Dropout 在大语言模型中的应用：以 GPT 和 BERT 为例

news2025/6/3 19:59:00

引言

大型语言模型（LLMs）如 GPT（生成式预训练 Transformer）和 BERT（双向编码器表示 Transformer）通过其强大的语言理解和生成能力，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。然而，这些模型拥有数亿甚至数千亿个参数，复杂结构使其极易过拟合，即在训练数据上表现优异，但在未见过的数据上表现不佳。为了解决这一问题，Dropout 作为一种关键的正则化技术被广泛应用于这些模型中。本文将深入探讨 Dropout 在 GPT 和 BERT 中的作用、机制、应用位置以及与其他正则化方法的对比，揭示其为何是大模型不可或缺的组成部分。

Dropout 的工作原理

Dropout 是一种正则化技术，最初由 Hinton 等人在 2012 年提出，旨在防止深度神经网络过拟合。其核心机制如下：

  • 随机丢弃神经元：在训练过程中，Dropout 以一定概率（例如 10% 或 30%）随机将每层神经元的输出置为零。这意味着在每次前向传播中，网络都会使用一个“稀疏”的子网络。

  • 迫使鲁棒特征学习：由于某些神经元可能被随机丢弃，模型无法依赖特定的神经元或神经元组合，必须学习更通用的特征，从而提高对新数据的泛化能力。

  • 训练与推理的差异：

    • 训练阶段：Dropout 激活，随机丢弃神经元，引入噪声以增强模型鲁棒性。

    • 推理阶段：Dropout 关闭，所有神经元都参与计算，但权重会按保留概率（例如 0.9）进行缩放，以保持输出期望值与训练时一致。这种缩放等效于对所有可能子网络的输出进行平均。

Dropout 的这种机制使其在大模型中特别有效，因为这些模型的参数量巨大，容易陷入过拟合的陷阱。

Dropout 在 BERT 中的应用

BERT 是由 Google 开发的一种基于 Transformer 的双向模型，广泛应用于各种 NLP 任务。它的参数量（例如 BERT-Large 的 3.4 亿个参数）使其对过拟合尤为敏感。Dropout 在 BERT 的架构中被应用于以下关键位置：

  • 前馈网络（FFN）：在每个 Transformer 块中，Dropout 应用于隐藏层之间的全连接层，防止模型过拟合特定特征。根据 Hugging Face 的文档（BERT Documentation），hidden_dropout_prob 默认设置为 0.1，应用于嵌入层、编码器和池化层的所有全连接层。

  • 注意力机制：Dropout 应用于注意力概率（attention_probs_dropout_prob，默认 0.1），以减少模型对特定注意力模式的依赖。这对于 BERT 的双向注意力机制尤为重要，因为它需要捕捉复杂的上下文关系。

  • 嵌入层：虽然在嵌入层后应用 Dropout 较少（因为输入信息需要尽量保留），但在某些情况下也会使用，以进一步增强鲁棒性。

研究表明，Dropout 在 BERT 的微调过程中对性能有显著影响。例如，《How BERT’s Dropout Fine-Tuning Affects Text Classification?》（ResearchGate）指出，通过调整隐藏层和注意力层的 Dropout 概率，可以有效减少在小数据集上的过拟合。

Dropout 在 GPT 中的应用

GPT 系列（包括 GPT、GPT-2 和 GPT-3）是由 OpenAI 开发的单向 Transformer 模型，专注于生成任务。Dropout 在 GPT 的架构中同样扮演着重要角色，尤其是在其参数规模不断扩大的情况下（例如 GPT-3 拥有 1750 亿个参数）。Dropout 的具体应用位置包括：

  • 嵌入层：Dropout 应用于输入嵌入（embd_pdrop，默认 0.1），防止模型过拟合初始输入表示。

  • 前馈网络和注意力机制：与 BERT 类似，Dropout 应用于残差连接和全连接层（resid_pdrop，默认 0.1）以及注意力概率（attn_pdrop，默认 0.1），以增强模型的泛化能力。

  • 序列摘要：在序列摘要的投影和激活后，Dropout（summary_first_dropout，默认 0.1）被应用，以进一步正则化模型输出。

根据 Hugging Face 的 GPT 文档（GPT Documentation），这些 Dropout 参数确保了模型在生成任务中的稳定性，尤其是在零样本或少样本设置中。

Dropout 防止过拟合的核心作用

Dropout 在防止过拟合方面具有以下几个关键作用：

  1. 学习鲁棒特征：

    • 大模型的参数量庞大，容易记住训练数据中的噪声或特定模式，导致过拟合。

    • Dropout 通过随机丢弃神经元，迫使模型学习更通用的特征，而不是依赖特定的神经元组合。这种机制显著提高了模型对未见过数据的适应能力。

  2. 类似集成学习的效果：

    • 每次训练时，Dropout 随机丢弃不同的神经元，相当于在每个 mini-batch 上训练一个不同的子网络。

    • 最终模型可以看作是这些子网络的集成，类似于集成学习中的“投票机制”。这种集成效果降低了模型的方差，提高了整体稳定性。

  3. 减少神经元间的共适应：

    • 在深层网络中，某些神经元可能形成固定的依赖关系（共适应），导致局部优化和泛化能力下降。

    • Dropout 通过随机丢弃神经元打破这些依赖，迫使每个神经元独立学习有用特征，从而增强模型的参数冗余性。

训练与推理的差异

Dropout 在训练和推理阶段的处理方式不同：

  • 训练阶段：

    • Dropout 激活，随机丢弃神经元，引入噪声以防止过拟合。

    • 每次前向传播使用的都是一个“稀疏”的子网络。

  • 推理阶段：

    • Dropout 关闭，所有神经元都参与计算。

    • 为了保持输出期望值与训练时一致，权重会按保留概率进行缩放。例如，如果 Dropout 率为 0.1，则权重乘以 0.9。这种缩放等效于对所有可能子网络的输出进行平均。

这种差异确保了模型在推理时的行为与训练时一致，同时保持了预测的确定性。

与其他正则化方法的对比

Dropout 并不是唯一的正则化技术，以下是它与其他常见方法的对比：

方法

机制

优点

缺点

Dropout

随机丢弃神经元，修改网络结构

直接增强模型鲁棒性，效果显著，尤其适合复杂模型

可能增加训练时间，需谨慎与 BatchNorm 配合

L1/L2 正则化

通过在损失函数中添加权重惩罚项防止过拟合

简单易实现，适用于多种模型

不改变网络结构，可能对复杂模型效果有限

数据增强

通过变换增加训练数据的多样性

提高数据多样性，间接提升泛化能力

需要额外计算资源，文本数据增强较为复杂

  • L1/L2 正则化：通过惩罚权重大小来限制模型复杂度，但不会改变网络结构。相比之下，Dropout 通过直接修改网络结构，效果更直接，尤其在参数量巨大的模型中。

  • 数据增强：通过生成多样化的训练数据（如随机裁剪、翻转等）来提高泛化能力。然而，数据增强需要额外的计算资源，且在文本数据中实现较为复杂，而 Dropout 直接作用于模型内部，更加高效。

实际应用中的注意事项

尽管 Dropout 非常有效，但在实际应用中需要注意以下几点：

  • 训练时间代价：

    • Dropout 引入的随机噪声可能导致模型需要更多迭代才能收敛，从而增加训练时间。

    • 在资源有限的情况下，需权衡 Dropout 率和训练效率。

  • 与批量归一化（BatchNorm）的配合：

    • 批量归一化通过标准化激活值来稳定训练，但与 Dropout 结合使用时可能产生冲突，因为两者对激活值的处理方式不同。

    • 研究建议在同时使用 Dropout 和 BatchNorm 时，需仔细调整超参数，例如降低 Dropout 率或调整 BatchNorm 的参数。

结论

Dropout 是大型语言模型（如 GPT 和 BERT）中不可或缺的正则化技术，通过随机丢弃神经元，防止模型过拟合训练数据，迫使模型学习更通用、鲁棒的特征。在 BERT 中，Dropout 主要应用于前馈网络和注意力机制，而在 GPT 中，它还扩展到嵌入层和序列摘要。典型 Dropout 率为 0.1，在性能和正则化之间取得了平衡。

与其他正则化方法相比，Dropout 的独特优势在于直接修改网络结构，使其在大模型中尤为有效。然而，开发者需要注意其可能增加的训练时间以及与批量归一化的潜在冲突。通过合理应用 Dropout，开发者可以构建更具泛化能力的语言模型，为 NLP 任务提供更可靠的性能。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2395131.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

gitLab 切换中文模式

gitLab 切换中文模式

点击【头像】--选择settings 选择【language】,选择中文，点击【保存】即可。
阅读更多...
133.在 Vue3 中使用 OpenLayers 实现画多边形、任意编辑、遮罩与剪切处理功能

133.在 Vue3 中使用 OpenLayers 实现画多边形、任意编辑、遮罩与剪切处理功能

🎬 效果演示截图（先睹为快） ✨ 功能概览： ✅ 鼠标画任意形状多边形； ✏️ 点击“修改边界”可拖动顶点； 🟥 点击“遮罩”后地图除多边形区域外变红； ✂️ 点击“剪切”后仅显示选…
阅读更多...
4.8.4 利用Spark SQL实现分组排行榜

4.8.4 利用Spark SQL实现分组排行榜

在本次实战中，我们的目标是利用Spark SQL实现分组排行榜，特别是计算每个学生分数最高的前3个成绩。任务的原始数据由一组学生成绩组成，每个学生可能有多个成绩记录。我们首先将这些数据读入Spark DataFrame，然后按学生姓名分组&am…
阅读更多...
【五子棋在线对战】一.前置知识的了解

【五子棋在线对战】一.前置知识的了解

前置知识的了解 前言1.Websocketpp1.1 使用Websocketpp的原因1.2 Websocket常用接口1.3 Websocket搭建服务器流程 2.JsonCpp2.1 Json 数据对象类的表示2.2序列化和反序列化的接口2.3 演示代码 3.Mysql![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/93305f423b544fc1…
阅读更多...
历年中国科学技术大学计算机保研上机真题

历年中国科学技术大学计算机保研上机真题

2025中国科学技术大学计算机保研上机真题 2024中国科学技术大学计算机保研上机真题 2023中国科学技术大学计算机保研上机真题 在线测评链接：https://pgcode.cn/school?classification1 拆分数字 题目描述 给定一个数字，拆分成若干个数字之和&#xff…
阅读更多...
HackMyVM-Art

HackMyVM-Art

信息搜集 主机发现 ┌──(kali㉿kali)-[~] └─$ nmap -sn 192.168.43.0/24 Starting Nmap 7.95 ( https://nmap.org ) at 2025-05-31 03:00 EDT Nmap scan report for 192.168.43.1 Host is up (0.0047s latency). MAC Address: C6:45:66:05:91:88 (Unknown) Nmap scan rep…
阅读更多...
网页前端开发（基础进阶1）

网页前端开发（基础进阶1）

颜色表示方法3种： 1.关键字： color：green； gray red yellow 2.rgb表示法：红，绿，蓝三原色。rgb（r，g，b），r表示红色，g表示绿…
阅读更多...
如何找到一条适合自己企业的发展之路？

如何找到一条适合自己企业的发展之路？

一个创业型的企业，开始就需要面向市场，通过自己的服务或产品，帮助用户解决问题，为客户创造价值，通过为客户创造的价值，出创造一定的的现金流，让企业存活下来！ 企业的运营过程中&…
阅读更多...
Vue-数据监听

Vue-数据监听

数据监听 基础信息 代码 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8" /><title>数据监听</title><!-- 引入Vue --><script type"text/javascript" src"../js/vue.js&qu…
阅读更多...
当前用户的Git全局配置情况：git config --global --list

当前用户的Git全局配置情况：git config --global --list

通过config命令可以查询当前用户的全局配置情况。这些配置项定义了 Git 在全局范围内的行为&#xff0c;包括如何处理大文件、SSL 证书验证以及提交时的用户信息。 git config --global --list http.sslVerifyfalse 这个配置项禁用了 SSL 证书验证。这在与自签名证书的 Git 服…
阅读更多...
AI生态警报：MCP协议风险与应对指南（中）——MCP Server运行时安全​​

AI生态警报：MCP协议风险与应对指南（中）——MCP Server运行时安全​​

作为连接AI模型与外部工具的“USB-C接口”&#xff0c;MCP协议成为AI生态的核心枢纽&#xff0c;其安全风险已从理论威胁转化为实际攻击目标。 AI生态警报&#xff1a;MCP协议风险与应对指南&#xff08;上&#xff09;——架构与供应链风险https://blog.csdn.net/WangsuSecur…
阅读更多...
day15 leetcode-hot100-29（链表8）

day15 leetcode-hot100-29（链表8）

19. 删除链表的倒数第 N 个结点 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 1.暴力法 思路 &#xff08;1&#xff09;先获取链表的长度L &#xff08;2&#xff09;然后再次遍历链表到L-n的位置&#xff0c;直接让该指针的节点指向下下一个即可。 2.哈希表 思路 &#xff0…
阅读更多...
MonitorSDK_性能监控（从Web Vital性能指标、PerformanceObserver API和具体代码实现）

MonitorSDK_性能监控（从Web Vital性能指标、PerformanceObserver API和具体代码实现）

性能监控 性能指标 在实现性能监控前&#xff0c;先了解Web Vitals涉及的常见的性能指标 Web Vitals 是由 Google 推出的网页用户体验衡量指标体系&#xff0c;旨在帮助开发者量化和优化网页在实际用户终端上的性能体验。Web Vitals 强调“以用户为中心”的度量&#xff0c;而不…
阅读更多...
LeeCode 98. 验证二叉搜索树

LeeCode 98. 验证二叉搜索树

给你一个二叉树的根节点 root &#xff0c;判断其是否是一个有效的二叉搜索树。 有效 二叉搜索树定义如下&#xff1a; 节点的左子树只包含 小于 当前节点的数。节点的右子树只包含 大于 当前节点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。 提示&#xff1a; 树中节…
阅读更多...
JVM类加载高阶实战：从双亲委派到弹性架构的设计进化

JVM类加载高阶实战：从双亲委派到弹性架构的设计进化

前言 作为Java开发者&#xff0c;我们都知道JVM的类加载机制遵循"双亲委派"原则。但在实际开发中&#xff0c;特别是在金融支付、插件化架构等场景下&#xff0c;严格遵循这个原则反而会成为系统扩展的桎梏。本文将带你深入理解双亲委派机制的本质&#xff0c;并分享…
阅读更多...
threejsPBR材质与纹理贴图

threejsPBR材质与纹理贴图

1. PBR材质简介 本节课没有具体的代码&#xff0c;就是给大家科普一下PBR材质&#xff0c;所谓PBR就是&#xff0c;基于物理的渲染(physically-based rendering)。 Three.js提供了两个PBR材质相关的APIMeshStandardMaterial和MeshPhysicalMaterial,MeshPhysicalMaterial是Mes…
阅读更多...
深兰科技董事长陈海波受邀出席2025苏商高质量发展(常州)峰会，共话AI驱动产业升级

深兰科技董事长陈海波受邀出席2025苏商高质量发展(常州)峰会，共话AI驱动产业升级

5月29日&#xff0c;2025苏商高质量发展峰会在常州隆重开幕。本次峰会聚焦新质生产力培育与产业创新转型&#xff0c;汇聚了众多江苏省内知名企业家、专家学者及政府代表。深兰科技创始人、董事长陈海波作为人工智能领域的领军企业代表&#xff0c;受邀出席盛会并参与重要活动环…
阅读更多...
Git入门到精通：30分钟掌握核心技巧

Git入门到精通：30分钟掌握核心技巧

目录 一、基础理论片 Git简介 Git安装 Git仓库 Git基本命令用法 仓库别名 二、实操命令篇 远程分支 分支的新建和合并 实操演示 1 本地新建仓库 2 gitee新建仓库 3 建立关系 4 新建分支 5 开发新功能 6 推送新分支 7 合并新分支到主分支 三、可视化工具篇 G…
阅读更多...
Redis7底层数据结构解析

Redis7底层数据结构解析

redisObject 在 Redis 的源码中&#xff0c;Redis 会将底层数据结构&#xff08;如 SDS、hash table、skiplist 等&#xff09;统一封装成一个对象&#xff0c;这个对象叫做 redisObject&#xff0c;也简称 robj。 typedef struct redisObject {unsigned type : 4; // 数…
阅读更多...
多部手机连接同一wifi的ip一样吗？

多部手机连接同一wifi的ip一样吗？

在家庭和办公环境中&#xff0c;多台手机同时连接同一个WiFi路由器已成为常态。不少用户会产生疑问&#xff1a;这些设备的IP地址会相同吗&#xff1f;下面就一起来了解一下吧。 一、多部手机连接同一WiFi的IP‌一样吗 多部手机连接同一WiFi时的IP地址是否相同&#xff0c;需要…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023