强化学习曾小健

我们引入百川对齐（Baichuan Alignment），对百川系列模型中采用的对齐技术进行了详细分析。

我会根据你提供的trainer.py源代码,用python的Graph包画出流程图,并着重介绍train()方法。- 将 inputs 通过 self._prepare_inputs 方法处理后传给 self.training_step。- 调用 optimizer.step() 和 lr_scheduler.step() 进行参数更新。计算总共需要训练的步数 max_steps 和 num_train_epochs。- 每 args.logging_steps 个步骤打印训练日志。

一年之前，初次接触。当时只觉得模型复杂，步骤繁复，苦读论文多日也没有完全理解其中道理，只是泛泛地记住了一些名词，于其内部机理完全不通，相关公式更是过目便忘。是最核心的思想，最近几日重读论文，有了一些新的感想。由此写下本文与读者共勉。笔者刚开始接触时，最大的不理解的地方就是QKV三个矩阵以及我们常提起的Query查询向量等等，现在究其原因，应当是被高维繁复的矩阵运算难住了，没有真正理解矩阵运算的核心意义。因此，在本文开始之前，笔者首先总结一些基础知识，文中会重新提及这些知识蕴含的思想是怎样体现在模型中的。

Bert 的模型由多层双向的Transformer编码器组成，由12层组成768隐藏单元，12个head，总参数量110M，约1.15亿参数量。

值得指出的是，下面介绍的这几种Linear Attention，前两种来自CV领域，第三种是笔者自己构思的，所以都还没有在NLP任务上做过什么实验，各位做模型改进的NLPer们就有实验方向了（^_^）～～顺便说一下，CV领域有不少对Attention的改进工作（除了下面介绍的外，还有。本文介绍了一些从结构上对Attention进行修改从而降低其计算复杂度的工作，其中最主要的idea是去掉标准Attention中的Softmax，就可以使得Attention的复杂度退化为理想的。

务, 如视觉 – 语言导航 [19], 视觉 – 语言大规模自监督预训练等 [7]. 相较于看图说话与问答任务, 这些。学习任务, 如空间音频驱动下的深度图生成 [64], 空间一致性约束下的多模态自监督学习 [65], 以及视觉。收稿日期: 2022–06–08;损失 [18], 或基于排序的损失 [70] 等度量学习相关的目标实现不同模态间的对齐关系学习, 以实现对不。第 6 节, 围绕多。看, 即式 (5), 时间对齐能够为在减小数据量 D 的基础上, 实现提取信息量的最大化, 而信息量的最大。

在机器翻译任务中，BLEU 和 ROUGE 是两个常用的评价指标，BLEU 根据精确率(Precision)衡量翻译的质量，而 ROUGE 根据召回率(Recall)衡量翻译的质量。

全称：Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension。BART来源于BAuto-RegressiveT发表时间: 2019.10.29团队：Facebook AIPaper地址​arxiv.org/pdf/1910.13461.pdf。

xlnet作为bert的升级模型，主要在以下三个方面进行了优化采用AR模型替代AE模型，解决mask带来的负面影响 双流注意力机制 引入transformer-xl 排列语言模型PLM在下文中，我将会为大家详细介绍这三个优化点集成Transformer-XL除了上文提到的优化点，作者还将transformer-xl的两个最重要的技术点应用了进来，即相对位置编码与片段循环机制。我们先看下片段循环机制。片段循环机制transformer-xl的提出主要是为了解决超长序列的依赖

XLNet 和BERT的区别是什么？与AR语言模型不同，BERT被归类为自动编码器(AE)语言模型。AE语言模型的目的是从损坏的输入中重建原始数据。损坏的输入意味着我们使用在训练前阶段将原始token替换为[MASK]。我们的目标是预测into来得到原来的句子。AE语言模型的优点是它可以在向前和向后两个方向上看到上下文。但是AE语言模型也有其不足之处。它在预训练中使用了[MASK]，但是这种人为的符号在finetune的时候在实际数据中时没有的，导致了预训练 — finetune..

图 1：BERT 的整体预训练和微调程序。 除了输出层，相同的架构用于预训练和微调。 相同的预训练模型参数用于为不同的下游任务初始化模型。 在微调期间，所有参数都被微调。 [CLS] 是在每个输入示例前添加的特殊符号，[SEP] 是特殊的分隔符标记（例如分隔 问题/答案)Figure 1: Overall pre-training and fine-tuning procedures for BERT. Apart from output layers, the same archit...

AbstractTransformers have a potential of learning longer-term dependency, but are limited by a fixed-length context in the setting of language modeling. We propose a novel neural architecture Transformer-XL that enables learning dependency beyond a fixed

MotivationTransformer最大的问题在于没有办法建模超过最大长度的序列，例如base bert其支持的序列最大长度是512，超过了该长度的序列需要进行截取，再把截取后的片段分别用bert进行编码，该方法虽然可行，但是存在上下文碎片化的问题，也就是说每个片段是单独建模的，互相之间没有上下文信息，并且，不同的片段位置编码都是从0开始，明显是有问题的。可见Transformer对于较长的序列建模能力有限，如何解决该弊端就该Transformer-XL大显身手了。Transformer-X

论文想要解决的问题：如何赋予编码器捕获长距离依赖的能力。目前在自然语言处理领域，Transformer的编码能力超越了RNN，但是对长距离依赖的建模能力仍然不足。在基于LSTM的模型中，为了建模长距离依赖，提出了门控机制和梯度裁剪，目前可以编码的最长距离在200左右。在基于Transformer的模型中，允许词之间直接建立联系【self-attention】，能够更好地捕获长期依赖关系，但是还是有限制。2. Vanilla TransformerVanilla Transformer是Transf

２ ． ２ ． ３ ＸＬＮＥＴ 语言模型在 ＸＬＮＥＴ 语 言 模型 出 现之 前 ， 预训 练模 型可 以 大致分为 以 下两种类型 ：自 回 归 语 言 模 型 （ Ａｕｔ ｏｒｅｇｒｅ ｓ ｓ ｉ ｖｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅ ｌ ， ＡＲＬＭ） 和自 编 码 模 型 （ Ａｕｔ ｏｅｎｃ ｏｄｉ ｎｇ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏ ｄｅｌ ， ＡＥＬＭ） ［ ５ ２ ］ 。自 回 归 语言模型 是单 向 语言模型 ， 其基本思想 为根据 上 文 内 容来预测 下 一 个可能跟随 的 单

语言模型（Language Model），语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布。Language model is a probability distribution over sequences of words.GPT与ELMo当成特征的做法不同，OpenAI GPT不需要再重新对任务构建新的模型结构，而是直接在transformer这个语言模型上的最后一层接上softmax作为任务输出层，然后再对这整个模型进行微调。他们额外发现，如果使用语言模型作为辅助任务，能够提升有监督模型的

语言模型可以看作是一串词序列的概率分布，因此 在早期，研究人员提出了 N-gram 模型[3] ，它是基于统计 语言模型的算法，但是这种做法只能通过概率统计进行 判断，会使数据出现严重的稀疏性，无法考虑词内部的 关联。 随着深度学习技术的迅速发展，词嵌入正式登上历 史的舞台，Bengio 等人在 2003 年提出 NNLM 模型[4] ，随 后出现了一系列词向量技术（如 Word2Vec[5] 、Glove[6] 、 FastTest[7] 等）为文本提供了一种数值化的表示方法，但 是无法解决一词多义的问题