序列模型中的教師強制
教師強制是序列模型的一種訓練技巧，其中真實的前一個標記（而不是模型自己的猜測）作為下一個輸入輸入。
概述
It makes training fast and stable.
深入探討
RNN、LSTM 和 Transformer 解碼器等序列模型一次產生一個標記，每一步都以先前的標記為條件。在訓練期間，您可以將自己的預測回饋給模型，但在訓練的早期，這些預測大多是錯誤的，因此錯誤會復合並且學習會緩慢進行。相反，教師強制在每一步都從目標序列中提供真實標記，因此模型始終以正確的前綴為條件。這使得所有位置都可以並行訓練（特別是在 Transformers 中透過屏蔽自註意力）並產生強大、穩定的梯度。問題是：在推理時不存在基本事實，因此模型必須消耗自己的輸出，從而產生稱為暴露偏差的訓練測試不匹配。
技術洞察
使用教師強制，第 t 步的解碼器輸入是黃金令牌 y_{t-1}，而損失是模型分佈和 y_t 之間的交叉熵。在《變形金剛》中，因果注意掩模可以讓整個目標序列在一次前向傳遞中處理，同時仍防止每個位置窺視未來的標記。這種並行性是 Transformer 訓練速度比逐步循環解碼快得多的主要原因。
戰略影響
成本與預算
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。
更明確的決策
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。
品質管控
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。
序列模型中教師強迫的未來
由於其速度快，教師強制仍將是訓練自回歸語言模型的基礎，但研究越來越多地將其與替代方案結合。預定採樣、序列級目標、來自人類回饋的強化學習和非自回歸解碼器都旨在減少曝光偏差差距。期望混合課程從全面的教師強制開始，隨著模型的成熟逐漸向他們自己的一代展示。
現實世界的實施
訓練神經機器翻譯模型，其中黃金目標句子被逐個標記地輸入到解碼器
使用因果屏蔽預訓練 GPT 風格的語言模型，以便每個下一個標記預測都能看到真實的先驗標記
透過在學習過程中輸入參考字幕單字來訓練圖像字幕解碼器
教授語音到文字模型，其中真實轉錄字元在每一步指導解碼器
風險與防護欄
優化一項基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。
基礎設施和維護成本常常被低估。
隨著系統變得更加複雜，安全性和可觀察性差距可能會擴大。
實施路線圖
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。
不斷探索
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常見問題
What is Teacher Forcing in Sequence Models?
教師強制是序列模型的一種訓練技巧，其中真實的前一個標記（而不是模型自己的猜測）作為下一個輸入輸入。它使訓練快速而穩定。
在教師強制期間，每個解碼步驟的輸入是什麼？
教師強制提供真實的先前目標標記而不是模型的預測，從而保持調節前綴正確。
培訓期間教師強制的主要好處是什麼？
由於模型始終以正確的前綴為條件，因此梯度更強，訓練收斂得更快、更穩定。
在 Transformer 解碼器中，什麼機制可以讓教師強制訓練跨位置並行運作？
因果掩碼可以防止每個位置專注於未來的標記，因此可以立即處理整個序列而不會作弊。
在推理時，為什麼不能使用教師強制？
在實際生成過程中，不存在目標序列，因此模型必須回饋自己的預測，這與訓練期間不同。
在教師強制訓練期間，每一步通常會使用哪一種損失？
自迴歸模型使用令牌級交叉熵進行訓練，將預測分佈與黃金下一個令牌進行比較。