)=Woσ(Wix+bi)+bo,在稀疏计算中，前馈网络（FFNs）被均分为 N 个专家，并以SMoE的方式进行计算，
FFNSMoE(x)=N∑n=1αnWo,nσ(Wi,nx),使用门控网络来评估每个专家对于给定输入 x 的重要性，选择重要性分数最高的 K 个专家来计算输出。未被选择的专家的 αn 被设置为 0 。
密集转换为稀疏
-
神经元聚类
使用平衡的k-means聚类将 Wi 的行（每一行代表一个特定神经元）聚类成 N 组，假定具有相似权重的神经元更可能被同时激活。
基于聚类结果 s∈Rdff ，其中包含每个神经元的相应专家索引，将权重矩阵 Wi,Wo 分割为 N 个子矩阵 Wi,n,Wo,n 。
为了使转换更平滑，使用前一个checkkpoint的聚类中心作为当前checkkpoint聚类的初始化。这个简单的策略通常提供更好的结果，小于随机初始化中心的簇内平方和（WCSS）。
为了避免局部最优（特别是训练早期），进行两次聚类，一次使用随机初始化，另一次使用来自前一个checkkpoint的初始化，并选择更好的结果。形式上，第 j 次checkkpoint的聚类结果 sj 由以下公式计算：
sj=mins∈{f(Wi),f(Wi,sj−1)}WCSS(Wi,s),其中 f(Wi) 和 f(Wi,sj−1) 分别是使用随机初始化和来自前一个checkkpoint的初始化的聚类结果。
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专家选择
使用输入 x 与聚类中心之间的相似性作为重要性评分，以选择前 K 个专家。形式上，第 n 个专家的重要性评分由以下公式计算：
αn=x⊤cn,cn=NdffdffN∑m=1Wmi,n,其中 Wmi,n 是 Wi,n 的第 m 行，而 cn 是第 n 个专家的聚类中心。
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转换时机
通过监控激活模式的变化以确定过渡时间，其中激活模式的相似性反映了激活模式的变化速率，当激活稀疏度较高且激活模式稳定时进行转换。
具体而言，设定一个阈值 τ ，当两个连续checkkpoint之间的激活模式相似性大于 τ 时切换到稀疏训练。
稀疏转换为密集
SMoE模型的性能往往落后于具有相同参数的稠密模型，为了最优地利用模型容量并避免稀疏计算形式的过拟合，在训练期间战略性地多次回归到稠密训练。
当 K=N 时，SMoE计算与稠密计算是一致的，因此过渡到稠密计算是平滑的。通过连接所有专家的权重矩阵来进行此转换，从而获得稠密权重矩阵，同时忽略门控网络。
这个过渡使得全参数优化成为可能，有效缓解了稀疏训练引起的表示崩溃问题，并促进了激活模式的演变。
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转换时机
为了实现可控的速度比率，建议保持稀疏训练步骤与所有训练步骤之间的常数比率 r 。此外，为了确保最终模型可以进行稠密使用，在训练结束时采用稠密训练。
主要实验
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