大模型理论基础5

模型训练

目标函数

三类语言模型的目标函数：
只包含解码器（Decoder-only）的模型（例如，GPT-3）：计算单向上下文嵌入（contextual embeddings），一次生成一个token
只包含编码器（Encoder-only）的模型（例如，BERT）：计算双向上下文嵌入
编码器解码器（Encoder-decoder）模型（例如，T5）：编码输入，解码输出

Decoder-only 模型

• 最大似然：
  

Encoder-only 模型

• 单向到双向：使用上述最大似然可以训练得到Decoder-only模型，它会产生（单向）上下文嵌入。但如果我们不需要生成，我们可以提供更强的双向上下文嵌入。
• BERT
  • 掩码语言模型（Masked language modeling）
  • 下一句预测（Next sentence prediction）
  • RoBERTa
    • RoBERTa对BERT进行了改进
    • 删除了下一句预测这一目标函数（发现它没有帮助）。
    • 使用更多数据训练（16GB文本 ? 160GB文本 ）。
    • 训练时间更长。
    • RoBERTa在各种基准上显著提高了BERT的准确性（例如，在SQuAD上由81.8到89.4）。

Encoder-decoder 模型

首先像BERT一样对输入进行双向编码。
然后像GPT-2一样对输出进行自回归解码。

BART (Bidirectional Auto-Regressive Transformers)

• 使用与RoBERTa相同的编码器架构（12层，隐藏维度1024）。
• 使用与RoBERTa相同的数据进行训练（160GB文本）。
• 基于BERT的实验，最终模型进行以下了变换：
  • 掩码文档中30%的token
  • 将所有子句打乱

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

• 以分类任务任务为例，不同模型的差异如下：
  • BERT使用 [CLS] 的嵌入来预测
  • T5、GPT-2、GPT-3等（生成模型）将分类任务转换成自然语言生成
• 注意：
  • 论文对整个pipline的许多方面（数据集、模型大小、训练目标等）进行了深入研究。
  • 基于这些见解，他们训练了一个11B的模型。

优化算法

随机梯度下降（SGD）

• 针对经典优化：二阶方法、约束优化等。
• 针对机器学习：随机方法、隐式正则化+早停法
• 针对深度学习：初始化、归一化（更改模型架构）
• 针对大语言模型：由于稳定性问题，学习率和一些直觉（例如，二阶方法）仍然有用，但要使大语言模型有效训练，还需要克服许多其他独特的挑战。不幸的是，其中大部分内容都是特别的，人们对此了解甚少。

Adam (adaptive moment estimation)

• Adam算法拥有以下两个创新：
  • 引入动量（继续朝同一方向移动）。
  • 参数 θ0的每个维度都有一个自适应（不同）的步长（受二阶方法启发）。

AdaFactor

• AdaFactor是一种为减少存储占用的优化算法。它有如下特点：
  • 它不储存 m t ,v t这样的 O(m×n) 矩阵，而是存储行和列的和 O(m+n) 并重构矩阵
  • 去除动量
  • 它被用来训练T5
  • AdaFactor可能使训练变得困难（见Twitter thread和blog post）

混合精度训练

• 混合精度训练是另一种减少存储的方法
  • 通常来说，默认的精度是：FP32（32位浮点）
  • 其他可选精度：FP16（16位浮点），但问题是任何小于 2 ?24的值都变为0。
  • 解决方案：将主权重存储在FP32中，并在FP16中执行其他所有操作。
  • 损失缩放：按比例放大损失，以避免梯度数值太小。
  • 结果：存储减少了一半。

学习率

• 通常情况下，学习率会随着时间的推移而衰减。
• 对于Transformer模型，我们实际上需要通过预热（warmup）提高学习率。
• Huang et al., 2020表明，一个潜在的原因是防止层归一化的梯度消失，导致使用Adam优化器训练时不稳定。

初始化