Transformer模型:GPU上的机器翻译与优化
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更新于2024-08-07
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"这篇文档是关于机器翻译技术的,特别是基于Transformer模型的FPGA实现时序约束的研究。文章详述了训练数据、硬件资源、优化方法、正则化策略以及实验结果,展示了Transformer模型在机器翻译任务上的优势。"
本文讨论了机器翻译中的一个关键模型——Transformer,该模型在FPGA平台上进行了时序约束的详细设计。训练数据包括WMT 2014的英语-德语和英语-法语数据集,分别包含约450万个和3600万个句子对,使用字节对编码或word-piece词汇表进行编码。批处理策略根据序列长度相近的句子进行组织,每个批次约有25000个源词符和目标词符。
硬件方面,训练在配备8个NVIDIA P100 GPU的设备上进行。基础模型的训练步骤耗时0.4秒,总共训练10万步,即12小时;而大型模型的训练步骤耗时1.0秒,训练30万步,需3.5天。
在优化算法上,使用了Adam优化器,设置了特定的β1、β2和ϵ参数。学习率的调整遵循特定公式,包括初始的线性warmup阶段和随后随步骤数平方根递减的阶段。此外,训练期间采取了三种正则化策略:残差丢弃、label smoothing以及特定的丢弃率。
实验结果显示,Transformer模型在英语-德语和英语-法语的翻译任务上取得了优秀的BLEU分数,优于先前的模型,且训练成本更低。大型Transformer模型在WMT 2014英语-德语翻译任务中设立了新的高BLEU分数纪录,达到了28.4,证明了Transformer模型的有效性和效率。
Transformer模型的核心是注意力机制,尤其是多头注意力和点积注意力,这使得模型能够高效地处理长距离依赖关系,无需RNN或CNN的序列处理。文章中提到的tensor2tensor库在模型实现、调优和加速研究方面发挥了重要作用。作者团队在模型设计、实现和优化方面做出了显著贡献,共同推动了这一领域的进步。
2018-10-18 上传
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