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方源点点头眼睛眯成了一条缝：这鱼翅狼的身上伤痕累累但在我看来却似乎有着旧伤那个在国际翻译大赛上夺冠的模型字节刚刚开源了（附夺冠代码）2022-04-14 14:57·机器之心Pro机器之心发布作者：钱线、封江涛、周浩Transformer 等文本生成主流算法的逐词生成对适合并行计算的 GPU 并不友好会导致 GPU 利用率低下并行生成有助于解决这一问题前不久字节跳动火山翻译团队的并行生成翻译系统 GLAT 拿下了 WMT2021 De-En/En-De 的双料冠军为了帮助大家跟进这一成果火山翻译开源了一个名为 ParaGen 的 Pytorch 深度学习框架其中包含 GLAT 模型复现和 WMT21 的代码代码地址：https://github.com/bytedance/ParaGen文本生成是自然语言处理的一个重要研究方向具有广泛的应用场景比如文本摘要、机器翻译、文案生成等等不同于一般的分类、标注等任务文本生成不仅要考虑每个词的重要性提高单词的预测准确性也要兼顾词语之间的搭配保持整个文本的流畅度因此一般的做法是逐词生成每产生一个词都会考虑和已有词的关系经过以上步骤进行文本生成的这类模型称为自回归模型比如目前主流的生成算法 Transformer该模型首先对原始文本进行编码比如机器翻译中的待翻译文本或者是文本摘要中的原文然后再从左到右逐词解码产生翻译好的文本或是摘要基于该算法的开源软件有 tensor2tensor、fairseq 等然而逐词生成对适合并行计算的 GPU 来说并不友好导致 GPU 利用率低下句子生成速度慢因此近年来有很多研究探索如何并行生成文本降低响应延时此前字节跳动人工智能实验室 (AI-Lab) 的火山翻译团队研发了并行生成的翻译系统 Glancing Transformer (GLAT)(参见《ACL 2021 | 字节跳动 Glancing Transformer：惊鸿一瞥的并行生成模型》)并且使用它一举拿下了 WMT2021 De-En/En-De 的双料冠军 (参见《并行生成奇点临近字节跳动 GLAT 斩获 WMT2021 大语种德英自动评估第一》)彰显出了并行生成的强大潜力ParaGen 正是在这个背景下应运而生团队的研究者们发现对于并行生成来说单单是模型的改进已经不能满足研究的需求训练方法、解码算法的改进也变得日益重要而 ParaGen 的开发正是为了解放并行生成研究的生产力在 ParaGen 中火山翻译开源了 GLAT 模型复现和 WMT21 的代码帮助大家更好地去跟进并行生成的研究结果在未来火山翻译也将开源更多并行生成相关的技术推动并行生成技术的进一步发展帮助并行生成这一技术逐渐走向更多的生产应用与此同时除了并行生成以外ParaGen 也支持了多元化的自然语言处理任务包括自回归翻译、多语言翻译、预训练模型、生成任务、抽取任务、分类任务等并提供从零复现的代码帮助刚接触自然语言处理研究的同学更快进入到研究的状态ParaGen 让开发更灵活、更自由、更简便ParaGen 支持了多达 13 种可自定义模块包括数据读入、数据预处理、数据采样、数据加载、网络模块、训练模型、推断模型、优化目标、搜索算法、优化器、数值规划器、训练算法和评价目标相比于同类的文本生成框架大大提高了二次开发的灵活性而对于不同的模块ParaGen 采用微内核的设计每个模块只提供一些通用基本的实现彼此之间互相独立比如数值优化器中 InverseSquareRootRateScheduler、网络模块的 positional embedding、数据读入的 JsonDataset 等也正是得益于这细致的 13 类模块拆解ParaGen 可以更方便地进行自定义例如需要实现 glancing training 的方式在 ParaGen 里面仅仅只需要重载一个 forward_loss 函数就可以模块化的实现自定义的训练import torchfrom paragen.trainers.trainer import Trainerfrom paragen.trainers import register_trainer@register_trainerclass GLATTrainer(Trainer): """ Trainer with glancing strategy """ def _forward_loss(self, samples): glancing_output = self._generator(**samples['net_input']) fused_samples = self._fusing(samples, glancing_output) logging_states = self._criterion(**fused_samples) return loss不同于既往的过程式开发ParaGen 更偏向于组装式开发过程式开发中框架固定一个流程代码用户则想办法将各个模组填入到流程里面而 ParaGen 的组装式开发则是完全不同想象你目前正要实现一个任务ParaGen 像是一个工具箱你可以根据自己想要的功能组装出一个完整的流程出来比如可以选择合适的 Dataset 类来进行数据读取、选择 Sampler 来进行 batch 组合、选择 Metric 来进行结果评估、甚至定义自己的训练流程等等而在碰到了没有实现的工具时ParaGen 的工具又可以作为父类使用通过重载一小部分的函数来定制自己的专属工具以适配更多的任务与此同时ParaGen 代码结构拆解的更加细致用户只要花 2-3 小时阅读代码就能了解整个项目的框架从而定制自己的任务不仅如此ParaGen 也提供了相应的教程帮助初学者认识学习了解整个 ParaGen 代码的基本知识和使用方式ParaGen 让开发更稳定ParaGen 能够很好的支持不同方向的同时开发ParaGen 支持可插拔的方式进行代码开发允许用户脱离框架进行开发用户可以在任何的目录下开发自己专属的模块并通过 --lib my_lib 命令进行导入 ParaGen 执行使得二次开发代码独立于主代码更加有利于二次开发代码的维护和主框架的稳定保证了不同项目开发的并行性和稳定性不会引起彼此代码的冲突ParaGen 采用 apache2 开源协议该协议十分宽松比如允许其他开发人员二次开发后闭源等方便更多的优秀开发人员或者团队的参与作为首款翻译质量超过传统自回归模型的并行文本生成软件ParaGen 证明了同时兼顾速度和质量的可行性为后续研究提供了可复现的实现在应用层面极大地满足了终端部署的低功耗快速响应的性能需求在后续的开发中ParaGen 一方面会探索更多并行算法比如条件随机场模型进一步提高性能另一方面也会开拓更多的部署环境比如移动终端嵌入式系统等等方便更多实际场景的应用开发

这张仙蛊方一直困扰着他甚至就连他的本体也都被难住无法踏出最后的关键一步这不禁让人想起一句古语："天予弗取反受其咎"当上天把机会摆在你面前你却不懂得把握那么等待你的只有失败一途了