1000层的Transformer,诞生了
近日有关于晚娘1迅雷下载的话题受到了许多网友们的关注,大多数网友都想要知道晚娘1迅雷下载问题的具体情况,那么关于晚娘1迅雷下载的相关信息,小编也是在网上收集并整理的一些相关的信息,接下来就由小编来给大家分享下小编所收集到的与晚娘1迅雷下载问题相关的信息吧。
以上就是关于晚娘1迅雷下载这个话题的相关信息了,希望小编分享给大家的这些新闻大家能够感兴趣哦。
1000层的Transformer,诞生了
大家好,我是卖萌酱。
今天下午卖萌屋作者群里一位MILA实验室的大佬在临睡前(蒙特利尔时间凌晨0点半)甩出来一篇论文:
大佬表示太困了,肝不动了,于是卖萌酱左手抄起一罐咖啡,右手接过论文就开始肝了,必须第一时间分享给卖萌屋的读者小伙伴们!
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2203.00555.pdf
首先,把Transformer模型训深最大的问题是什么?
耗显存?
训练慢?
都不是!最大的问题是压根就不收敛啊...
所以这篇论文最关键的贡献就是提出了一种新的Normalization方式——DeepNorm,有效解决了Transformer训练困难的问题。
其实早在2019年,就有研究者针对Transformer训练困难的问题,提出了Pre-LN来提升Transformer的训练稳定性,但是随后有人发现,Pre-LN会导致模型底层的梯度比顶层的还要大,这显然是不合理的,因此往往训练出的模型效果不如传统的Post-LN。
尽管后续也有一些补丁来试图解决这些问题,但这些既有的尝试都只能让Transformer的模型深度最多训练到几百层,始终无法突破千层的天花板。
本文提出的DeepNorm,则成功打破了这个天花板。
DeepNorm
从以上DeepNorm伪代码实现中,可以看到这确实是simple but effective的方法,作者也给出了几个不同场景下的参数经验取值。
效果层面,作者在机器翻译benchmark上做了实验:
可以看到随着模型深度从10层到100层再到1000层,机器翻译BLEU指标持续上升。
而在与前人工作的比较上,200层的DeepNet(3.2B参数量)比Facebook M2M 48层的矮胖大模型(12B参数量)有足足5个点的BLEU值提升。
此外,作者表示将来会尝试将DeepNet往更多NLP任务上迁移(包括预训练语言模型),期待DeepNet能给NLP带来下一波春天!
南通科技进修学院 http://www.cityruyi.com/lm-3/lm-4/622.html- 标签:晚娘1迅雷下载
- 编辑:王智
- 相关文章
-
1000层的Transformer,诞生了
1000层的Transformer,诞生了 大家好,我是卖萌酱。 今天下午卖萌屋作者群里一位MILA实验室的大佬在临睡前(蒙特利尔时间凌晨…
-
CRISPR专利争议新进展:诺奖得主团队败诉,张锋获美专利局支持
CRISPR专利争议新进展:诺奖得主团队败诉,张锋获美专利局支持 撰文丨朱哼哼 编审丨王哈哈 排版丨白若冰 Jennifer A. Doud…
- 三星Galaxy Tab S8系列平板开售;华为MateStation X 1TB版开售
- 《足球经理2022》冬季更新上线 一月转会窗阵容更新
- 英美地区开放《喷射战士3》预购 官方发售日仍未公开
- 经典零售商泄密!疑《战神:诸神黄昏》今年6月发售
- 动视暴雪被自家股东起诉 微软收购案存在利益冲突