大家知道Layer Normalization是Transformer模型的重要组成之一，它的用法有PostLN和PreLN两种，论文《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》中有对两者比较详细的分析。简单来说，就是PreLN对梯度下降更加友好，收敛更快，对训练时的超参数如学习率等更加鲁棒等，反正一切都好但就有一点硬伤：PreLN的性能似乎总略差于PostLN。实际上大家都用相同的参数，学习相同的步数，最终PreLN的效果是要优于PostLN的，但是将两者各自调试到最优的情况下，PostLN的效果通常好些
最近Google的一篇论文《RealFormer: Transformer Likes Residual Attention》提出了RealFormer设计，成功地弥补了这个Gap，使得模型拥有与PreLN一样的优化友好性，并且效果比PostLN还好，可谓"鱼与熊掌兼得"了
形式
RealFormer全称为"Residual Attention Layer Transformer"，即"残差式Attention层的Transformer模型"，顾名思义就是把残差放到Attention里了（原有的残差结构仍然保留）
PostLN、PreLN和RealFormer结构示意图
说回模型，如上图所示，RealFormer主要是把残差放到了Attention矩阵上面了，而整体依然保持了PostLN的结构，因此既保持了PostLN的性能，又融合了残差的友好。具体来说，就是原来第n层的Attention为
现在改为了
实验
原论文做的实验很多，基本上所有的实验结果都表明：
看来，这次PostLN也许真的可以退场了。部分实验结果如下：
MLM准确率对比
SQuAD评测对比
GLUE评测对比
不同训练步数效果对比
特别值得指出的是第一张图和第四张图，从第一张图我们可以看到，对于RealFormer结构，加大模型规模（large到xlarge）可以带来性能的明显提升，而ALBERT论文曾经提到加大BERT的模型规模并不能带来明显受益，结合两者说明这可能是PostLN的毛病而不是BERT的固有毛病，换成RealFormer可以改善这一点。从第四张图我们可以看到，RealFormer结构训练50万步，效果就相当于PostLN训练100万步，这表明RealFormer有着很高的训练效率
除了上述实验外，论文还对比了不同学习率、不同Dropout比例的效果，表明RealFormer确实对这些参数是比较鲁棒的。原论文还分析了RealFormer的Attention值分布，表明RealFormer的Attention结果更加合理
分析
这一节我们对RealFormer做一个简单的思考分析。RealFormer对梯度下降更加友好，这不难理解，因为boldsymbol{A}_n = frac{boldsymbol{Q}_nboldsymbol{K}_n^T}{sqrt{d_k}} boldsymbol{A}_{n-1}的设计确实提供了一条直通路，使得第一层的Attention能够直通最后一层，自然就没有什么梯度消失的风险了。相比之下，PostLN是text{LayerNorm}(x f(x))的结构，看上去x f(x)防止了梯度消失，但是LayerNorm这一步会重新增加了梯度消失风险，造成的后果是初始阶段前面的层梯度很小，后面的层梯度很大，如果用大学习率，后面的层容易崩，如果用小学习率，前面的层学不好，因此PostLN更难训练，需要用小的学习率加warmup慢慢训
那么PreLN改善了梯度状况，为什么又比不上PostLN呢？按照笔者的猜测，PreLN每一步都是x f(x)的形式，到了最后一层就变成了x f_1(x) f_2(x) ⋯ f_n(x)的形式，一层层累加，可能导致数值和方差都很大，所以最后"迫不得已"会强制加一层Layer Norm让输出稳定下来。这样，尽管PreLN改善了梯度状况，但它本身设计上就存在一些不稳定因素，也许这就是它效果略差的原因
读者可能会反驳，既然PreLN存在问题，那RealFormer的boldsymbol{A}_n=frac{boldsymbol{Q}_nboldsymbol{K}_n^T}{sqrt{d_k}} boldsymbol{A}_{n-1}不也是存在同样的叠加问题吗？如果只看boldsymbol{A}，确实会有这样的问题，但别忘了boldsymbol{A}后面还要做个softmax归一化后才参与运算，也就是说，模型对矩阵boldsymbol{A}是自带归一化功能的，所以它不会有数值发散的风险。而且刚刚相反，随着层数的增加，boldsymbol{A}的叠加会使得boldsymbol{A}的元素绝对值可能越来越大，Attention逐渐趋于one hot形式，造成后面层梯度消失，但是别忘了，我们刚才说PostLN前面层梯度小后面层梯度大，而现在也进一步缩小了后面层梯度，反而使得两者更同步从而更好优化了；另一方面，Attention的概率值可能会有趋同的趋势，也就是说Attention的模式可能越来越稳定，带来类似ALBERT参数共享的正则化效应，这对模型效果来说可能是有利的。同时，直觉上来想，用RealFormer结构去做FastBERT之类的自适应层数的改进，效果会更好，因为RealFormer的Attention本身会有趋同趋势，更加符合FastBERT设计的出发点
此外，我们也可以将RealFormer理解为还是使用了常规的残差结构，但是残差结构只用在boldsymbol{Q},boldsymbol{K}而没有用在boldsymbol{V}上：
begin{aligned} &text{Attention}(boldsymbol{Q}_n,boldsymbol{K}_n,boldsymbol{V}_n)=text{Softmax}(boldsymbol{A}_n)boldsymbol{V}_n\ &boldsymbol{A}_n=frac{tilde{boldsymbol{Q}}_ntilde{boldsymbol{K}}_n^T}{sqrt{d_k}},quad tilde{boldsymbol{Q}}_n=boldsymbol{Q}_n tilde{boldsymbol{Q}}_{n-1},quad tilde{boldsymbol{K}}_n = tilde{boldsymbol{K}}_n tilde{boldsymbol{K}}_{n-1} end{aligned}tag{3}
这在一定程度上与boldsymbol{A}_n=frac{boldsymbol{Q}_nboldsymbol{K}_n^T}{sqrt{d_k}} boldsymbol{A}_{n-1}是等价的，而PreLN相当于boldsymbol{Q},boldsymbol{K},boldsymbol{V}都加了残差。为啥boldsymbol{V}"不值得"一个残差呢？从近来的一些相对位置编码的改进中，似乎有一个共同的趋势，那就是去掉了boldsymbol{V}的偏置，比如像NEZHA的相对位置编码，是同时在Attention矩阵（即boldsymbol{Q},boldsymbol{K}）和boldsymbol{V}上施加的，而较新的XLNet和T5的相对位置编码则只施加在Attention矩阵上，所以，似乎去掉boldsymbol{V}的不必要的偏置是一个比较好的选择，而RealFormer再次体现了这一点
Reference
- 我不懂BERT系列——有关RealFormer的一些有趣现象
- RealFormer：把残差转移到Attention矩阵上面去
