大模型理论基础-模型训练 学习笔记_大模型的基础理论

目标函数

根据上一章节，研究三类模型架构的目标函数，即：

• Decoder-only：计算单向上下文嵌入
• Encoder-only：计算双向上下文嵌入
• Encoer-Decoder：对输入进行编码后解码输出

通过一个映射函数（嵌入模型），可以将token序列映射到上下文嵌入中：

Decoder-only

一般是自回归语言模型，其token的取值概率取决于上一个token的值。

对其前i-1个token计算得分，并得到第i个token的分布
训练目标函数是很常见的最大似然损失函数：

Encoder-only

在不需要生成的情况下，可以用encoder生成更强的双向上下文嵌入

BERT

BERT的目标函数包括两部分，一个是自监督掩码生成目标函数，另一个是下一句预测的目标函数

掩码语言模型

这种掩码技术通过patching的优化已经广泛应用在CV和时间序列领域。

下一句预测

BERT是在拼接好的成对句子上训练的，下一句预测的目标函数是判断第二句是否跟随第一句，利用token首部的[CLS]来做二分类。

数据集

（重要）BERT的数据集是如下构造的：

训练目标

其目标函数就是如上所说的两个目标的损失函数的相加：

RoBERTa

RoBERTa的改进主要包括以下3点：

• 删除了下一句预测的损失部分（无用
• 使用了160G文本训练
• 训练时间更长

Encoder-decoder

主要包括BART和T5

BART

BART (Lewis et al. 2019)是基于Transformer的编码器-解码器模型。

• 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）

其包括以下五种任务

T5

其通过实验发现“i.i.d. noise, replace spans”这一无监督目标效果最好。并实现了text-to-text的各种任务。

T5，GPT等模型不再利用CLS进行类别预测，转为自然语言生成来完成此类任务。

优化算法

以自回归语言模型为例：

随机梯度下降（SGD）

（没啥好说的，最常用的优化方法

Adam（adaptive moment estimation）

引入动量的梯度下降算法，目前也是最为流行的优化算法

其将内存占用从2倍增加到了4倍（还真没怎么注意过）

AdaFactor

为了减少内存占用而提出的。

混合精度训练

其目标也是为了减少内存占用。

学习率

一般来说训练时会使用自适应学习率，一开始较大，随后不断衰减，比较常用的算法是warm-up学习率。

初始化

这里介绍了GPT-3所使用的部分参数