論文の概要: Understanding the Difficulty of Training Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08249v3
• Date: Sun, 1 Oct 2023 18:34:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 21:48:56.344462
• Title: Understanding the Difficulty of Training Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器の訓練の難しさを理解する
• Authors: Liyuan Liu, Xiaodong Liu, Jianfeng Gao, Weizhu Chen, Jiawei Han
• Abstract要約: バランスの取れない勾配がトレーニングの不安定性の根本原因ではないことを示す。 我々は,早期段階のトレーニングを安定させ,後期段階においてその潜在能力を最大限に活用するためのアドミンを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.99980924577787
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers have proved effective in many NLP tasks. However, their training requires non-trivial efforts regarding designing cutting-edge optimizers and learning rate schedulers carefully (e.g., conventional SGD fails to train Transformers effectively). Our objective here is to understand $\textit{what complicates Transformer training}$ from both empirical and theoretical perspectives. Our analysis reveals that unbalanced gradients are not the root cause of the instability of training. Instead, we identify an amplification effect that influences training substantially -- for each layer in a multi-layer Transformer model, heavy dependency on its residual branch makes training unstable, since it amplifies small parameter perturbations (e.g., parameter updates) and results in significant disturbances in the model output. Yet we observe that a light dependency limits the model potential and leads to inferior trained models. Inspired by our analysis, we propose Admin ($\textbf{Ad}$aptive $\textbf{m}$odel $\textbf{in}$itialization) to stabilize stabilize the early stage's training and unleash its full potential in the late stage. Extensive experiments show that Admin is more stable, converges faster, and leads to better performance. Implementations are released at: https://github.com/LiyuanLucasLiu/Transforemr-Clinic.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは多くのNLPタスクで有効であることが証明されている。 しかし、それらのトレーニングは、最先端のオプティマイザや学習率スケジューラを慎重に設計する(例えば、従来のSGDは、トランスフォーマーを効果的に訓練することができない)ための非自明な努力を必要とする。 ここでの目標は、経験的および理論的観点から、$\textit{what complicatedes transformer training}$を理解することです。 解析の結果,不均衡勾配がトレーニングの不安定性の根本原因ではないことが明らかとなった。 その代わり、多層トランスフォーマーモデルの各層でトレーニングに実質的に影響を及ぼす増幅効果を識別するが、その残留ブランチへの重い依存は、小さなパラメータ摂動(例えば、パラメータ更新)を増幅し、モデル出力に重大な障害をもたらすため、トレーニングを不安定にする。 しかし、光依存がモデルポテンシャルを制限し、劣った訓練されたモデルにつながることが観察される。 当社の分析に触発されて我々は,初期段階のトレーニングを安定させ,その潜在能力を後期に解き放つために,admin (\textbf{ad}$aptive $\textbf{m}$odel $\textbf{in}$itialization)を提案する。 大規模な実験により、Adminはより安定し、より早く収束し、より良いパフォーマンスをもたらすことが示されている。 実装は、https://github.com/LiyuanLucasLiu/Transforemr-Clinic.comでリリースされている。

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