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在 Transformer 模型训练中存在一个“不可能三角”,即训练速度、模型性能(效果)和计算成本这三个要素难以同时达到最优。就如同经济学中的蒙代尔三角 ,通常只能三者取其二。例如,在机器学习模型训练场景下,需在效率、质量和成本之间进行权衡。
具体到 Transformer 训练中,其关键的自注意力机制计算复杂度高、内存占用大,导致训练时间延长、资源消耗增多,这使得在同一有限资源条件下,无法同时兼顾模型大小与准确性等诸多因素,使模型同时满足快速、高效且高性能。
训练大型模型时,我们很难做到同时“速度快、效果好、花钱少”。如追求模型性能卓越(如高准确率):
好比购物时,很难找到一个同时具备高质量、低价格、快速配送的商品,通常只能选其中两项。训练模型时也是如此,要在训练速度、模型精准度、成本控制这三者中做出取舍,只能保留两个,牺牲一个。
以 BERT、GPT 等经典 Transformer 模型为例,展现了训练时资源消耗和性能表现的权衡。像 GPT-3 这样的大型模型,虽在性能上表现出色,却需要海量计算资源支持,训练成本极为高昂;而相较之下,小型模型虽在训练速度、成本上占优,但性能却不如大型模型。
有三个目标:
然而,最多只能同时满足其中两个目标:
训练速度(效率) 要想尽快完成训练任务,常采取以下措施:
计算成本(钱) 若要降低开支成本,往往面临以下情况:
这个“不可能三角”从根本上体现了资源分配的权衡抉择问题,涉及到计算资源(成本)、时间资源(速度)、智能资源(效果)三者的相互制约关系。工程师们需凭借自身智慧,在现有技术条件框架下,针对不同应用场景去探寻最佳平衡点。例如,ChatGPT 侧重优先保障效果与速度,通过商业变现途径来应对成本问题。
参考:
本文已收录在Github Java-Interview-Tutorial,关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续!
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编程严选网:
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