在这个由两部分组成的博文系列中,我们将演示如何加速跨多 GPU 的自然语言处理深度学习模型训练,将 BERT 用于 SQuAD1 【1】模型训练时间从近7 个小时缩短到仅30 分钟! 在本文中,我们将激发在自然语言处理中进行深度学习和分布式训练的需求,强调对有效的分布式训练最重要的因素,并提供了在Determind中运行的一系列 BE...
baseline 需要 100 万次迭代来完成 BERT 预训练,但我们只需要 8599 次迭代,这使我们能够将 BERT 训练时间从 3 天减少到 76 分钟。 我们将批大小推到了 TPU Pod 的硬件极限。批大小大于 32768(序列长度为 512) 的话将耗尽内存。批大小大于 65536(序列长度为 128) 则不会带来任何加速。我们的优化器可以将批...
担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》等期刊审稿专家,擅长领域:信号滤波/降噪,机器学习/深度学习,时间序列预分析/预测,设备故障诊断/缺陷检测/异常检测。 分割线分割线分割线 一种一维时间序列信号变化/事件/异常检测方法(MATLAB) 完整数据,代码和参考文献可通过知乎学术咨询获得 https:/...
config)# 提取预训练参数init_ws, init_bs = get_hf_bert_enc_layer_params(model.bert.encoder.layer[i])# 利用预训练参数进行初始化model.bert.encoder.layer[i] = LSHFTransformerEncoderLayer(bert_config, init_ws, init_bs)
3训练速度仅仅会被拖慢30% image-20200420140806122 不过论文发表在2016年,当时还没有BERT,不过Baidu Paddle团队补了一个BERT的实验结果,发现在BERT上面只用22.5%的训练速度损失就能换来5倍+的显存开销节省!相关实验在本文末尾,不着急,接下来我们先一起分析一下在训练阶段时显存为什么容易不足。
看你所谓的训练是指重头预训练一个bert，还是用bert做微调。前者别想了，后者视数据量而定，一般几十...
性能接近最初的BERT 在调整完各种参数后,这个单卡一天的BERT性能到底如何?直接看看最终的数据! 在下游性能评估时是通过GLUE来进行的,下表能够看到在3个不同显卡上的得分,非常接近最初的BERT。 而当模型训练计算量为16倍时,即(2天,在8个GPU),依旧是一样的数据和设置,最终得到的结果比最初的BERT提高了很多,达...
BERT是谷歌在去年公布的大规模预训练语言模型,该模型参数量非常大,要想完成BERT预训练,16个TPUv3芯片大约需要3天。 而BERT新优化器LAMB的发明者,谷歌中国籍实习生尤洋,则通过将批处理大小扩展到65536,来减少迭代次数,从而使BERT的训练大幅缩短。 BERT训练时间缩短64倍 ...
BERT 预训练包括两个阶段: (1) 前 9/10 的 epochs 使用 128 的序列长度; (2) 后 1/10 epochs 使用 512 的序列长度。 baseline 需要 100 万次迭代来完成 BERT 预训练,但我们只需要 8599 次迭代,这使我们能够将 BERT 训练时间从 3 天减少到 76 分钟。