Практическое руководство по конфигурациям трансформаторов — шаблоны, компромиссы и настройка

1. Обзор конфигураций трансформаторов

«Конфигурация преобразователя» описывает набор архитектурных гиперпараметров и параметров обучения, которые определяют экземпляр модели преобразователя. К ним относятся структурные варианты (количество слоев кодера/декодера, размерность модели, количество концентрирующих головок, скрытый размер с прямой связью), регуляризация (скорость отсева, размещение нормы слоя) и настройки времени обучения/выполнения (размер пакета, длина последовательности, оптимизатор и график скорости обучения). В этом разделе кратко описываются элементы, которые вы увидите в шаблонах ниже, и почему они важны для производительности, вычислений и задержки.

Ключевые структурные параметры

Это параметры, которые в первую очередь определяют емкость модели и использование памяти:

• Количество слоев (L): Всего трансформаторных блоков; большее количество слоев обычно увеличивает репрезентативную мощность, но требует больше памяти и времени вывода.
• Размер модели (d_model): Ширина встраивания и проекции внимания. Управляет выразительностью каждого токена.
• Головы (ч): Количество глав внимания; каждая голова имеет размер d_k = d_model/h (должна делиться поровну).
• Размер FFN (d_ff): Размер позиционного слоя прямой связи; общие соотношения варьируются от 2× до 4× d_model.

2. Выбор конфигурации для конкретных задач

2.1. Низкая задержка на устройстве (мобильное, периферийное)

Для вывода на устройстве отдайте предпочтение меньшему d_model и меньшему количеству слоев и, если возможно, уменьшите длину последовательности. Используйте меньше голов (например, 2–4), чтобы упростить проецирование внимания, и отдайте предпочтение соотношению 1,5–2 × FFN. Для сохранения точности рекомендуется обучение с учетом квантования и дистилляция знаний.

• Пример: L=6, d_model=320, h=4, d_ff=1024, отсев=0,1.
• Поведение: низкая задержка, хорошо подходит для классификации коротких последовательностей и небольших задач NER.

2.2. Высокоточные модели среднего размера (исследования/производство)

Сбалансированные «базовые» конфигурации хорошо подходят для многих задач НЛП и трансформации видения. Они обменивают вычислительные ресурсы и память на более сильное обобщение и подходят для обслуживания на стороне сервера или точной настройки наборов данных среднего размера.

• Пример: L=12, d_model=768, h=12, d_ff=3072, отсев=0,1.
• Поведение: хорошее понимание языка, поколение с управляемыми затратами на обучение.

2.3. Большие модели (предварительная подготовка/современные модели)

Большие конфигурации масштабируют d_model, L и часто используют более широкие FFN и больше головок. Для надежной сходимости им требуется распределенное обучение и тщательный выбор оптимизатора/расписания.

• Пример: L=24–48, d_model=1024–2048, h=16–32, d_ff=4096–8192, отсев=0,1.
• Поведение: отличное обобщение и передача, но высокие требования к вычислительным ресурсам и памяти.

3. Общие шаблоны конфигурации (готовые к выполнению задач)

Объяснение шаблонов

Ниже приведены практические шаблоны конфигурации, которые можно копировать и вставлять (советы по структурному обучению). Используйте их в качестве отправной точки и адаптируйте размер пакета, скорость обучения и длину последовательности к вашему оборудованию и набору данных.

4. Практические советы по настройке конфигурации трансформатора.

Приоритизация гиперпараметров

Если вам необходимо настроить небольшой набор ручек, сначала отдайте приоритет размеру модели (d_model и L), затем скорости обучения и размеру пакета. Регулируйте количество головок только в том случае, если d_model/h становится слишком маленьким (во многих реализациях сохраняйте размер головки ≥ 32 для стабильных градиентов).

Регуляризация и стабильность

Используйте варианты dropout (0.1) и Layernorm (post-LN или Pre-LN в зависимости от архитектуры). Для глубоких моделей Pre-LN часто обеспечивает более стабильное обучение. Градиентное отсечение (1.0) предотвращает всплески; Тренировка смешанной точности (AMP) снижает память и ускоряет тренировку, но отслеживает нестабильность.

5. Быстрое сравнение: когда выбирать какую конфигурацию

• Крайний/мобильный: Крошечные шаблоны, агрессивное квантование, дистилляция.
• Доработка/Производство: Базовые шаблоны с тщательной настройкой LR и размера партии.
• Предварительная подготовка/исследования: Большие шаблоны с распределенным обучением и расширенными оптимизаторами.

Контрольный список перед принятием конфигурации

• Делится ли d_model поровну на количество голов? Если нет, отрегулируйте h или d_model.
• Оцените память графического процессора: больший размер d_model и размер пакета умножают память. Используйте накопление градиента для моделирования больших партий.
• Решите, использовать ли архитектуру Pre-LN или Post-LN, исходя из потребностей в глубине и стабильности.

Заключительные замечания

Используйте приведенные выше шаблоны в качестве отправной точки и итеративно корректируйте их на основе показателей проверки и аппаратных ограничений. Отслеживайте как пропускную способность (токены в секунду), так и задержку для каждого токена во время оценки. В случае сомнений начните с шаблона «Базовый» и запустите целевую абляцию: уменьшите или увеличьте L и d_model независимо, чтобы увидеть незначительный выигрыш.