將語言模型重新調整為嵌入模型：尋找計算資源最佳化的方案

핵심 개념

在有限的計算資源下，針對基於預訓練解碼器語言模型的文本嵌入模型，探討如何通過模型大小、數據量和微調方法的最佳組合，實現高效的對比性微調訓練。

초록

論文資訊
Ziarko, A., Jiang, A. Q., Piotrowski, B., Li, W., Jamnik, M., & Miło´s, P. (2024). Repurposing Language Models into Embedding Models: Finding the Compute-Optimal Recipe. Advances in Neural Information Processing Systems, 38.
研究目標
本研究旨在探討如何在有限的計算資源下，將預訓練的解碼器語言模型（LLM）高效地微調為高品質的文本嵌入模型。
研究方法
研究人員使用 Pythia 模型套件中的八個不同大小的解碼器模型，並在 BAAI BGE 數據集上進行對比性微調訓練。他們實驗了四種微調方法：完整微調、區塊凍結、僅偏差調整和低秩適配（LoRA）。通過網格搜索，他們找到了在不同計算資源限制下，每種方法的最佳模型大小、數據量和微調超參數。
主要發現

僅偏差調整方法表現不佳，不推薦使用。
LoRA 和區塊凍結方法在較高計算資源限制下表現出色。
對於 LoRA 方法，最佳的秩超參數約為 128，且對模型大小和計算資源限制不敏感。
完整微調適用於較低計算資源限制，而 LoRA 適用於較高計算資源限制。
主要結論
研究人員根據實驗結果，設計了一個演算法，可以根據計算資源限制，自動選擇最佳的微調方法、模型大小、數據量和超參數，從而幫助研究人員在有限的資源下高效地訓練文本嵌入模型。
研究意義
本研究為文本嵌入模型的訓練提供了一個計算資源優化的方案，對於希望利用預訓練語言模型進行文本嵌入任務的研究人員具有重要的參考價值。
研究限制與未來方向

本研究僅使用了 Pythia 模型套件，未來可以探索其他預訓練模型的適用性。
由於計算資源限制，每個實驗只進行了一次，未來可以通過多次實驗來降低結果的隨機性。
未來可以考慮將推理成本納入優化目標。

통계

研究使用了八個不同大小的 Pythia 模型，參數量從 14M 到 2.8B 不等。
計算資源限制設定為六個等級，從 1.5e15 到 1.5e18 FLOP。
使用 BAAI BGE 數據集的英文部分進行微調訓練，該數據集包含 2 億個語義相關的文本對。
LoRA 方法的最佳秩超參數通常為 32 或 128。
當計算資源限制低於 9.06e16 FLOP 時，完整微調表現最佳；而當計算資源限制更高時，LoRA 表現最佳。

핵심 통찰 요약

Repurposing Language Models into Embedding Models: Finding the Compute-Optimal Recipe

by Alic... 게시일 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.04165.pdf

더 깊은 질문

如何將本研究的成果應用於其他自然語言處理任務，例如文本分類或機器翻譯？

本研究的成果主要集中在如何以計算最優的方式，將預訓練的解碼器模型（例如 GPT 系列）轉化為高效的文本嵌入模型。雖然主要目標是文本嵌入，但其研究成果和結論可以應用到其他自然語言處理任務中，例如文本分類或機器翻譯：
1. 遷移學習的參數高效微調：

本研究深入探討了多種參數高效微調方法（例如 LoRA、區塊凍結）在不同計算預算下的表現。這些方法同樣適用於文本分類和機器翻譯任務，可以有效降低微調大型語言模型的計算成本。
研究發現 LoRA 的秩參數對模型大小和計算預算並不敏感，最佳值大約在 128 左右。這為其他任務使用 LoRA 微調提供了參考。
2. 尋找計算最優模型的思路：

本研究提出了一種根據計算預算選擇最佳模型大小、數據量和微調方法的演算法。這種思路可以應用於其他 NLP 任務，根據任務需求和資源限制，找到最優的模型配置。
3. 文本嵌入作為其他任務的基礎：

高效的文本嵌入模型可以作為許多 NLP 任務的基礎，例如：

文本分類： 使用訓練好的文本嵌入模型生成文本表示，再接入分類器進行分類。
機器翻譯： 在編碼器-解碼器架構中，可以使用文本嵌入模型初始化編碼器或解碼器，提高模型的語義理解能力。
總之，本研究的成果為其他 NLP 任務提供了以下啟示：

參數高效微調方法可以有效降低訓練成本。
根據計算預算選擇合適的模型配置至關重要。
高效的文本嵌入模型可以作為其他 NLP 任務的基礎。

是否存在一些情况下，使用最大模型反而會導致性能下降？

是的，在某些情况下，使用最大模型反而可能導致性能下降。這並非是模型本身的問題，而是受到多種因素影響：

過度擬合（Overfitting）： 當數據集規模有限時，使用過大的模型容易在訓練集上過度擬合，導致模型在未見數據上的泛化能力下降。
計算資源限制： 大型模型需要大量的計算資源和内存进行训练和推理。如果計算資源不足，訓練過程可能會變得非常緩慢，甚至無法完成。
數據效率： 大型模型通常需要更多的數據才能達到最佳性能。如果數據量不足，模型的潛力就無法充分發揮。
任務複雜度： 對於一些簡單的 NLP 任務，例如情感分類，使用中等大小的模型可能就足够了。使用過於複雜的模型反而可能引入不必要的噪音，影響性能。

本研究的結論也印證了這一點：

研究發現，在計算預算受限的情况下，使用中等大小的模型，並配合適當的參數高效微調方法，往往能取得比使用最大模型更好的效果。
因此，在選擇模型大小时，需要綜合考慮以下因素：

數據集規模
計算資源
任務複雜度

如果将训练好的文本嵌入模型应用于资源受限的设备，例如移动设备，应该如何进行优化？

将训练好的文本嵌入模型应用于资源受限的移动设备，需要进行模型压缩和优化，以减少模型大小、内存占用和计算量，同时尽量保持模型性能。以下是一些常用的优化方法：
1. 模型量化（Quantization）：

将模型参数从高精度浮点数（例如32位）转换为低精度数据类型（例如8位或16位），可以有效减少模型大小和计算量。
常用的量化方法包括：

后训练量化（Post-training quantization）： 对训练好的模型进行量化，操作简单，但可能损失一定精度。
量化感知训练（Quantization-aware training）： 在训练过程中模拟量化操作，可以获得更好的精度保持。
2. 模型剪枝（Pruning）：

移除模型中冗余或不重要的参数，例如权重较小的连接或神经元，可以减少模型大小和计算量。
常用的剪枝方法包括：

基于幅度的剪枝（Magnitude-based pruning）： 移除权重绝对值较小的连接。
基于重要性的剪枝（Importance-based pruning）： 根据参数对损失函数的影响程度进行剪枝。
3. 模型蒸馏（Distillation）：

使用一个大型的教师模型（Teacher model）来训练一个小型学生模型（Student model），将大型模型的知识迁移到小型模型中，从而在保持性能的同时减小模型大小。
4. 选择轻量级模型架构：

在训练模型之前，可以选择一些专门为移动设备设计的轻量级模型架构，例如 MobileBERT、TinyBERT 等。这些模型在设计时就考虑了资源受限的情况，可以有效减少模型大小和计算量。
5. 其他优化技巧：

层级softmax： 对于词汇量较大的任务，可以使用层级softmax代替传统的softmax层，减少计算量。
缓存嵌入向量： 对于常用的词汇或短语，可以将它们的嵌入向量缓存到内存中，避免重复计算。
选择合适的优化方法需要根据具体的应用场景和资源限制进行权衡。 例如，如果对模型精度要求较高，可以选择量化感知训练或模型蒸馏；如果对模型大小要求严格，可以选择模型剪枝或轻量级模型架构。