在有限資源下訓練高效能小型專用語言模型：及早規劃策略

核心概念

面對專用訓練資料不足和模型推理成本限制，應根據可負擔的訓練成本和專用資料集大小，選擇合適的預訓練策略，例如基於聚類的重要性抽樣或投影網路，以在有限資源下訓練高效能小型專用語言模型。

摘要

小型專用語言模型訓練策略：兼顧效率與效能

這篇研究論文探討在專用訓練資料不足和模型推理成本限制下，如何訓練高效能的小型專用語言模型。作者比較多種預訓練策略，並根據可負擔的訓練成本和專用資料集大小，提出具體建議。

研究背景

大型語言模型 (LLM) 雖然功能強大，但推理成本高昂，不適用於資源有限的應用。小型語言模型 (SLM) 雖然推理效率高，但模型容量有限，僅適用於特定領域。

研究問題

如何在專用訓練資料有限的情況下，訓練出高效能的專用小型語言模型？

研究方法

作者比較多種預訓練策略，包括：

• **直接訓練小型模型：**僅使用通用預訓練資料或專用資料訓練小型模型。
• **模型蒸餾：**使用大型模型指導小型模型的訓練。
• **基於聚類的重要性抽樣 (SLM-is)：**根據專用資料的聚類分佈，對通用預訓練資料進行重新取樣，訓練小型模型。
• **投影網路 (SLM-pn)：**訓練一個大型模型，並將其參數線性投影到多個小型模型中，每個小型模型對應一個聚類。

研究結果

• **模型微調至關重要：**無論採用哪種預訓練策略，都需要對模型進行微調才能達到良好的效能。
• **模型蒸餾成本效益不高：**雖然模型蒸餾可以提升效能，但考慮到整體訓練成本，其效益並不顯著。
• **基於聚類的重要性抽樣適用於高預算情況：**當可負擔較高的專用訓練成本時，SLM-is 能夠取得最佳效能。
• **投影網路適用於低預算情況：**當需要訓練多個專用模型且預算有限時，SLM-pn 是較好的選擇。

研究結論

作者建議根據可負擔的訓練成本和專用資料集大小，選擇合適的預訓練策略：

• **高預算、單一領域：**SLM-is
• **低預算、多個領域：**SLM-pn

研究意義

這項研究為資源有限的應用程式提供了訓練高效能小型專用語言模型的實用指南。

統計資料

使用 100 萬、800 萬和 6400 萬個詞彙量的資料集進行專用領域訓練。
小型語言模型 (SLM) 的推理速度比大型語言模型 (LLM) 快約 4 倍。
SLM-is 在 100 萬個詞彙量的專用資料集上，其效能優於規模更大的模型，且訓練成本更低（低於 130 GPU 小時）。
SLM-pn 和 SLM-mix 在推理時與 SLM 一樣小，但在預訓練期間，它們的參數數量比 LLM 還要多。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Need a Small Specialized Language Model? Plan Early!

by David Grangi... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.01093.pdf

深入探究

除了語言模型之外，文中提到的預訓練策略是否適用於其他需要高效能推理的領域，例如電腦視覺？

是的，文中提到的預訓練策略，特別是遷移學習(transfer learning)的概念，也適用於其他需要高效能推理的領域，例如電腦視覺。

遷移學習的核心概念是將在大型、通用數據集上訓練好的模型（稱為預訓練模型）應用到特定領域或任務中。這在數據集較小的領域特別有用，因為可以利用預訓練模型中學到的通用特徵，加速模型訓練並提升效能。

以電腦視覺為例，可以在大型圖像數據集（如ImageNet）上預訓練一個卷積神經網路(CNN)，然後將其應用於醫學影像分析等特定領域。預訓練模型已經學習了圖像的基礎特徵，如邊緣、紋理等，因此在醫學影像分析任務中可以更快地學習到特定疾病的影像特徵。

文中提到的其他策略，如重要性抽樣和投影網路，也可以應用於電腦視覺領域，但需要根據具體任務和數據集進行調整。例如，在重要性抽樣中，需要根據目標領域的數據分佈對預訓練數據集進行重新抽樣；在投影網路中，需要根據目標領域的數據特徵設計合適的投影函數。
總之，預訓練策略為需要高效能推理的領域提供了一種有效的解決方案，可以利用大型、通用數據集上的訓練結果，提升模型在特定領域的效能。

如果專用資料集非常小（例如只有幾千個詞彙），是否有比文中提到的方法更有效的訓練策略？

當專用資料集非常小（例如只有幾千個詞彙）時，文中提到的方法可能面臨過擬合的風險，效果會打折扣。此時，可以考慮以下更有效的訓練策略：

少樣本學習 (Few-shot learning): 少樣本學習旨在利用極少的標註樣本來訓練模型。這類方法通常利用元學習 (meta-learning) 或遷移學習的思想，讓模型從其他相關任務或數據集中學習到如何快速適應新任務。

數據增強 (Data augmentation): 數據增強是一種通過對現有數據進行變換來擴充訓練數據集大小的方法。對於文本數據，常見的數據增強方法包括：

同義詞替換: 將句子中的某些詞彙替換成同義詞。
回譯: 將句子翻譯成另一種語言，再翻譯回來。
隨機插入、刪除或交換詞彙: 對句子進行輕微的修改。

預訓練語言模型 + Prompt 工程: 利用在海量數據上預訓練的語言模型 (例如 BERT, GPT 等)，並設計合適的 Prompt，引導模型完成特定任務。這種方法可以有效利用預訓練模型中蘊含的豐富知識，即使在專用資料集很小的情況下也能取得不錯的效果。

主動學習 (Active learning): 主動學習是一種迭代式的學習方法，模型會主動選擇最有信息量的樣本請求標註，從而以更少的標註數據達到更好的效果。
需要注意的是，最佳的訓練策略需要根據具體的任務、數據集和資源限制進行選擇和調整。

文中提到的投影網路方法是否可以應用於模型壓縮，例如將大型模型壓縮成更小的模型，同時保持其效能？

是的，文中提到的投影網路方法可以應用於模型壓縮，特別是將大型模型壓縮成更小的模型，同時保持其效能。

投影網路的核心概念是利用一個投影函數將高維參數空間映射到低維參數空間，從而實現模型壓縮。在文中，投影函數是一個線性映射，將大型模型的參數投影到多個小型模型（專家）的參數空間。

應用於模型壓縮時，可以將投影網路視為一種知識蒸餾(knowledge distillation) 的方法。大型模型作為教師模型，小型模型作為學生模型。投影函數可以看作是教師模型將知識傳遞給學生模型的橋樑。

具体来说，可以先訓練一個大型模型，然後利用投影網路將其壓縮成一個或多個小型模型。壓縮過程中，可以利用不同的投影函數或訓練策略，例如：

最小化教師模型和學生模型輸出之間的差異: 例如，可以使用 KL 散度 (Kullback-Leibler divergence) 或 MSE 損失 (mean squared error loss) 來衡量差異。
讓學生模型模仿教師模型的中间层特征: 例如可以使用 MSE 損失來衡量學生模型和教師模型中間層特徵之間的差異。

相比於其他模型壓縮方法，例如剪枝(pruning) 和量化(quantization)，投影網路的優勢在於：

可以更靈活地控制壓縮後的模型大小和效能。
可以壓縮模型的不同部分，例如只壓縮特定層或模塊。
可以利用教師模型的知識，提升壓縮後模型的泛化能力。
總之，投影網路為模型壓縮提供了一種有效且靈活的解決方案，可以將大型模型壓縮成更小的模型，同時保持其效能。