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深入剖析Transformer - 模型训练
发布日期:2024-04-08 06:12:21 浏览次数: 2381 来源:架构师带你玩转AI



本系列文章的初衷是带领大家深入剖析Transformer,逐步揭示其内在机制和工作原理。本系列第七篇:模型训练


Transformer模型的训练过程,包括数据选择、硬件配置、训练计划、优化器使用和正则化策略。通过合理组合这些因素,我们成功训练出高性能的Transformer模型,为自然语言处理任务提供了有力支持。


目录


1. 训练数据和批次处理

    1.1 WMT 2014英德数据集

    1.2 WMT 2014英法数据集

2. 硬件和训练计划

    2.1 硬件

    2.2 训练计划

3. 优化器

   3.1 Adam 优化器

   3.2 学习率

4. 正则化

5. 总结

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训练数据和批次处理

训练数据是Transformer模型训练的基础。这些数据通常是大量的、标注过的样本,涵盖了模型需要学习的各种情况和模式。在预处理阶段,训练数据会被转化为模型可以理解和处理的格式。

批次处理是深度学习训练中的一个关键概念。在训练过程中,模型不会一次性处理整个训练集,而是将训练数据分成多个小批次(batches),并逐个批次地进行训练。每个批次包含一定数量的样本。

在Transformer模型的训练中,批次处理通常与优化器(如Adam、SGD等)结合使用。优化器根据每个批次的损失和梯度来更新模型的权重,以最小化整个训练集上的损失。

WMT 2014英德数据集

在标准的WMT 2014英德数据集上进行了训练,该数据集包含约450万个句子对。句子使用字节对编码(Byte-Pair Encoding,BPE)进行编码,这样源语言和目标语言共享一个约37000个标记的词汇表。

WMT 2014英法数据集

对于英法数据集,使用了更大的WMT 2014英法数据集,包含3600万个句子,并将标记分为一个32000个词片段的词汇表句子对根据序列长度的近似值进行批处理。每个训练批次包含一组句子对,这些句子对大约包含25000个源语言标记和25000个目标语言标记。

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硬件和训练计划

在一台配备8个NVIDIA P100 GPU的机器上训练Transformer模型。使用整篇论文中描述的超参数,基础模型每步训练大约需要0.4秒。总共训练基础模型100,000步,大约需要12小时。对于大型模型,每步训练需要1.0秒。大型模型训练了300,000步,大约需要3.5天。

硬件

英伟达(NVIDIA)的P100 GPU是一款专为深度学习和科学计算设计的加速卡。它采用了Pascal架构,并配备了3584个CUDA核心,这些核心在并行计算任务中能够同时处理多个计算任务,从而显著提高计算效率。在深度学习任务中,P100 GPU能够更快地完成神经网络中的大量矩阵运算和并行计算任务,加速模型的训练和推理过程。
P100 GPU配备了16GB的高速HBM2显存,这种高带宽内存架构能够以更快的速度读取和写入数据,有效降低了内存瓶颈对计算性能的影响。在处理大规模数据集和复杂模型时,P100 GPU能够快速加载和处理大量数据,提高计算效率,并且能够在不同任务之间高效共享数据。

训练计划

一、训练环境准备
需要确保有足够的计算资源来支持模型的训练,包括高性能的GPU服务器或集群,以及足够的存储空间来保存训练数据和模型权重。
同时需要安装深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)和必要的依赖库。这些框架和库将提供构建、训练和评估模型所需的工具和函数。
二、数据准备
在训练之前,我们需要收集与任务相关的数据集,并进行必要的预处理工作,包括文本清洗、分词、编码等操作,以便将原始数据转换为模型可以接受的格式。
将数据划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型,验证集用于调整超参数和监控模型性能,测试集则用于最终评估模型的泛化能力。
三、基础模型训练
  • 模型构建:根据论文中描述的超参数,使用深度学习框架构建基础模型。这些超参数可能包括学习率、批次大小、优化器类型等。
  • 训练过程:使用训练集对模型进行训练,模型会逐步学习从输入数据中提取特征和规律。每个训练步骤都会根据损失函数的梯度更新模型的权重,以最小化预测误差。
  • 模型保存:在训练完成后,我们需要保存模型的权重和参数,以便后续使用或部署。
四、模型评估与优化
在训练完成后,我们使用测试集对模型进行评估,以衡量其在实际应用中的性能。根据评估结果,我们可以对模型进行进一步的优化,如调整超参数、改进模型结构等。

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优化器

Transformer使用了Adam优化器[20],并设置其超参数为β1=0.9,β2=0.98,以及ϵ=10−9。在学习过程中,根据以下公式调整学习率:

这种动态调整的方法通常基于训练过程中的一些指标或条件,如训练轮数、验证集性能等,来实时调整学习率的大小。
根据公式(1)的计算方式,模型在训练过程中学习率的变化如图所示:

Adam 优化器

Adam优化器是一种常用的梯度下降优化算法,结合了AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点。它基于随机梯度下降算法,通过计算梯度的一阶矩估计(即梯度的均值)和二阶矩估计(即梯度的未中心化的方差)来综合考虑,从而计算出更新步长。
Adam优化器具有以下优点:
  • 自适应性:能够自适应地调整每个参数的学习率,从而更好地适应不同参数之间的差异。
  • 有效性:使用了动量和二阶动量信息来更新参数,使模型训练更加平稳和快速。
  • 鲁棒性:对于噪声较多或稀疏数据集也具有很好的鲁棒性。
  • 参数范围不变性:能够保持对参数范围变化的不敏感性,在实际应用中比其他优化算法更为稳定。

学习率

深度学习模型的训练过程中,动态调整学习率确实是一种常用的策略,用于优化模型的训练效果。当模型的表现不尽如人意时,调整学习率可以帮助模型更好地收敛,避免陷入局部最小值或出现过拟合等问题。
几种常见的学习率调整策略:
  • 学习率衰减:随着训练的进行,学习率逐渐降低。这有助于在训练初期快速接近最优解,而在后期进行更精细的调整。

  • 预热(Warmup):在训练开始阶段,使用一个较小的学习率进行预热,然后逐渐增加到预设的初始学习率。这有助于模型在训练的早期阶段更稳定地更新参数。

  • 周期性学习率调整:如cosine退火等策略,学习率会按照一定的周期性模式进行变化。这种方法有助于模型在不同的训练阶段找到更好的优化路径。

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正则化

Transformer模型使用了多种正则化方法来减少过拟合现象,提高模型的泛化能力。以下是Transformer中的三种正则化方法:
  • Layer Normalization:对每个子层的输出进行归一化处理,使得每个神经元输入的分布更加稳定,这有利于模型的训练和泛化性能。
  • Dropout:在训练过程中随机地将一部分神经元的输出设置为0,从而减少不同神经元之间的依赖关系,避免模型过拟合。这种方法可以防止模型过分依赖于某些特定输入,从而提高模型的泛化能力。
  • 注意力机制中的随机Drop Key:在注意力计算阶段,通过随机drop部分Key来鼓励网络捕获目标对象的全局信息,从而避免了由过于聚焦局部信息所引发的模型偏置问题,进而提升了模型的精度。这种方法通常被用于基于Transformer的视觉类算法中。

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总结

本文全面概述了Transformer的模型训练的关键要素,包括数据集选择、硬件配置、训练规划、Adam优化器及学习率调整,以及正则化策略的应用。通过采用WMT 2014英德和英法数据集,确保了训练语料的丰富性;借助高性能的GPU硬件和精心设计的训练计划,模型训练得以高效稳定进行。


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