因为训练可以“靠老师”,推理还得“靠自己”,这样推理时遇到的错误输出对于下次推理来说就是在训练数据分布之外(out of distribution)的异常输入,所以会导致用Teacher Forcing模式训练出来的模型在训练环节和预测环节存在行为差异。这种因为训练和推理之间数据分布存在差异,导致模型在部署中表现变差的现象叫做exposure bias(
dropout通过随机丢弃的神经元来削弱节点彼此之间的依赖,这样可以有效的缓解过拟合的发生,在一定程度上达到正则化的效果,有助于模型更快地收敛并提高性能,进而解决深度学习神经网络在用小数据集训练时常见的两大问题:过拟合和训练时间长。 如果从集成学习角度来看,每做一次Dropout,相当于从原始的网络中采样得到一个子网...
省流:模型参数一张卡装不下,可以装到多个卡(AutoModelForCausalLM.from_pretrained 时增加参数device_map='auto'),但是这样多张卡只有一张是真正在跑的,如下图,GPU利用率只有一个是100%,其他是0 第二种解决方案:模型一张卡能装下,想要DDP(数据并行) from accelerate import Accelerator device_index = Acceler...
dropout通过随机丢弃的神经元来削弱节点彼此之间的依赖,这样可以有效的缓解过拟合的发生,在一定程度上达到正则化的效果,有助于模型更快地收敛并提高性能,进而解决深度学习神经网络在用小数据集训练时常见的两大问题:过拟合和训练时间长。 如果从集成学习角度来看,每做一次Dropout,相当于从原始的网络中采样得到一个子网...
0x04 训练 4.1 MEDUSA-1 4.2 MEDUSA-2 4.3 代码 0x05 Decoding 5.1 示例 5.2 计算和空间复杂度 0xFF 参考 0x00 概述 Medusa 是自投机领域较早的一篇工作,对后续工作启发很大,其主要思想是multi-decoding head + tree attention + typical acceptance(threshold)。Medusa 没有使用独立的草稿模型,而是在原始模型的...
在构建模型后,只需要为模型注册一个 communication hook 即可开启梯度通信量化,再开始训练过程。 from lightseq.training.gradient_comm_quantization import encode_and_decode, GCQStatefrom torch.nn.parallel import DistributedDataParallel # model could be from Fairseq or Hugging Face, wrapped by DDPmodel = ...
Transformers 的Trainer支持分布式训练,但我们将借此机会展示一个名为 Accelerate 的强大 PyTorch 库。我们最终将涉及一些当今最大的 NLP 模型,但首先,我们需要找到一个足够大的数据集。警告与本书中其他章节中可以在单个 GPU 上的 Jupyter 笔记本上运行的代码不同,本章中的训练代码设计为在多个 GPU 上作为脚本运行...
# model could be from Fairseq or Hugging Face, wrapped by DDPmodel = DistributedDataParallel(model)state = GCQState(process_group)# register hookmodel.register_comm_hook(state=state, hook=encode_and_decode) 性能测试 LightSe...
# model could be from Fairseq or Hugging Face,wrapped byDDPmodel=DistributedDataParallel(model)state=GCQState(process_group)# register hook model.register_comm_hook(state=state,hook=encode_and_decode) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 性能测试 ...