阿里面试官问：为什么Transformer的FFN需要升维再降维?
面试题
为什么Transformer的FFN需要升维再降维?
标准答案
1.FFN并非简单的嵌入空间建模
FFN的目标不是直接在输入维度上进行建模，而是通过一系列线性变换来拟合一个高维的映射空间。若仅使用线性基，理论上我们只需使用等同于输入维度的基数量。然而，所有可能的平滑映射组成的空间是无限维的，因而需要通过升维来完整表示这一空间。
2. 升维的作用:近似无限维空间
FFN的第一个线性层及激活函数组合，可以看作是在学习一组基函数，每个神经元可以视作一个简单的分类器，用以近似输入数据的高维映射。升维操作有效扩展了网络的自由度，使得模型能够学习更多的特征表示，从而提升模型的拟合能力。
3. 降维的目的:限制计算复杂度
尽管升维有助于捕捉更多的信息，但理论上需要无限多的自由度来表达完整的光滑映射。然而，实践中我们不可能拥有无限的计算资源，因此必须通过降维来控制网络的规模和计算复杂度。降维操作通过将高维表示映射回较低维空间，有效地控制了模型的复杂度。
4. 键值对存储的视角
从另一个角度来看，FFN可以类比为一种键值对存储结构。第一个线性层生成“键”，即为每个token计算一组召回权重;第二个线性层则计算“值”，并与召回权重进行加权求和。这种方式类似于通过大规模的记忆存储(升维)来提升网络的长期记忆能力。
5. 基于聚类的视角
FFN也可以理解为基于软聚类的向量量化。第一个线性层为每个token分配一个聚类簇权重，而第二个线性层则提供每个簇的代表性输出。这种视角下，升维操作实际上是在增加聚类簇的数量，从而降低量化误差。
6. 升维的局限性
尽管升维带来更多的特征表示，但隐藏维度(或键值对数量)并非越大越好。过多的隐藏维度可能导致信息瓶颈和过拟合，甚至使模型难以有效传递信息。因此，合理的升维和降维设置是确保模型高效和稳定的关键。综上所述，FFN的升维操作本质上是为了拟合一个更高维的映射空间，从而提升模型的表达能力和拟合精度。通过合理的升维与降维，可以平衡计算效率和模型性能。
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