【ML】如何训练transform model, 模型训练实现细节

news2024/11/24 9:11:00

【ML】如何训练transform model, 模型训练实现细节

- - 1. transform 训练原理
  - 2. transform 训练TIPS
  - - 2.1 copy mechanism![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/69fb84a73d0240cc9042e17ae10bbef7.jpeg)
  - 2. bean search
  - 束搜索的工作原理：
  - 束搜索的特点：
  - 3. 计划抽样的背景：
  - - 3.1.1 计划抽样的原理：
  - 实现步骤：

1. transform 训练原理

训练 Transformer 模型通常涉及以下步骤和实现细节：

定义模型架构：
- 确定模型的大小，包括层数、头数、隐藏层维度等。
- 设计编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的层结构。
输入数据准备：
- 对于机器翻译等任务，准备成对的输入输出序列数据集。
- 对输入文本进行分词、构建词汇表，并转换为数值化表示。
位置编码：
- 为模型添加位置编码，以便模型能够理解序列中单词的顺序。
构建自注意力和交叉注意力机制：
- 实现自注意力层，包括 Query、Key、Value 的计算和注意力权重的归一化。
- 实现解码器中的遮蔽自注意力层，以保持解码顺序的正确性。
- 实现编码器-解码器之间的交叉注意力层。
前馈网络：
- 为每个自注意力和交叉注意力层后面添加前馈网络，通常包含两个线性层和一个非线性激活函数。
残差连接和层归一化：
- 在每个子模块的输出上应用残差连接和层归一化。
输出层：
- 对于解码器的最终输出，使用线性层和 softmax 函数来预测下一个词的概率分布。
损失函数：
- 选择适当的损失函数，如交叉熵损失，用于训练模型。
优化器：
- 选择优化算法，如 Adam、SGD 等，来更新模型的参数。
训练循环：
- 使用训练数据集进行多轮迭代训练。
- 在每个批次上执行前向传播，计算损失，执行反向传播，并更新模型参数。
验证和测试：
- 在验证集上评估模型性能，并根据需要进行超参数调整。
- 使用测试集评估模型的最终性能。
正则化技术：
- 应用如 Dropout、权重衰减等正则化技术来防止过拟合。
学习率调度：
- 使用学习率衰减或学习率预热等策略来优化训练过程。
保存和加载模型：
- 在训练过程中保存模型的检查点，并在需要时加载模型进行进一步的训练或测试。
多GPU训练：
- 如果可用，使用多GPU来加速模型的训练。
使用预训练模型：
- 利用预训练的 Transformer 模型作为起点，进行迁移学习。
实现细节：
- 使用深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch，来实现 Transformer 模型。
- 利用这些框架提供的自动微分和优化工具来简化训练过程。
调试和分析：
- 监控训练过程中的损失和性能指标，分析并解决可能出现的问题，如梯度消失或爆炸。
模型评估指标：
- 根据任务定义评估指标，如 BLEU 分数（机器翻译）、ROUGE 分数（文本摘要）等。

训练 Transformer 模型是一个复杂的过程，需要仔细设计和调整模型架构、训练过程和超参数。随着模型规模的增长，对计算资源的需求也会增加，因此可能需要使用分布式训练策略。此外，模型的微调和优化通常需要对特定任务和数据集有深入的理解。
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2. transform 训练TIPS

2.1 copy mechanism

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2. bean search

“Beam search”（束搜索）是一种在人工智能和机器学习领域，特别是在处理序列生成任务（如机器翻译、语音识别、文本摘要等）时常用的启发式图搜索算法。它是一种用于寻找最优序列的搜索策略，常用于深度学习模型的解码过程。

束搜索的工作原理：

初始化：
- 从初始状态开始，定义一个固定数量的候选解，这个数量被称为“束宽”（beam width）。
扩展：
- 在每一步中，对于每个候选解，生成所有可能的后继状态。这些后继状态可能是下一个词、短语或其他输出。
评分：
- 对每个生成的后继状态进行评分，评分通常基于概率模型，如语言模型、翻译模型等。
选择：
- 从所有生成的后继状态中选择概率最高的前 N（N 为束宽）个状态作为新的候选解集合。
终止：
- 当达到某个终止条件时结束搜索，例如生成了序列的结束符号或搜索达到最大步数。
输出：
- 从所有候选解中选择概率最高的序列作为最终输出。

束搜索的特点：

效率与准确性的平衡：相比于贪心搜索，束搜索能够在一定程度上保证结果的准确性，同时相比于穷举搜索，它在计算上更加高效。
启发式：束搜索使用概率作为启发式来指导搜索过程，从而减少搜索空间。
灵活性：束宽是一个重要的超参数，可以根据具体任务和计算资源进行调整。
适用性：束搜索适用于那些可以定义清晰评分函数的序列生成问题。

在深度学习中，尤其是在使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或 Transformer 模型进行序列生成时，束搜索常用于模型的解码阶段。例如，在机器翻译任务中，模型可能生成多个可能的翻译序列，束搜索可以帮助选择概率最高的序列作为最终输出。

束搜索是实现高效且效果良好的序列生成的关键技术之一，尽管它可能不会找到全局最优解，但在实践中往往能够获得满意的结果。

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Scheduled Sampling（计划抽样）是一种在训练循环神经网络（RNN）和其变体（如LSTM、GRU）时使用的技术，特别是在处理序列生成任务时。这个方法由 Bengio 等人在 2015 年提出，目的是减少模型对教师强制（Teacher Forcing）的依赖，并提高模型在实际应用中的泛化能力。

3. 计划抽样的背景：

在传统的序列生成模型训练中，经常使用教师强制的方式，即在训练过程中，即使用真实的输出序列作为下一步的输入。这种方式虽然可以加快训练速度，但也会使模型过度依赖于正确的输入，从而在实际应用中可能导致泛化能力下降。

3.1.1 计划抽样的原理：

概率调度：
- 在训练过程中，模型以一定的概率 ( p ) 使用真实标签作为下一步的输入，以 ( 1 - p ) 的概率使用模型自身预测的输出作为下一步的输入。
逐渐减少教师强制：
- 随着训练的进行，逐渐减少使用真实标签的概率 ( p )，使得模型逐步习惯于使用自己的预测结果。
平衡训练和推理过程：
- 通过计划抽样，模型在训练时就能体验到与推理时相同的输入情况，这有助于模型更好地学习如何处理自身的预测错误。
避免过拟合：
- 减少对教师强制的依赖可以降低过拟合的风险，提高模型在新数据上的泛化能力。
灵活性：
- 计划抽样提供了一种灵活的方式来平衡训练速度和模型泛化能力之间的关系。