直接看公式没有概念, GPT-3 175B参数训练300B,理想情况下,需要6 \times 174600 \times 10^{6} \times 300 \times 10^{9} = 3.1428 \times 10^{23} flops 3 实际情况时间估算 上面说的算理想情况:即首要考虑 GPU 前后向时算矩阵运算这个时间大头,而且 h >> s,利用率100%,不考虑更新、通信、切分、...
在WMT’14英语到法语翻译的Transformer训练任务中,该算法实现了1.67倍的加速,将时间减少了40%。 洗发水算法在和Adam或AdaGrad精度相同的情况下,只需后两者实现了约一半的相同的精度AdaGrad或亚当许多步骤,而且对学习率的宽容度比AdaGrad高。 之前异步计算中的N是一个可调参数,决定了训练的计算量,N越大,计算量越小。...
然后将形状为(N+1) × dₑ的张量z=y+yₑ输入到transformer编码器。图像还会用批次索引标记。所以最后嵌入层的输出是形状为Nₛ × (N+1) × dₑ的3d张量。 transformer编码器(如下图2所示)将形状为Nₛ × (N+1) × dₑ的3d张量zᵢ作为输入,并输出相同形状的张量zₒ。这个张量zₒ依次被...
解决方法,把一张图片分解成很多patch ,假设一张图片的长宽是224*224,把这张图片分解为16*16,那么一个patch的大小就是14*14,那么这个序列的长度就变成了196 视觉网络中的transformer大部分使用的都是有监督的训练方式,这一点是与NLP不同的。 作者承认在相同的数据预训练下,相同的网络大小的transformer会比resnet弱...
在传统的机器学习中，当需要调整预训练好的大型语言模型以适应新的特定任务时，通常需要进行大量的重新训练过程，这不仅消耗时间，还涉及到显著的计算资源。而Transformer²所采用的奇异值微调方法，则提供了一种更轻量级、更高效的替代方案。奇异值微调（SVF）的核心理念是针对大型语言模型中的权重矩阵，有选择性地调整...
TETS: 结合了上下文信息和时间序列的新基准数据集。 评估指标包括均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)以及对称平均绝对百分比误差(SMAPE)。 实验方法 实验采用了零样本学习设置,即模型在多个源数据集上进行训练,然后在未见过的特定目标数据集上进行预测。这种“多对一”的方法与“一对一”或“一对多”的配置不同,因为...
XLNet [2019]:Transformer-XL 具有广义的自回归预训练方法,可以学习双向依赖。 PEGASUS [2019]:一个双向编码器和一个从左到右的解码器,预训练了掩码掩蔽语言建模和间隔句生成目标。 DistilBERT [2019]:与 BERT 相同,但更小更快,同时保留了 BERT 95% 以上的性能。通过蒸馏预训练的 BERT 模型进行训练。
提升50% 谷歌终于更新了Transformer架构。最新发布的Mixture-of-Depths(MoD),改变了以往Transformer计算模式。它通过动态分配大模型中的计算资源,跳过一些不必要计算,显著提高训练效率和推理速度。结果显示,在等效计算量和训练时间上,MoD每次向前传播所需的计算量更小,而且后训练采样过程中步进速度提高50%。这一方法刚刚...
本文提出的预训练Transformer+Prompt方法的方案主要包括3个部分:时间序列输入处理、prompt设计、Transformer预训练3个部分。 在时间序列输入上,文中采用的是序列分解+Patch的形式。首先将时间序列分解成趋势项、季节项和残差,得到3个子序列。对于每个子序列,在归一化后,使用patch的方式分别进行处理,得到3个子序列的patch...