其实transformer训练过程的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解transformer输入长度限制，因此呢，今天小编就来为大家分享transformer训练过程的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
bard用的什么架构
Bard是一个开源的数据可视化工具，它使用了现代化的Web架构。它的前端部分使用React框架，通过JavaScript和HTML构建用户界面。后端部分使用Node.js作为服务器端运行环境，并使用Express框架处理HTTP请求。
数据库方面，Bard通常与PostgreSQL或MySQL等关系型数据库配合使用。此外，Bard还使用了一些其他的开源工具和库，如D3.js用于数据可视化，Webpack用于模块打包，Babel用于代码转换等。这些技术组合使得Bard具有高效、可扩展和现代化的架构。
Transformer神经网络架构的技术原理
原理详解的白话内容是：
transformer的结构总体封起来就是一个大盒子，这个大盒子分成两个功能块，一部分叫做encoder，另一部分叫做decoder。
其实encoder功能块就是抽取特征的，抽取出来的特征就交给解码功能块decoder，decoder块用encoder抽取到的特征去做你要做的任务，类比到常见的机器学习任务，也是这么回事，先做特征，然后由特征去做分类、回归等任务
从整体来看，transformer是个大盒子，一层层拆下去，看看这里面都有些什么功能
chatglm2可以自己训练吗
1.可以自己训练。2.因为chatglm2是一个开源的自然语言处理模型，它的代码和模型参数都是公开的，任何人都可以下载和使用。所以，只要你具备相应的编程和机器学习知识，你可以自己训练chatglm2模型。3.自己训练chatglm2模型可以根据自己的需求进行定制化，可以根据自己的数据集和任务进行训练，从而得到更适合自己的模型。此外，自己训练还可以提高对模型的理解和掌握，有助于进一步的研究和应用。
为什么说大模型训练很难
大模型训练之所以很难，主要有以下几个方面的原因：
数据量大：训练大模型需要大量的数据来进行学习和优化。这意味着需要更多的计算资源和存储空间来处理数据。计算机资源需求高：大模型通常需要在多个GPU或TPU上同时运行，以满足对计算资源的高度需求。这对于个人或小团队来说是非常昂贵的，因为需要购买大量高性能的硬件设备。训练时间长：大模型可能需要几天甚至数周的时间才能完成训练，这使得迭代优化变得非常缓慢，并且可能会浪费大量的计算资源和时间。超参数调整困难：大模型中的超参数数量通常很大，而且它们之间的相互作用非常复杂。因此，找到一组最优的超参数可能需要大量的试验和测试。总之，由于数据量大、计算机资源需求高、训练时间长以及超参数调整困难等多个原因，大模型的训练是非常困难和复杂的。这也是为什么需要使用分布式训练和其他技术来解决这些问题。
NLP预训练模型的研究进展有哪些
本文介绍了一种新的语言表征模型BERT——来自Transformer的双向编码器表征。与最近的语言表征模型不同，BERT旨在基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征。BERT是首个在大批句子层面和token层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型，其性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新了11项NLP任务的当前最优性能记录。
近日，谷歌AI的一篇NLP论文引起了社区极大的关注与讨论，被认为是NLP领域的极大突破。如谷歌大脑研究科学家ThangLuongTwitter表示这是NLP领域的新时代。
Twitter上也有众多研究者参与讨论、转发了这篇论文：
这篇刷新了11项NLP任务的论文不久之前已经上线，让我们一睹为快：
研究证明语言模型预训练可以有效改进许多自然语言处理任务，包括自然语言推断、复述（paraphrasing）等句子层面的任务，以及命名实体识别、SQuAD问答等token层面的任务。前者通过对句子进行整体分析来预测句子之间的关系，后者则要生成token级别的细粒度输出。
目前将预训练语言表征应用于下游任务存在两种策略：基于特征的策略和微调策略（fine-tuning）。基于特征的策略（如ELMo）使用将预训练表征作为额外特征的任务专用架构。微调策略（如生成预训练Transformer(OpenAIGPT)）引入了任务特定最小参数，通过简单地微调预训练参数在下游任务中进行训练。在之前的研究中，两种策略在预训练期间使用相同的目标函数，利用单向语言模型来学习通用语言表征。
本论文作者（即GoogleAILanguage团队的研究人员）认为现有的技术严重制约了预训练表征的能力，微调策略尤其如此。其主要局限在于标准语言模型是单向的，这限制了可以在预训练期间使用的架构类型。例如，OpenAIGPT使用的是从左到右的架构，其中每个token只能注意Transformer自注意力层中的先前token。这些局限对于句子层面的任务而言不是最佳选择，对于token级任务（如SQuAD问答）则可能是毁灭性的，因为在这种任务中，结合两个方向的语境至关重要。
本文通过BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）改进了基于微调的策略。BERT提出一种新的预训练目标——遮蔽语言模型（maskedlanguagemodel，MLM），来克服上文提到的单向局限。MLM的灵感来自Cloze任务（Taylor,1953）。MLM随机遮蔽输入中的一些token，，目标在于仅基于遮蔽词的语境来预测其原始词汇id。与从左到右的语言模型预训练不同，MLM目标允许表征融合左右两侧的语境，从而预训练一个深度双向Transformer。除了MLM，我们还引入了一个「下一句预测」（nextsentenceprediction）任务，该任务联合预训练文本对表征。
本文贡献如下：
展示了双向预训练语言表征的重要性。不同于Radford等人（2018）使用单向语言模型进行预训练，BERT使用MLM预训练深度双向表征。本研究与Peters等人（2018）的研究也不同，后者使用的是独立训练的从左到右和从右到左LM的浅层级联。
证明了预训练表征可以消除对许多精心设计的任务特定架构的需求。BERT是首个在大批句子层面和token层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型，其性能超越许多使用任务特定架构的系统。
BERT刷新了11项NLP任务的当前最优性能记录。本论文还报告了BERT的模型简化测试（ablationstudy），证明该模型的双向特性是最重要的一项新贡献。代码和预训练模型将发布在goo.gl/language/bert。
论文：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
摘要：本文介绍了一种新的语言表征模型BERT，意为来自Transformer的双向编码器表征（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）。与最近的语言表征模型（Petersetal.,2018;Radfordetal.,2018）不同，BERT旨在基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征。因此，预训练的BERT表征可以仅用一个额外的输出层进行微调，进而为很多任务（如问答和语言推断任务）创建当前最优模型，无需对任务特定架构做出大量修改。
BERT的概念很简单，但实验效果很强大。它刷新了11个NLP任务的当前最优结果，包括将GLUE基准提升至80.4%（7.6%的绝对改进）、将MultiNLI的准确率提高到86.7%（5.6%的绝对改进），以及将SQuADv1.1的问答测试F1得分提高至93.2分（提高1.5分）——比人类表现还高出2分。
BERT本节介绍BERT及其实现细节。
模型架构
BERT的模型架构是一个多层双向Transformer编码器，基于Vaswani等人(2017)描述的原始实现，在tensor2tensor库中发布。由于Transformer的使用最近变得很普遍，而且我们的实现与原始版本实际相同，我们将不再赘述模型架构的背景。
在本文中，我们将层数（即Transformer块）表示为L，将隐藏尺寸表示为H、自注意力头数表示为A。在所有实验中，我们将前馈/滤波器尺寸设置为4H，即H=768时为3072，H=1024时为4096。我们主要报告在两种模型尺寸上的结果：
BERTBASE:L=12,H=768,A=12,总参数=110M
BERTLARGE:L=24,H=1024,A=16,总参数=340M
为了比较，BERTBASE的模型尺寸与OpenAIGPT相当。然而，BERTTransformer使用双向自注意力机制，而GPTTransformer使用受限的自注意力机制，导致每个token只能关注其左侧的语境。我们注意到，双向Transformer在文献中通常称为「Transformer编码器」，而只关注左侧语境的版本则因能用于文本生成而被称为「Transformer解码器」。图1直观显示了BERT、OpenAIGPT和ELMo的比较结果。
图1：预训练模型架构之间的区别。BERT使用双向Transformer，OpenAIGPT使用从左到右的Transformer，ELMo使用独立训练的从左到右和从右到左LSTM的级联来生成下游任务的特征。三种模型中，只有BERT表征会基于所有层中的左右两侧语境。
预训练任务
与Peters等人(2018)和Radford等人(2018)不同，我们不使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练BERT，而是使用两个新型无监督预测任务。
任务#1：MaskedLM
为了训练深度双向表征，我们采取了一个直接的方法，随机遮蔽输入token的某些部分，然后预测被遮住的token。我们将这一步骤称为「maskedLM」(MLM)，不过它在文献中通常被称为Cloze任务(Taylor,1953)。在这种情况下，对应遮蔽token的最终隐藏向量会输入到softmax函数中，并如标准LM中那样预测所有词汇的概率。在所做的所有实验中，我们随机遮住了每个序列中15%的WordPiecetoken。与去噪自编码器(Vincentetal.,2008)相反，我们仅预测遮蔽单词而非重建整个输入。
任务#2：下一句预测
很多重要的下游任务（如问答（QA）和自然语言推断（NLI））基于对两个文本句子之间关系的理解，这种关系并非通过语言建模直接获得。为了训练一个理解句子关系的模型，我们预训练了一个二值化下一句预测任务，该任务可以从任意单语语料库中轻松生成。具体来说，选择句子A和B作为预训练样本：B有50%的可能是A的下一句，也有50%的可能是来自语料库的随机句子。
实验这部分，我们将展示BERT在11个NLP任务上的微调结果。
图3：我们的任务特定模型是由向BERT添加了一个额外的输出层而形成的，因此一小部分参数需要从头开始学习。在众多任务中，(a)和(b)任务是序列级任务，(c)和(d)是token级任务，图中E表示输入嵌入，T_i表示tokeni的语境表征，[CLS]是分类输出的特殊符号，[SEP]是分割非连续token序列的特殊符号。
表1：GLUE测试结果，评分由GLUE评估服务器得到。每个任务下面的数字表示训练样本的数量。「Average」列与GLUE官方分数略微不同，因为我们排除了有问题的WNLI集。OpenAIGPT=(L=12,H=768,A=12)；BERT_BASE=(L=12,H=768,A=12)；BERT_LARGE=(L=24,H=1024,A=16)。BERT和OpenAIGPT是单个模型、单个任务。所有结果来自于以下地址：https://gluebenchmark.com/leaderboard和https://blog.openai.com/language-unsupervised/。
表2：SQuAD结果。BERT集成是使用不同预训练检查点和微调种子（fine-tuningseed）的7x系统。
表3：CoNLL-2003命名实体识别结果。超参数通过开发集来选择，得出的开发和测试分数是使用这些超参数进行五次随机restart的平均值。
你如何理解transformer模型
Transformer是Google在2017年发表的论文《Attentionisallyouneed》中提出的模型。其中使用了self-attention来替代此前的RNN和CNN对序列的编码方式，从而实现更快的并行训练以及更优的序列表示。
模型中有以下几个特点：
1）为了能够捕获序列中的绝对位置和相对位置关系，在对序列的表示中加入了位置编码，其编码公示如下：其中pos表示序列的位置，dmodel为表示维度。这里使用了三角函数来表示是因为pos+k的位置编码可以由pos的线形变换表示出来，从而蕴涵了相对位置信息，计算公式如下。
2）Multi-head的Self-Attention。Self-Attention能够对句子进行编码，其中的self指的就是Q=K=V，即序列自己对自己进行Attention的编码，从而能捕获到序列中的语义信息，计算的公式如下。
这里加入了multi-head的做法是基于一个词语会存在诸多语义，而在不同的语义空间中，对句子的编码结果也会显著不同。因此在进行self-attention之前先对输入做线形变换，然后按照编码维度切分成h份，分别进行序列编码，再将结果拼接在一起。
3）为加速网络的训练，还在模型中加入了LayerNormalization以及残差连接。此外为了防止模型出现过拟合，还引入了dropout以及labelsmoothing，从而让模型更具鲁棒性。
4）Transformer相比于RNN和CNN的计算复杂度更低，而且利用self-attention使得在对序列进行编码时，最大的长度仅为1，避免了长程依赖的问题。而RNN则序列的长度n，CNN也得受限于卷积的感受野。因此Transformer有望替代RNN，成为对序列编码的标配。
关于本次transformer训练过程和transformer输入长度限制的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
