ICLR2024 oral:小尺度Transformer如何Scale Up

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ICLR2024 oral:小尺度Transformer如何Scale Up
ICLR2024 oral:小尺度Transformer如何Scale Up
 

重点标签 Transformer训练不稳定性学习率敏感性优化器模型扩展

文章摘要


摘要:
本文研究了放大Transformer模型时遇到的训练不稳定性问题,并提出了研究和预测这些不稳定性的方法。作者指出,尽管扩展Transformer模型已在多个领域取得进展,但训练不稳定性仍是一个挑战。通过复现和研究Transformer模型的不稳定性,发现学习率与损失之间的关系是识别不稳定性的关键。引入学习率敏感性作为总结性统计量,衡量学习率变化对性能的影响。研究表明,小型Transformer模型也能复现大规模模型中的不稳定性,如attention层logits增长和输出logits发散。有效的干预措施包括qk-layernorm和z-loss正则化,能降低LR敏感性。此外,通过分析模型特性的规模化行为,可以预测并避免潜在的不稳定性问题。本文的发现为解决Transformer模型训练中的不稳定性问题提供了理论和实践指导。

重点内容:
训练不稳定性问题:在放大Transformer模型时,训练不稳定性会减缓或破坏学习过程。
学习率敏感性:衡量学习率变化对性能的影响,是识别不稳定性的有用工具。
干预措施:qk-layernorm和z-loss正则化能有效降低LR敏感性,提高训练稳定性。
模型特性分析:通过分析模型特性(如梯度范数)的规模化行为,可以预测潜在的不稳定性。
实验验证:在小规模模型上复现并验证了大规模模型中的不稳定性,证明了这些不稳定性的普遍性。

结论:
这项工作为在资源有限的情况下研究训练稳定性提供了新的科学机会,对于解决Transformer模型训练中的不稳定性问题具有重要的理论和实践意义。通过提出的方法和策略,研究人员可以更有效地进行模型扩展,优化训练过程,提高模型性能。

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原文作者: 极市平台

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