每日 Arxiv

本页面整理了世界各地发表的人工智能相关论文。
本页面使用 Google Gemini 汇总而成，并以非盈利为基础运营。
论文版权归作者及相关机构所有，分享时请注明出处。

低精度 Transformer 训练为何失败：Flash Attention 分析

Created by
  • Haebom

作者

邱海泉、姚全明

大纲

本文从机制上解释了在低精度格式下训练 Transformer 模型时出现的训练不稳定性。具体而言，我们使用 Flash Attention 分析了低精度环境下损失函数爆炸的原因。研究结果表明，这种现象是由注意力机制中相似的低秩表示的出现以及低精度算术运算的舍入误差偏差共同造成的。这些因素造成了误差累积的恶性循环，损害了权重更新并扰乱了训练动态。此外，基于此分析，我们提出了一种简单的 Flash Attention 修改方法，以减轻舍入误差偏差，并证明该方法可以稳定训练过程。

Takeaways, Limitations

•
Takeaways：
◦
我们首次从机械角度解释了损失爆炸现象，这是训练低精度变压器模型的一个主要问题。
◦
我们阐明了特定技术（例如闪光注意力）在低精度环境中导致训练不稳定的机制。
◦
我们提出了一个实用的解决方案（闪光注意力校正）来提高低精度训练的稳定性。
◦
本研究的结果为低精度训练技术的发展提供了重要见解，并指出了未来的研究方向。
•
Limitations：
◦
所提出的解决方案可能不是解决所有低精度训练问题的灵丹妙药。
◦
对其他低精度训练技术和模型结构的普遍性需要进一步研究。
◦
该研究主要针对特定​​的闪存注意力实现，其对其他注意力机制的影响有待进一步分析。
◦
尽管开放代码使该方法更具可重复性，但仍需要在其他数据集和模型上进行验证。
👍
Made with Slashpage