由此，AI大神何恺明带队的MIT、Meta FAIR团队，提出了异构预训练Transformer（HPT）模型。即预训练一个大型、可共享的神经网络主干，就能学习与任务和机器人形态无关的共享表示。简单讲，就是在你的策略模型中间放置一个可扩展的Transformer，不用从头开始训练！论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.20537 研究人员将...
一、Transformer概述 二、Transformer结构与实现 2.0 Tokenizer 2.1、嵌入表示层 2.1、多头自注意力(Multi-Head-self-Attention) 2.3、前馈网络 2.4、残差连接和层规一化 2.5、编码器 2.6、解码器 2.7、Transformer 三、Transformer训练 参考链接 本文主要是基于动手学深度学习的相关章节的学习总结。
1.4 transformer transformer 是由多个 encoder 和多个 decoder 组成的,encoder 和 decoder 之间通过 self attention 和 multi-head attention 进行交互,具体如下图所示: 1.5 positional encoding positional encoding 是为了解决 transformer 无法处理序列的位置信息的问题,具体如下图所示: 位置编码的特点 唯一性:每个位置...
现在，FlashAttention-2将它再度升级，使其核心注意力操作的速度再提高2倍，端到端训练Transformer时的速度再提高1.3倍，并可在英伟达A100上训练时实现72%的模型FLOP利用率（一般模型都在50%上下）。鉴于现在炼一个大语言模型的成本高达数千万美元，FlashAttention-2这一系列操作直接就能帮我们省掉数百万（美元）！网...
这一函数将Post-LN的良好性能和Pre-LN的稳定训练高效结合了起来，最终将Transformer扩展到2500个注意力和前馈网络子层（即1000层）比以前的模型深度高出一个数量级。将DeepNorm方法应用到Transformer的每一个子层中，就得到了一个全新的DeepNet模型。事实证明，相较于已有的优化方法Post-LN，DeepNet的模型更新几乎保持...
如果直接在公有云上进行模型训练,可以省去很多环境配置工作。 AWS、Azure、Google Cloud等都提供了预配置的深度学习虚拟机,这包含了Transformer训练所需的各种环境及驱动。 只需要自定义训练脚本,调用云服务的分布式训练接口,就可以直接使用弹性的虚拟GPU池进行扩展。
微软研究院在一篇新论文《DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers》中终于将Transformer的深度扩展到了1000层。 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2203.00555.pdf 研究者的目标是提升 Transformer 模型的训练稳定性,并将模型深度进行数量级的扩展。为此,他们研究了不稳定优化的原因,并且发现爆炸式模型更新是造...
在Transformer 模型训练中存在一个“不可能三角”,即训练速度、模型性能(效果)和计算成本这三个要素难以同时达到最优。就如同经济学中的蒙代尔三角 ,通常只能三者取其二。例如,在机器学习模型训练场景下,需在效率、质量和成本之间进行权衡。 具体到 Transformer 训练中,其关键的自注意力机制计算复杂度高、内存占用大,...
LightSeq 为 Fairseq 提供了一套完整便捷的 Transformer 训练样例。 首先,你需要安装 Fairseq 以及必要的第三方库,然后用如下命令安装 LightSeq 加速库: pip install lightseq 接着就可以通过 LightSeq 提供的启动器,灵活地指定使用 LightSeq 优化版本的 Transformer 模型、参数优化器和损失函数。下面是启动参数样例(这里...
由于有效的注意力方法通常会使 Transformer 层复杂化并需要大量的数据 / 内存格式化操作，因此其理论复杂性和 GPU 或 TPU 等加速器的经验速度之间可能存在不小的差距。低效率的自回归训练。大多数注意力线性化技术在推理中享受快速解码，但在语言建模等自回归任务上训练可能非常慢。这主要是由于它们在大量步骤中的 ...