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原标题：应战单卡单日训练BERT，ViT作者保举
Pine 发自 凹非寺
量子位 | 大众号 QbitAI
单个GPU，只花一地利间，能把BERT训练成甚么样？
当初，终于有钻研人员做这件事了，在无限的计算前提之下看看言语模型的实在机能如何。
要知道在以往，大少数专业人员的关注点都在极端计算的前提下的言语模型机能。
但这样的言语训练模型环境，对得多钻研人员和从业人员是不成能存在的。
因此这个单天单个GPU的应战，就有网友称是一个最但愿看到的基准。
连ViT作者，谷歌大脑钻研员Lucas Beyer都发文保举，称这是一个使人线人一新的转变。
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详细的进程和后果如何，一同来看看～
应战进程
这次钻研的指标也很明白，就是反其道行之：放大言语训练模型的算力， 在无限的计算量的状况下如何达到BERT的机能程度。
既然要放大计算量，那第一步确定是对模型作出一些限定。
这也仍是以前提到的，限按时间和GPU个数：单天单个GPU。
对于GPU，钻研人员分别拔取了3个进行测试，即rtx2080ti、rtxa4000和rtxa6000，每个单元有4个CPU核和32GB内存。
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展开全文 在限定计算量之后，就要 对模型的其余参数进行一些调剂，以进一步对BERT的实际合用性进行评价。
这些调剂包罗 初始数据设置、模型架构、训练以及数据集的改进。
而且在调剂的过程当中，总体基调都是环抱“实际使用”进行的，防止跳转到专业的设置，为此，钻研人员将一切内容都放弃在PyTorch框架的完成级别上。
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先来讲说 初始数据设置，这部份能够简略概括为下列几点：
将标志化的数据打包生长度为十二8的随机序列，不相干的片断用 联系； 删除 标志，由于在训练前训练中参加它并无对机能发生多大影响； 将序列长度为64到96巨大批量累积到大批量再处置。 而后是对 架构的修正，下图显示了不同模型在跟着token数量的减少MLM工作损失的变动。
后果很显然，一个模型损失的衰减很大水平地取决于模型的大小，而不是模型的类型。
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而且，由于每个token的机能与模型大小之间的瓜葛严密耦合，若想经过改动Transformer模型的大小和类型来获取微小机能增益是不太可能的。
不外关于同大小的一切模型，每个梯度效力是简直放弃不变的，因此能够在包管模型大小不变的状况下，选择可以经过疾速搜寻减速计算的架构。
详细的优化和其余调剂如下：
增加留意力头的数量来升高梯度本钱：禁用一切QKV偏差； 禁用一切线性层偏差，经过减速梯度计算，不会对模型大小发生显著影响； 完成比例正弦地位嵌入，相较于学习或非比例正弦嵌入有增量收益； LN的预规范化比后LN更无益； 去除非线性头部并没有影响。 接上去便要对 训练进行设置，详细也就再也不赘述，间接来看相干调剂：
优化器仍旧是Adam； 设定Learning Rate方案和批量大小； 丢掉Dropout环节。 （由于Dropout会致使每秒更新的净增加） 而在 数据集方面，钻研团队采取了两种基于数据的途径来更好地放大范围，分别是 以各种形式过滤、处置或排序现有的数据和 替换数据源，详细能够看下表。
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机能接近最后的BERT
在调剂完各种参数后，这个单卡一天的BERT机能究竟如何？间接看看终究的数据！
在上游机能评价时是经过GLUE来进行的，下表可以看到在3个不同显卡上的得分，十分接近最后的BERT。
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而当模型训练计算量为16倍时，即 （2天，在8个GPU），仍旧是同样的数据和设置，终究失掉的后果比最后的BERT进步了得多，达到了RoBERTa的机能程度。
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假如想理解更多，能够点击上面链接查看论文原文～
论文原文：
http://arxiv.org/abs/22十二.14034
— 完—
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