Transformer 模型在大型语言模型中得到了广泛的应用，但其内部工作机制尚未得到充分理解。近期，一项研究提出了一种新颖的视角，将 Transformer 的中间层类比为画家流水线，以帮助我们更好地理解模型内部的信息处理过程。
Transformer 模型的规模庞大，包含数十亿参数，这使得直接理解模型在训练后的行为的难度增加。然而，每个 Transformer 层都具有相同的架构，唯一的区别在于它们在层级结构中的位置和参数值。
为了更好地理解 Transformer 层级结构中信息的去除和重组的影响，研究者们提出了一种类比，即将中间层视为一系列画家，每个画家负责在画布上添加或传递信息。这种类比有助于我们思考 Transformer 层级结构的工作方式，并提出了一些假设，以通过实验进行验证。
研究者们设计了一系列实验，以验证以下假设：
- 层级结构中的表示空间是否共享：通过测量不同层级之间的激活相似性，研究者们发现中间层级之间存在较高的相似性，这表明它们可能共享相同的表示空间。
- 所有层级是否必要：通过跳过某些层级并观察模型性能的变化，研究者们发现，虽然跳过某些层级会导致性能下降，但模型仍然能够在一定程度上保持性能，这表明并非所有层级都是必要的。
- 中间层级是否执行相同的功能：通过替换中间层级的权重并观察模型性能的变化，研究者们发现，替换权重会导致性能急剧下降，这表明中间层级执行不同的功能。
- 层级顺序是否重要：通过改变中间层级的顺序并观察模型性能的变化，研究者们发现，虽然改变顺序会导致性能下降，但模型仍然能够在一定程度上保持性能，这表明层级顺序并非完全不重要。
- 层级是否可以并行运行：通过并行运行中间层级并观察模型性能的变化，研究者们发现，虽然并行运行会导致性能下降，但模型仍然能够在一定程度上保持性能，这表明层级可以并行运行。
这项研究为我们提供了一种新颖的视角来理解 Transformer 模型的内部工作机制。通过将中间层级类比为画家流水线，研究者们提出了一些有趣的假设，并通过实验进行了验证。
研究结果表明，Transformer 模型的中间层级之间存在一定的共享表示空间，并且并非所有层级都是必要的。此外，中间层级执行不同的功能，并且层级顺序对模型性能有一定的影响。最后，层级可以并行运行，但可能会导致性能下降。
然而，这项研究也存在一些局限性。首先，研究者们只关注了 Transformer 模型的中间层级，而没有考虑其他层级或模型组件的影响。其次，研究者们只使用了特定的基准任务和模型配置，而没有考虑更广泛的应用场景。最后，研究者们没有提供关于为什么 Transformer 模型对层级结构的变化具有鲁棒性的解释。
