从头开始训练一遍当今最强的语言AI需要多久？现在，这个时间从三天三夜，一下缩短到一个多小时！
带来这个进步的，是Google Brain实习生，尤洋。这位小哥来自中国河南，曾经的清华计算机硕士第一，目前在加州大学伯克利分校读博。
他最近完成的一项研究，让BERT的预训练速度，足足提高了64倍。从4860分钟，变成了76分钟11秒。
而且训练完成后，在机器问答数据集SQuAD-v1上测试一下，F1得分比原来的三天三夜版还要高一点点。
别人家的实习生，究竟又使出了什么神技？
费时到省时要缩短神经网络的训练时间，本来有成熟的方法可用：
双管齐下，一是堆上大量CPU、GPU或者TPU增加算力，二是增加批大小减少迭代次数。
在计算机视觉研究中，这种方法就很常用。前两天，富士通的研究人员还用这种方法，74.7秒在ImageNet上训练完ResNet-50。
但是，视觉领域的这些训练方法，搬到BERT上是行不通的。BERT是目前工业界训练起来最耗时的应用，计算量远高于ImageNet。
此外，大批量训练还有个“通病”，就是会产生泛化误差（Generalization Gap），导致网络泛化能力下降，如此直接优化往往会导致测试集上准确度下降。
怎么办？
为了能用大批量训练BERT，尤洋和他的同事们提出了LAMB优化器。这是一个通用的神经网络优化器，无论是大批量还是小批量的网络都可以使用，也无需在学习率之外调试超参数。
靠超大批量也适用的LAMB，他们将批大小由512扩展到了65536。
65536是什么概念呢？这已经达到了TPU内存的极限，也是第一次有研究用2000以上的超大批量来训练BERT。
于是，迭代次数大大降低。此前，BERT-Large模型需要1000000次迭代才能完成预训练过程，耗时81.4小时。有了LAMB加持用上大批量，只需要进行8599次迭代，预训练时间直接缩短到76分钟。
这样看来，加速64倍！
因吹斯听，这LAMB到底是何方神器？
LAMB优化器它的全称是Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batch training，和大家熟悉的SGD、Adam属于同类，都是机器学习模型的优化器（optimizer）。
原本，三天三夜的BERT训练，用的是权重衰减的Adam优化器。
而这一次的新型优化器LAMB，是在论文一作尤洋2017年的一项研究启发下产生的。当时，他提出了一种用于大批量卷积神经网络的优化器LARS。
LARS使用系数eeta控制信任率（trust ratio），但是这种做法可能会导致一些问题，造成一些差异。
因此，在LAMB里，研究团队删除了eeta，对于0|w|或者0|g|的层，直接把信任率设置成1.0，消除了BERT训练的差异。
另外，LARS里用权重衰减来计算信任率：
考虑到权重衰减，LAMB里的信任率公式改成了这样：
另外，LARS虽然在ImageNet上运行的很好，但是在ImageNet上用的模型参数比BERT少得多，因此，这一次，研究团队把LARS中的
改成了：
通过一系列改动，LAMB优化器的最大批量被提升到了32K。
真·优化是骡子是马，也该拉出来溜溜了。
研究人员用常规训练与混合批训练两种方法，测试LAMB优化器的优化成果，实测效果不错。
在测试中，他们大大增加了算力，选择1024核的TPUv3 Pod进行训练，其中的1024个TPU核心，每秒可以提供超过10亿次浮点（100 petaflops）的混合精度运算。
最后研究人员敲定，和原版BERT模型一样，用Wikipedia和ooksCorpus数据集预训练，然后利用斯坦福的SQuAD-v1数据集进行测试，测试得出的F1 Score的值则用来衡量准确度。
结果显示，随着批量的增大，迭代次数逐减少，F1 Score的波动并不显著，F1值维持在90以上，但训练时间明显缩短。
当批大小大于65536、序列长度达到128时，训练时间就没有明显的减少了。
当用了1024块TPU，批大小为32768或65536、迭代8599次时，训练时间缩减到最小，预训练过程只需要76.19分钟。
并且，最终达到了101.8%的弱缩放效率（weak scaling efficiency）。
学霸一作：本硕都是第一名这项研究的作者是UC伯克利计算机科学部的在读博士尤洋，同时他也是Google Brain的实习生。
小哥哥是一位大学霸，他本科就读于中国农业大学计算机专业，是班里的第一名，硕士保送了清华计算机系，在134名入读清华的佼佼者中，他依然是第一名。
作为第一名的学霸，在申请博士的时候，尤洋一下子喜提了UC伯克利、CMU、芝加哥大学、UIUC、佐治亚理工、西北大学六所名校的全奖offer，简直是名校任挑。
于是，他从六所名校里选择了UC伯克利，UC伯克利刚好位于湾区，尤洋也因此有机会游走于Google Brain、英特尔实验室、微软研究院、英伟达、IBM沃森研究中心等知名企业、研究院实习，趁实习的机会为TensorFlow、英伟达GPU上部署caffe、英特尔CPU部署caffe等大型知名开源项目做出了贡献。
甚至，还有机会趁实习去皮衣哥黄仁勋家里开爬梯~真是让人羡慕啊。
另外，尤洋也是一位论文高产选手，光是一作的顶会论文就有十几篇，其中还包含去年ICPP的最佳论文，还会有IPDPS 2015的最佳论文。而且，他还拿到了2014年的西贝尔学者奖（Siebel Scholar）。
传送门Reducing BERT Pre-Training Time from 3 Days to 76 Minutes
