神经网络Transformer架构中的跨层参数共享 跨层参数共享是指在Transformer架构的多个层中使用相同的参数矩阵。这种设计通过减少模型中的独立参数数量来提升参数效率，同时可能增强模型泛化能力。 在标准Transformer中，编码器和解码器的每一层通常包含独立的参数。例如，一个12层的编码器会有12套不同的自注意力权重和前馈网络权重。跨层参数共享通过让某些层共用同一套参数来改变这一设计。 跨层参数共享有三种主要实现方式： 层间参数共享：相邻或间隔的层使用相同的参数矩阵 注意力参数共享：仅共享自注意力模块的参数 前馈网络参数共享：仅共享前馈网络的参数 参数共享的具体机制涉及权重矩阵的复用。在训练过程中，这些共享的权重会接收到来自多个层的梯度，通过梯度累加进行更新。这种多路径梯度流动可能使优化过程更加稳定。 跨层参数共享对模型表示能力的影响体现在两个方面。一方面，参数减少可能限制模型的表达能力；另一方面，它强制不同层学习更加通用的表示，可能提高表示的一致性。一些研究表明这种设计能使不同层的注意力模式更加相似。 在计算效率方面，跨层参数共享显著减少了模型参数量。对于一个N层的Transformer，全参数共享可将参数量减少到约1/N。这不仅降低了内存占用，也减少了推理时的计算负担。 跨层参数共享与模型深度的关系值得注意。在深层网络中，参数共享可以缓解梯度传播问题，因为相同的权重经历了更短的梯度路径。这使得训练极深度的Transformer模型变得更加可行。 实践中的变体包括部分共享策略，如仅共享键值投影矩阵，或采用循环共享模式。这些变体在参数效率和模型性能之间提供了不同的平衡点。 跨层参数共享已被应用于多种Transformer变体，如Universal Transformer和ALBERT模型。这些模型证明了通过精心设计的参数共享策略，可以在保持竞争力的性能同时大幅减少模型尺寸。