第6章 模型训练

6.1 目标函数

本节介绍了三种主要的语言模型及其目标函数：

6.1.1 Decoder-only 模型（例如 GPT-3）

• 条件概率：自回归语言模型定义条件分布 p(xi∣x1:i−1)p(x_i | x_{1:i-1})。
• 目标：通过最大化似然函数 p(xi∣x1:i−1)p(x_i | x_{1:i-1})，训练模型生成上下文嵌入。
• 训练目标：最大似然估计（MLE），通过负对数似然函数优化模型参数。

6.1.2 Encoder-only 模型（例如 BERT）

• 双向上下文嵌入：与 Decoder-only 模型不同，Encoder-only 模型提供双向上下文嵌入，适用于理解任务而非生成任务。
• BERT的目标函数：
  1. 掩码语言模型（Masked Language Modeling）：通过对输入序列中部分 token 掩码并预测其原始值来训练模型。
  2. 下一句预测（Next Sentence Prediction）：训练模型判断两个句子是否是连续的。

6.1.3 Encoder-decoder 模型（例如 T5, BART）

• BART（Bidirectional Auto-Regressive Transformers）：结合了 BERT 的双向编码和 GPT 的自回归解码，适用于生成任务。
• T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：将所有 NLP 任务统一为文本到文本的转换任务，不仅支持分类任务，还能处理生成任务。

6.2 优化算法

优化算法是训练大语言模型的关键。以下是几种常用的优化方法：

6.2.1 随机梯度下降（SGD）

• 步骤：每次通过小批量样本计算梯度，更新参数。
• 关键问题：需要平衡收敛速度、数值稳定性和内存效率。

6.2.2 Adam（Adaptive Moment Estimation）

• 创新：结合了动量和自适应学习率，能加速收敛。
• 步骤：
  1. 计算一阶和二阶动量。
  2. 通过自适应学习率更新模型参数。
• 存储占用：增加了存储需求（需要存储动量和梯度）。

6.2.3 AdaFactor

• 目标：减少存储占用。通过只存储矩阵的行和列的和，避免了存储完整的梯度矩阵。
• 适用模型：用于训练大规模模型，如 T5。

6.2.4 混合精度训练

• 方法：使用低精度（FP16）进行计算，使用高精度（FP32）存储模型权重。
• 优势：减少内存使用，提高训练效率。

6.2.5 学习率调整

• 策略：通常随着训练过程的进行，学习率逐渐衰减。可以通过预热（warmup）来增加训练的稳定性。

6.2.6 初始化方法

• 标准初始化：如 Xavier 初始化，以避免梯度消失或爆炸。
• 模型例子：GPT-2 和 GPT-3 使用残差层的额外缩放来进行初始化。

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主要总结

• 目标函数：根据模型类型不同，选择适合的目标函数（如最大似然、掩码语言建模、下一句预测）。
• 优化算法：使用如 SGD、Adam、AdaFactor 等优化算法，并结合混合精度训练、学习率调整等技术，提升训练效率与稳定性。