更深层次的模型有助于更好地表达特性；在计算机视觉以及分本分类任务上，已经有成功案例。但是在机器翻译领域，目前标准的Transformer模型，仅仅有6层。 论文《Very Deep Transformers for Neural Machine Translation》将标准的Transfomer模型encoder加深至60层，decoder加深至12层。这些深层模型比基线模型的性能更优，并在WMT14 EnglishFrench和WMT14 EnglishGerman上达到了SOTA。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.07772.pdf
项目地址：https://github.com/namisan/exdeep-nmt
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预备知识
Transformer模型包含N层Transformer layer。每个Transformer layer包含两个部分：Multi-Head Attention (MHA) 和Position-wise Feed-Forward Network (FFN)。用论文中的公式表示，分为两步：
MHA：
FFN：
MHA层和FFN层之间，以及FFN层之后包含一个残差连接和LN层，详细可见文献1。以上两个公式，可以统一表达为以下公式：
其中
代表ATT注意力层和FNN层，i下标表示第i层。
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方法
越深层的网络，越难训练。因为训练网络时，容易出现梯度消失问题，即使layer normalization缓解了此问题，但是依然存在。在机器翻译中，解码器和编码器下层之间缺少梯度流动尤其成问题。文献2提出将交换
和
的位置，即先进行layer normalization, 再进行self-attention或者feed-forward network（Pre-LN）, 公式如下：（Transofmer中标准形式称为Post-LN）：
Pre-LN：
Post-LN：
将Transofmer的encoder增加到30层，并且改变了上一层信息传递到下一层的方式，该方法也被96层的GPT-3 采用。
论文在不改变Transformer结构的基础, 加深模型。主要参考了论文作者自己的一篇文献3 ：该文献指出，Pre-LN比Post-LN训练更加稳定，但是Post-LN比Pre-LN有更大的潜力达到更好的效果；并且对比分析Post-LN训练不稳定的原因在于：Post-LN对于残差输出部分（非直接连接部分）进行LN次数少于其他部分，因此权重较大。因此提出Adaptive Model Initialization（Admin）方法来使得Transformer模型更加稳定，并且能够达到原有的效果。主要公式如下：
引入了一个额外的向量
，
与输入
的维度相同，对应元素相乘。分为两个阶段：
（1）Profiling：初始化
为元素全为1的向量，即保持原有Transformer中的公式计算，进行前向操作，计算每层
方差。
（2）Initialization： 在训练阶段，固定
按照上述公式进行前向操作，并更新参数。训练完成之后，重新参数化模型，例如最简单的操作，移除
。文献3附录中给出了更多重新参数化的方式，这里不再说明。
使用Admin初始化方法，可以有效训练稳定性，即使在深层的网络中使用。
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实验
在英法和英德翻译任务上进行了实验，结果如下：
随着层数加深到60层encoder，12层decoder，如果不用Admin初始化方法，模型不再收敛；使用Admin方法后，模型收敛并且BIEU相比标准的Transformer模型提升了2.5. 说明加深标准的Transformer训练是可行并且有效的。值得注意的是，在标准的Transformer的基础上使用Admin初始化方法也带来了一定的提升。
Table2列出了当前一些最好的机器翻译的模型的效果，可以看出ADMIN深层Tansformer在以上两个数据集上也达到了最好的效果。
下图（a）对比了模型在训练过程中的曲线，表明Admin方法可以有效改善深层Transformer模型不收敛的问题。（b）图在验证集上，不同设置层数，Admin Transfomer模型的perplexity随着训练步数的变化，可以发现在越深层的模型可以达到更小的perplexity值。
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结论
1. 论文证明加深Transformer进行训练是可行的。并且使用Admin初始化方法将Transformer模型的encoder加深至60层，decoder加深至12层，在两个机器翻译的数据集上Bleu大约提高了2个点。
2. 为深层transformer模型的研究开辟了方向。
参考文献：
1. Vaswani, Ashish, et al. "Attention is all you need." Advances in neural information processing systems. 2017.
2. Wang, Qiang, et al. "Learning deep transformer models for machine translation." arXiv preprint arXiv:1906.01787 (2019).
3. Liu, Liyuan, et al. "Understanding the Difficulty of Training Transformers." arXiv preprint arXiv:2004.08249 (2020).
