题目：DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers
DeepNet: 将Transformer扩展到1000层
作者：Hongyu Wang，Shuming Ma，Li Dong，Shaohan Huang，Dongdong Zhang，Furu Wei
摘要 —— 在本文中，我们提出了一种简单而有效的方法来稳定极深的Transformer。具体来说，我们引入了一种新的归一化函数（DEEPNORM），用于修改Transformer中的残差连接，并伴随着理论上推导出的初始化。深入的理论分析表明，模型更新可以以稳定的方式被限制。所提出的方法结合了Post-LN的良好性能和Pre-LN的稳定训练这两个最佳方面，使DEEPNORM成为首选的替代方案。我们成功地将Transformer扩展到1000层（即2500个注意力和前馈网络子层），这比之前的深Transformer深一个数量级。广泛的实验表明，DEEPNET在各种基