Guía práctica para configuraciones de transformadores: plantillas, compensaciones y ajustes

1. Descripción general de las configuraciones del transformador

Una "configuración de transformador" describe el conjunto de hiperparámetros arquitectónicos y configuraciones de entrenamiento que definen una instancia de modelo de transformador. Estas incluyen opciones estructurales (número de capas de codificador/decodificador, dimensión del modelo, número de cabezas de atención, tamaño oculto de retroalimentación), regularización (tasas de abandono, ubicación de normas de capa) y configuraciones de entrenamiento/tiempo de ejecución (tamaño de lote, longitud de secuencia, optimizador y programa de tasa de aprendizaje). Esta sección define brevemente las piezas que verá en las plantillas siguientes y por qué son importantes para el rendimiento, la computación y la latencia.

Parámetros estructurales clave

Estos son los parámetros que determinan principalmente la capacidad del modelo y el uso de memoria:

• Número de capas (L): Bloques totales de transformadores; más capas generalmente aumentan el poder de representación, pero cuestan más memoria y tiempo de inferencia.
• Dimensión del modelo (d_model): Ancho de proyección de incrustación y atención. Controla la expresividad por token.
• Cabezas (h): Número de jefes de atención; cada cabeza tiene un tamaño d_k = d_model / h (debe dividirse uniformemente).
• Dimensión FFN (d_ff): Tamaño de la capa de avance posicional; las proporciones comunes varían de 2× a 4× d_model.

2. Elegir configuraciones para tareas específicas

2.1. Baja latencia en el dispositivo (móvil, perimetral)

Para la inferencia en el dispositivo, priorice d_model más pequeño y menos capas, y reduzca la longitud de la secuencia si es posible. Utilice menos cabezas (p. ej., 2 a 4) para simplificar la proyección de la atención y prefiera una proporción de FFN de 1,5 a 2 ×. Se recomienda la formación consciente de la cuantificación y la destilación de conocimientos para mantener la precisión.

• Ejemplo: L=6, d_model=320, h=4, d_ff=1024, abandono=0.1
• Comportamiento: baja latencia, bueno para clasificación de secuencia corta y tareas NER pequeñas.

2.2. Modelos medianos de alta precisión (investigación/producción)

Las configuraciones "básicas" equilibradas funcionan bien para muchas tareas de PNL y transformadores de visión. Intercambian computación y memoria para una generalización más sólida y son apropiados para servir del lado del servidor o realizar ajustes en conjuntos de datos de tamaño moderado.

• Ejemplo: L=12, d_model=768, h=12, d_ff=3072, abandono=0,1
• Comportamiento: fuerte en comprensión del idioma, generación con costo de capacitación manejable.

2.3. Modelos grandes (preentrenamiento / última generación)

Las configuraciones grandes escalan d_model, L y, a menudo, utilizan FFN más anchos y más cabezales. Requieren capacitación distribuida y opciones cuidadosas de optimización/programación para converger de manera confiable.

• Ejemplo: L=24–48, d_model=1024–2048, h=16–32, d_ff=4096–8192, abandono=0,1
• Comportamiento: excelente generalización y transferencia, pero altas demandas de computación y memoria.

3. Plantillas de configuración comunes (listas para la tarea)

Plantillas explicadas

A continuación se muestran plantillas de configuración prácticas que se pueden copiar y pegar (consejos de capacitación estructural). Utilícelos como puntos de partida y adapte el tamaño del lote, la tasa de aprendizaje y la longitud de la secuencia a su hardware y conjunto de datos.

4. Consejos prácticos para ajustar las configuraciones de transformadores

Priorización de hiperparámetros

Si debe ajustar un pequeño conjunto de perillas, primero priorice el tamaño del modelo (d_model y L), luego la tasa de aprendizaje y el tamaño del lote. Ajuste el número de cabezales solo si d_model/h se vuelve demasiado pequeño (mantenga el tamaño del cabezal ≥ 32 para gradientes estables en muchas implementaciones).

Regularización y estabilidad

Utilice variantes de abandono (0.1) y de norma de capa (post-LN o Pre-LN según la arquitectura). Para modelos profundos, Pre-LN suele proporcionar un entrenamiento más estable. El recorte de gradiente (1.0) evita picos; El entrenamiento de precisión mixta (AMP) reduce la memoria y acelera el entrenamiento, pero controla la inestabilidad.

5. Comparación rápida: cuándo elegir qué configuración

• Borde/Móvil: Plantillas diminutas, cuantificación agresiva, destilación.
• Puesta a punto / Producción: Plantillas base con LR cuidadoso y ajuste del tamaño de lote.
• Preformación / Investigación: Plantillas grandes con capacitación distribuida y optimizadores avanzados.

Lista de verificación antes de comprometerse con una configuración

• ¿d_model divide equitativamente por el número de cabezas? Si no, ajuste h o d_model.
• Estimación de la memoria de la GPU: un d_model más grande y un tamaño de lote multiplican la memoria. Utilice la acumulación de gradiente para simular lotes más grandes.
• Decida si utilizará la arquitectura Pre-LN o Post-LN según las necesidades de profundidad y estabilidad.

Notas finales

Utilice las plantillas anteriores como puntos de partida y ajústelas iterativamente en función de las métricas de validación y las restricciones de hardware. Realice un seguimiento tanto del rendimiento (tokens/seg) como de la latencia por token durante la evaluación. En caso de duda, comience desde la plantilla "Base" y ejecute ablaciones dirigidas: reduzca o aumente L y d_model de forma independiente para observar ganancias marginales.