XLNet：花费 6 万美元的「顶5个 BERT」，为何如此昂贵？

2023-12-07 02:53:49

引言

推动人工智能发展的三大基石，分别是数据、算法和算力。随着高性能计算设备的出现，人们对算力的探索似乎已达极致。去年 10 月，"NLP 预训练模型之王" BERT 震撼业界，攻克 11 项 NLP 任务记录。然而，仅时隔 8 个月，BERT 便被 XLNet 斩于马下。这款模型究竟有何过人之处，为何身价高达 6 万美元？

XLNet 的优势

XLNet 与 BERT 虽同为大型语言模型，但其创新架构和训练机制赋予它诸多优势：

Transformer-XL 的衍生： XLNet 从 Transformer-XL 模型演变而来，融合了后者处理长序列数据的优点，显著提升了文本理解能力。
Permutation 语言建模： XLNet 采用了独特的语言建模方法，将输入序列随机排列，迫使模型学习单词之间的复杂关系，增强了对上下文的把握。
自注意力机制： XLNet 引入自注意力机制，使模型能够同时关注序列中的所有单词，提升了对长距离语义关联的捕捉能力。

昂贵的训练成本

XLNet 的高昂身价，主要归因于其耗费巨资的训练过程。与 BERT 相比，XLNet 需处理更多的数据，采用更复杂的训练方法，这导致了以下成本开销：

数据规模： XLNet 在更大的数据集上进行训练，包括 Google Books、维基百科和 News Crawl 等。数据量的增加意味着模型需要学习更多的语义和语法规则。
模型参数： XLNet 的参数量远超 BERT，达到 3.75 亿，这需要更强大的计算资源进行训练。
训练时长： XLNet 的训练时间远长于 BERT，通常需要数周甚至数月才能完成。

高昂成本的价值体现

尽管训练成本高昂，XLNet 的价值已通过实验证明：

超越 BERT 的表现： 在 20 项 NLP 任务中，XLNet 均胜过 BERT，在 GLUE 基准测试上取得了 88.5% 的平均得分，高于 BERT 的 86.1%。
语义理解能力强： XLNet 擅长理解文本中的语义关联，在问答和文本分类任务中表现优异。
长文本处理能力： 凭借处理长序列数据的优势，XLNet 可胜任文档摘要、机器翻译等需要处理长文本的任务。

结语

XLNet 是一款强大的大型语言模型，其高昂的训练成本反映了其卓越的性能。通过创新架构和耗时的训练，XLNet 在语义理解、长文本处理等方面超越了 BERT，为人工智能领域树立了新的标杆。尽管其成本不菲，但 XLNet 的价值无疑体现在它出色的表现和广泛的应用潜力中。