Phase 6 Transformer——从 3 到 11，再到学术基线
Attention 跑了 15 组实验，最高 3.77。Transformer 第一轮就 11.49。
为什么 Transformer 秒杀 Attention
不是因为 Transformer 更聪明——是因为 Attention 的 decoder 是 Python for-loop，而 Transformer 是全向量化的。
| Phase 2 Attention | Phase 6 Transformer | |
|---|---|---|
| Decoder | for t in range(T): attention per step | torch.matmul(Q, K.T) 一气呵成 |
| 速度 | ~15 min/epoch | ~3 min/epoch |
| 最优 BLEU | 3.77 (A15, 双头+α=0.8) | 11.49 (词级, ep8) |
速度差 5 倍，BLEU 差 3 倍。这两个差距其实同源：计算效率决定了你能跑多少 epoch、多少数据、多深的网络。
Phase 6 实验矩阵
全部 30 epoch, BPE 8K, label smoothing 0.1, warmup scheduler：
| 实验 | 配置 | Params | BLEU | 分析 |
|---|---|---|---|---|
| B0 词级 | d256/3L/4H | 53.6M | 11.49 | 词级 baseline |
| B1 BPE | d256/3L/4H | 11.6M | 10.66 | BPE 小模型反降 |
| B2 BPE | d512/6L/8H | 56.4M | 8.18 | 过拟合——参数过多 |
| B4 BPE | d512/3L/8H | ~30M | 8.57 | 宽不加深，仍过拟合 |
| B5 BPE | d256/4L/4H | ~14M | 11.52 | B1→B3 中间点 |
| B3 BPE | d256/6L/4H | 17.2M | 11.70 | ✅ 最优 |
B3 的启示
B3 (d256/6L) 用 17.2M 参数跑出 11.70 BLEU——BPE 首次超过词级 baseline (11.49)。
关键发现：
- 深度 > 宽度：6 层 256 维 (17M) > 3 层 512 维 (56M) ——参数效率差 3 倍
- 160K 句子匹配 ~15M 参数：B2 的 56M 严重过拟合，B3 的 17M 刚好
- BPE 的真正优势在中型模型：vocab 效率释放了 embedding 参数，让每层能更宽更深
通往学术基线的路
IWSLT14 De-En 上，标准 Transformer 论文配置（d512, 6 layers, 8 heads, BPE 8K）通常达到 20-25 BLEU。我们的路线：
| 步骤 | 改动 | 预期 BLEU | 状态 |
|---|---|---|---|
| B0 | 词级 d256/3L | 11.49 | ✅ |
| B1 | BPE d256/3L | 10.66 | ✅ |
| B2 | BPE d512/6L/8H | 8.18 | ✅ 过拟合 |
| B3 | BPE d256/6L | 11.70 | ✅ 最优 |
| B4 | BPE d512/3L | 8.57 | ✅ 宽过浅 |
| B5 | BPE d256/4L | 11.52 | ✅ |
| B6 | BPE d256/6L + K_lang | ~8.1 | ❌ 反降 |
| B7+ | Beam Search, 更大数据 | +2-5 | 待验证 |
从 BLEU 3 到 11，我们学到了什么
1. 架构和损失函数是一体两面——都是梯度的产生方式
Phase 2 花了 15 组实验 (A1-A15) 在损失函数上反复调试。SoftBLEU、K_lang、双头梯度相乘——最好的一组 A15 达到 3.77 (+9.3% vs CE-only)。Transformer 第一轮就用纯 CE 跑到 11.49。
看起来像是"架构 > 损失函数"。但其实不是。架构和损失函数是同一个东西的两面：都是定义了梯度的产生方式。
- 架构改变 →
hidden_seq的表示能力变了 →∂L/∂W经由不同路径回传 → 梯度的接收面不同 - 损失函数改变 →
L的定义变了 →∂L/∂W的量级和方向变了 → 梯度的来源不同
Attention 上用 K_lang + 0.18 BLEU，Transformer 上一轮架构跳变就 +7.7 BLEU——这不是因为 Architecture > Loss，而是因为 Attention 的瓶颈在表示能力（LSTM 时序链），不是损失函数的梯度。换个场景，当架构的表达力已经够用，但数据分布有偏斜，调损失函数就是唯一的出路。
梯度的多寡和方向才是学习的唯一原料。架构和损失函数只是不同的食谱。
2. BPE 在小模型上反效果——但不是永远的
BPE 的 8K vocab 把 embedding 参数从 33.5M 砍到 4M——在 d256/3L 模型上，总参数从 53.6M 缩到 11.6M。浅模型容量被压过了 BPE 的子词泛化收益。
但 B3 (d256/6L, 17.2M) 用 BPE 跑到 11.70，首次盖过词级 baseline (11.49)。BPE 的桶压缩需要深度补偿——这一点恰恰印证了 K_lang 框架。
3. K_lang 在 Transformer 上失效——SoftBLEU 是缺陷补偿器
B6 (d256/6L + K_lang, k=170, α=0.8)：BLEU 止步于 ~8.1。同样架构不用 K_lang 跑 11.70。
K_lang 在 RNN (BLEU 3.0→3.21, +7%) 上有效，在 Attention (3.45→3.77, +9%) 上有效。但在 Transformer (11.70→8.1, −31%) 上反降。模式很清楚：
- 基线越强，K_lang 增益越小。RNN 的 CE 梯度是弱鸡（BLEU 3），K_lang 的 333× 放大确有作用。Transformer 的 CE 梯度已经足够精准，SB 头的梯度穿过 6 层 Transformer，打乱了 CE 辛苦优化的 attention 模式。
- SoftBLEU 不是通用增强器，是缺陷补偿器。当模型本身表达力不足时它帮忙，当模型够强时它捣乱。
3. 早停 + 倒 U 是所有模型的共有特征
无论是 Phase 2 Attention (ep2 峰) 还是 Phase 6 词级 Transformer (ep8 峰)，BLEU 都呈现峰值后回落。这不是过拟合——loss 和 BLEU 同时变好。这是 teacher forcing 的 exposition bias。
4. 日志就是 infrastructure
Loki 驱动 + Grafana 看板 = 看一眼就知道实验跑到哪了。没有基础设施，3 个实验 15 个 epoch 的结果能让你翻半天日志。花 1 天修基础设施省 10 天找日志。
更新日志
| 日期 | 实验 | 结果 |
|---|---|---|
| 2026-05-05 | BPE d256/3L (B1) | 10.66 |
| 2026-05-05 | 词级 d256/3L (B0) | 11.49 |
| 2026-05-06 | BPE d512/6L (B2) | 8.18 — 过拟合 |
| 2026-05-06 | BPE d256/6L (B3) | 11.70 — 最优 |
| 2026-05-06 | BPE d512/3L (B4) | 8.57 |
| 2026-05-06 | BPE d256/4L (B5) | 11.52 |
| 2026-05-06 | BPE d256/6L + K_lang (B6) | 8.02 — SoftBLEU 缺陷补偿器 |
核心发现：深度 > 宽度。d256/3L→4L→6L 步步上升 (10.66→11.52→11.70)，但 d512/3L 和 d512/6L 双双过拟合。160K 句的 IWSLT14 上，17M 参数的 d256/6L 是甜点。
May the Code be with us.
License: GPLv3
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