我用24小时、8块GPU、400美元在云上完成训练BERT！-技术圈

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重磅干货，第一时间送达

丰色发自凹非寺
量子位报道 | 公众号 QbitAI

大型语言模型BERT，熟悉NLP领域的同学没人不知道它的名气吧？

只可惜它太太太贵了！

之前有做过统计，使用谷歌云TPU或英伟达GPU训练完整个模型需要虽然只需1个小时，但是上千块TPU/GPU均需耗价上万美元。

只有少数“富贵人家”的行业实验室才能够负担得起。

为了降低成本，来自以色列的科学家们结合已有的技术对BERT做了多方面优化，只需24小时、8个12GB内存的云GPU，一次几百美元就能在加快训练过程的同时，还能保证准确性几乎不损失。

终于，“普通家庭”也不怕“囊中羞涩”了。

24小时、8个云GPU（12GB内存）、$300-400

为了模拟一般初创公司和学术研究团队的预算，研究人员们首先就将训练时间限制为24小时，硬件限制为8个英伟达Titan-V GPU，每个内存为12GB。

参考云服务的市场价格，每次训练的费用大约在300到400美元之间。

此前很多人尝试用最新的算法（eg.clark-etal-2020-learning等）来减少训练BERT所需的计算过程。

而这批研究人员们选择回归BERT模型本身进行优化。

他们结合了各种最新的技术来优化掩码语言模型（masked language model）。虽然这些技术以前都被使用过，但这是它们首次作为一个统一的框架组合出现。

五点优化：将训练时间缩短了1/3

首先分别进行了以下五点优化：

数据：由于研究人员的重点是句子分类，他们便将整个预训练过程的序列长度限制为128个标记。并使用单序列训练。为了减少在验证集上计算性能所花费的时间，只保留0.5%的数据（80MB），并且每30分钟计算一次验证损失（validation loss）。
模型：训练了一个大模型，因为在相同的挂钟时间Li2020TrainLT下，较大的模型往往比较小的模型获得更好的性能。
优化程序：研究人员借鉴了RoBERTa的优化，采用如下参数：β1 = 0.9, β2 = 0.98, ε = 1e-6, 权重衰减 = 0.01, dropout = 0.1, attention dropout = 0.1。
软件：使用的是DeepSpeed软件包，修改了部分实现，将掩码语言模型的预测头替换为稀疏标记预测。
I/O：为了减少I/O瓶颈，研究人员采用devlin-etal-2019-bert的技术并将原始语料库的10个副本预屏蔽(pre-mask)。

将优化后的框架和官方发布实现比较后发现：

使用官方代码训练基本模型需要近6天的时间，训练大型模型需要多达26天。

相比之下，研究人员优化后显著加快了训练速度，将训练大型模型的时间缩短了2/3（8天）。如果扩大batch size，则只需不到3天。

超参数调优：MLM损耗更低

超参数配置是提高深度学习模型和NLP的性能关键。

为了适应该项目的低配设置，研究人员参考的此前的一些技术实现对4个超参数进行了调优。

1、Batch Size (bsz)：由于每个GPU上显存有限，分别设置为4096、8192和16384。
2、峰值学习率(lr)：使用线性学习速率，从0开始，预热到最高学习速率后衰减到0。分别设置为5e-4、1e-3和2e-3。
3、预热学习率(wu)：分别设置为0%、2%、4%和6%，成比例“预热”。
4、总天数(days)：学习率调度器衰减回0所需的总天数。分别设置为1、3、9。

依据以上的超参数配置，最终筛选出的能够在24小时之内完成训练的配置参数。

下表是按MLM损耗计算的最佳配置。

MLM：masked language modeling掩码语言模型

可以发现，该团队的优化后的性能远远高于使用BERT默认超参数。