字节跳动豆包大模型团队于近日提出超连接（Hyper-Connections），一种简单有效的残差连接替代方案。面向残差连接的主要变体的局限问题，超连接可通过动态调整不同层之间的连接权重，解决梯度消失和表示崩溃（Representation Collapse）之间的权衡困境。在 Dense 模型和 MoE 模型预训练中，超连接方案展示出显著的性能提升效果，使收敛速度最高可加速 80%。
论文标题：Hyper-Connections 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2409.19606
Pre-Norm：在每个残差块之前进行归一化操作，可有效减少梯度消失问题。然而，Pre-Norm 在较深网络中容易导致表示崩溃，即深层隐藏表示过于相似，从而削弱了模型学习能力。 Post-Norm：在残差块之后进行归一化操作，有助于减少表示崩溃问题，但也重新引入梯度消失问题。在 LLM 中，通常不会采用此方法。
深度连接（Depth-Connections）：这些连接类似于残差连接，只为输入与输出之间的连接分配权重，允许网络学习不同层之间的连接强度。 宽度连接（Width-Connections）：这些连接使得每一层多个隐藏向量之间可进行信息交换，从而提高模型表示能力。
