Prism Transformer：用于分层注意力处理的渐进式头部调度

多头注意力通常会在每一层的所有头之间均匀地划分隐藏维度，从而在整个模型深度上强制执行相同的表征子空间维度（dh = dmodel/h）。在这项工作中，我们将这种统一分配视为一个基本的结构瓶颈：由于其有限的维度空间，早期层的头部无法忠实地捕获复杂的高维上下文模式。为了解决这个问题，我们引入了 Prism Transformer，这是一种新颖的架构范例，用渐进式头部时间表取代了静态、统一的头部配置。通过单调增加各层的头数，Prism Transformer 自然地建立了本地到全局的表示层次结构：早期层利用较少且异常宽的头来捕获复杂的局部组成模式，而深层则部署许多狭窄的头来将这些模式分解为专门的语言特征。至关重要的是，这种结构转变是参数中立、计算中立的，并且引入了零训练或推理开销，保留了与标准 Transformer 相同的权重矩阵和 FLOP 预算。在三个模型规模（124M、354M 和 757M）中，Prism Transformer 始终优于统一基线，实现了验证损失的持续减少，同时下游零样本基准（包括 PIQA、HellaSwag、ARC-Easy 和 WinoGrande）的持续收益。我们的研究结果表明，非均匀子空间分配可释放标准 Transformer 预算内的潜在容量，从而更有效地利用模型容量。