序列模型中的教师强制
教师强制是序列模型的一种训练技巧，其中真实的前一个标记（而不是模型自己的猜测）作为下一个输入输入。
概述
It makes training fast and stable.
深入探讨
RNN、LSTM 和 Transformer 解码器等序列模型一次生成一个标记，每一步都以之前的标记为条件。在训练期间，您可以将自己的预测反馈给模型，但在训练的早期，这些预测大多是错误的，因此错误会复合并且学习会缓慢进行。相反，教师强制在每一步都从目标序列中提供真实标记，因此模型始终以正确的前缀为条件。这使得所有位置都可以并行训练（特别是在 Transformers 中通过屏蔽自注意力）并产生强大、稳定的梯度。问题是：在推理时不存在基本事实，因此模型必须消耗自己的输出，从而产生称为暴露偏差的训练测试不匹配。
技术洞察
使用教师强制，第 t 步的解码器输入是黄金令牌 y_{t-1}，而损失是模型分布和 y_t 之间的交叉熵。在《变形金刚》中，因果注意掩模可以让整个目标序列在一次前向传递中得到处理，同时仍然防止每个位置窥视未来的标记。这种并行性是 Transformer 训练速度比逐步循环解码快得多的主要原因。
战略影响
成本与预算
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。
更清晰的判决
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。
质量控制
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。
序列模型中教师强迫的未来
由于其速度快，教师强制仍将是训练自回归语言模型的基础，但研究越来越多地将其与替代方案相结合。预定采样、序列级目标、来自人类反馈的强化学习和非自回归解码器都旨在减少曝光偏差差距。期望混合课程从全面的教师强制开始，随着模型的成熟逐渐向他们自己的一代人展示。
现实世界的实施
训练神经机器翻译模型，其中黄金目标句子被逐个标记地输入到解码器
使用因果屏蔽预训练 GPT 风格的语言模型，以便每个下一个标记预测都能看到真实的先验标记
通过在学习过程中输入参考字幕单词来训练图像字幕解码器
教授语音到文本模型，其中真实转录字符在每一步指导解码器
风险与防护栏
优化一项基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。
基础设施和维护成本常常被低估。
随着系统变得更加复杂，安全性和可观察性差距可能会扩大。
实施路线图
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。
仪器监控错误、漂移和用户影响。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。
不断探索
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常见问题
What is Teacher Forcing in Sequence Models?
教师强制是序列模型的一种训练技巧，其中真实的前一个标记（而不是模型自己的猜测）作为下一个输入输入。它使训练快速而稳定。
在教师强制期间，每个解码步骤的输入是什么？
教师强制提供真实的先前目标标记而不是模型的预测，从而保持调节前缀正确。
培训期间教师强制的主要好处是什么？
由于模型始终以正确的前缀为条件，因此梯度更强，训练收敛得更快、更稳定。
在 Transformer 解码器中，什么机制可以让教师强制训练跨位置并行运行？
因果掩码可以防止每个位置关注未来的标记，因此可以立即处理整个序列而不会作弊。
在推理时，为什么不能使用教师强制？
在实际生成过程中，不存在目标序列，因此模型必须反馈自己的预测，这与训练期间不同。
在教师强制训练期间，每一步通常使用哪种损失？
自回归模型使用令牌级交叉熵进行训练，将预测分布与黄金下一个令牌进行比较。