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  • 一篇文章看懂Redission原理

    Redission 是一个基于 Redis 的 Java 客户端，它提供了一系列的分布式数据结构和服务，方便开发者在分布式环境下进行数据操作和通信。本文将深入探讨 Redission 的原理，并以可重入锁、锁重试和 WatchDog 机制、MutiLock 原理为例进行详细讲解。

    ☃️可重入锁原理

    Redission 的可重入锁利用 Redis 的 Hash 结构实现，它使用一个大 Key 来表示锁是否存在，并使用多个小 Key 来记录当前持有锁的线程信息。

    加锁逻辑:

    1. 判断锁是否存在: 如果锁不存在，则使用 redis.call('hset', KEYS[1], ARGV[2], 1) 命令将锁信息写入 Redis 的 Hash 结构中，并设置过期时间。
    2. 判断锁是否被当前线程持有: 如果锁存在，则使用 redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[2]) 命令判断当前线程是否持有该锁。如果是，则使用 redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], 1) 命令将锁的 value 值加 1，表示该线程再次获得了锁。
    3. 设置过期时间: 使用 redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[1]) 命令为锁设置过期时间。

    释放锁逻辑:

    释放锁时，使用 redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[2], -1) 命令将锁的 value 值减 1。当 value 值减至 0 时，表示该线程不再持有锁，锁被释放。

    可重入机制:

    Redission 的可重入锁通过记录每个线程持有的锁次数来实现可重入机制。当一个线程第一次获得锁时，锁的 value 值为 1。如果该线程再次尝试获得锁，则 value 值会加 1，表示该线程再次获得了锁。只有当 value 值减至 0 时，该线程才真正释放锁。

    ☃️锁重试和WatchDog机制

    Redission 的锁重试机制是指当线程尝试获得锁失败时，会不断重试直到获得锁。WatchDog 机制则是为了防止锁在持有线程意外宕机时无法释放，而引入的一种自动续约机制。

    锁重试:

    Redission 的锁重试机制通过 while(true) 循环实现，每次循环都会尝试获得锁。如果获得锁成功，则退出循环；否则，会根据 waitTime 和 leaseTime 参数来控制重试频率和重试时间。

    WatchDog 机制:

    WatchDog 机制通过一个定时任务来实现，该定时任务会定期检查锁的剩余时间，并在剩余时间不足时进行续约。WatchDog 机制的核心代码如下：

    ttlRemainingFuture.onComplete((ttlRemaining, e) -> {
    if (e != null) {
        return;
    }

    // lock acquired
    if (ttlRemaining == null) {
        scheduleExpirationRenewal(threadId);
    }
});

    这段代码会在锁获得成功后，启动一个定时任务，该定时任务会根据 internalLockLeaseTime 参数来设置续约时间。当定时任务触发时，会调用 renewExpirationAsync 方法来进行锁续约。

    ☃️MutiLock原理

    为了提高 Redis 的可用性，我们通常会搭建集群或者主从模式。在主从模式下，如果主机在将锁信息同步到从机之前宕机，则新的主机会丢失锁信息，导致锁失效。

    为了解决这个问题，Redission 提出了 MutiLock 锁，它将锁信息写入到所有 Redis 节点中，只有所有节点都写入成功，才算加锁成功。

    MutiLock 加锁原理:

    1. 将多个锁添加到一个集合中: Redission 会将需要加锁的所有锁添加到一个集合中。
    2. 循环尝试获取锁: Redission 会使用 while 循环，不断尝试获取集合中的所有锁。
    3. 设置总加锁时间: Redission 会设置一个总加锁时间，该时间等于需要加锁的个数乘以 1500 毫秒。
    4. 判断加锁是否成功: 如果在总加锁时间内，所有锁都获取成功，则加锁成功；否则，会再次进行重试。

    MutiLock 的优势:

    • 提高锁的可靠性: MutiLock 锁将锁信息写入所有 Redis 节点，即使某个节点宕机，也不会导致锁失效。
    • 提高锁的可用性: MutiLock 锁可以提高锁的可用性，即使某个节点宕机，其他节点仍然可以正常提供服务。

    参考文献

  • 告别“曝光偏差”：用动态预言机提升自回归模型训练

    自回归模型在自然语言处理 (NLP) 中扮演着重要角色，从序列标注到文本生成，它们都展现出强大的能力。然而，传统的训练方法，例如教师强迫和计划采样，却面临着“曝光偏差”和“指标不匹配”的挑战。

    “曝光偏差”指的是模型在训练时依赖于真实序列，但在推理时只能依靠自身预测，导致模型难以纠正预测错误。“指标不匹配”则指训练过程中使用的损失函数与推理阶段采用的评估指标之间存在差异，例如训练时使用交叉熵损失，而推理时则使用 F1 分数、ROUGE 或 BLEU 等非可微指标。

    DAgger 算法为解决这些问题提供了一种解决方案，它通过使用动态预言机来引导模型学习更接近专家策略的行为。然而，DAgger 算法需要针对特定指标设计动态预言机，而对于许多常见指标，例如基于跨度的 F1 分数、ROUGE 和 BLEU，现有的动态预言机算法并不存在。

    本文的主要贡献在于：

    • 提出了一种针对可分解指标（例如基于跨度的 F1 分数）的精确动态预言机算法，并证明了该算法具有无悔保证。
    • 针对不可分解指标（例如 BLEU 和 ROUGE），提出了一种基于近似算法（例如束搜索）的动态预言机算法。
    • 在命名实体识别 (NER)、机器翻译 (MT) 和文本摘要等任务上评估了这些算法，实验结果表明，使用动态预言机的 DAgger 算法在 NER 和文本摘要任务上显著优于传统的训练方法，但在机器翻译任务上表现并不稳定。

    理解动态预言机

    动态预言机是 DAgger 算法的核心，它扮演着“专家”的角色，根据当前模型的预测结果和真实序列，给出最优的后续预测。动态预言机可以分为两类：可分解指标的精确动态预言机和不可分解指标的近似动态预言机。

    对于可分解指标，例如词错误率 (WER) 和基于跨度的 F1 分数，可以通过分解指标的计算公式，直接计算出最优的后续预测。而对于不可分解指标，例如 BLEU 和 ROUGE，由于其计算公式涉及全局特征，无法直接分解，因此需要使用近似算法，例如束搜索，来找到最优的后续预测。

    针对不同指标的动态预言机设计

    基于跨度的 F1 分数：本文提出了针对部分匹配 F1 分数的动态预言机算法，该算法通过判断当前预测标签和真实标签之间的关系，给出最优的后续预测标签，以最大程度地提高 F1 分数。

    ROUGE 和 BLEU：由于 ROUGE 和 BLEU 属于不可分解指标，本文使用束搜索算法来近似计算动态预言机。该算法通过对一定数量的候选后续预测进行评估，选择得分最高的候选作为动态预言机的输出。

    实验结果

    本文在 NER、MT 和文本摘要等任务上进行了实验，结果表明：

    • NER 任务：使用动态预言机的 DAgger 算法在 CoNLL-2003 和 WNUT-2017 数据集上均取得了显著的性能提升，优于教师强迫和计划采样等传统训练方法。
    • MT 任务：使用动态预言机的 DAgger 算法在 IWSLT’14 Sl-En 数据集上表现并不稳定，可能与该数据集较小，BLEU 指标已经饱和有关。
    • 文本摘要任务：使用动态预言机的 DAgger 算法在 CNN/Daily-Mail 数据集上取得了显著的性能提升，优于教师强迫和计划采样等传统训练方法。

    未来方向

    本文的研究为自回归模型的训练提供了新的思路，但仍存在一些挑战和未来研究方向：

    • 预训练模型：动态预言机在微调预训练模型方面表现出色，但在从头训练模型方面表现不佳。未来可以探索如何更好地利用动态预言机来训练从头训练的模型。
    • 运行时间：动态预言机算法的运行时间可能较长，尤其是对于不可分解指标的近似算法。未来可以探索如何优化算法，降低运行时间。
    • 随机动态预言机：当存在多个得分相同的动态预言机时，可以随机选择其中一个作为后续预测，以增加模型的输出多样性。
    • 其他指标和模型：动态预言机算法可以扩展到其他更复杂的指标，例如基于模型的指标，以及其他类型的模型，例如解码器模型。

    总结

    本文提出了针对自回归模型训练的动态预言机算法，并证明了其在 NER 和文本摘要任务上的有效性。该算法为解决自回归模型训练中的“曝光偏差”和“指标不匹配”问题提供了一种新的解决方案，具有重要的理论意义和实践价值。

    参考文献：

    • Improving Autoregressive Training with Dynamic Oracles (https://arxiv.org/html/2406.09393v1)

    Q: 这篇论文试图解决什么问题？

    A: 这篇论文试图解决自然语言处理（NLP）中串行学习任务的自回归训练方法存在的问题，主要包括：

    1. 曝光偏差（Exposure Bias）：在推理过程中，模型依赖于自身之前的预测，而不是真实的上下文信息。这导致模型在训练时没有接触到在推理时可能产生的预测错误，从而在实际应用中难以纠正这些错误。
    2. 指标不匹配（Metric Mismatch）：训练过程中使用的损失函数（如交叉熵损失）与推理时使用的评估指标（如基于跨度的F1分数、ROUGE、BLEU等）之间存在不匹配，这可能导致模型在训练时优化的目标与实际评估时考虑的指标不一致。

    为了解决这些问题，论文提出了使用DAgger算法结合动态预言者（Dynamic Oracles）的方法。动态预言者根据具体的评估指标定制，以提供最优的监督信号，指导模型在解码过程中对错误进行响应。论文特别针对一些常见的评估指标（如基于跨度的F1分数、ROUGE和BLEU）开发了相应的动态预言者算法，并在命名实体识别（NER）、文本摘要和机器翻译（MT）等任务上验证了算法的性能。

    Q: 有哪些相关研究？

    A: 论文中提到了多项相关研究，主要集中在以下几个方面：

    1. DAgger算法：DAgger（Dataset Aggregation）是一种用于模仿学习的算法，它通过动态预言者（Dynamic Oracle）来引导模型策略更接近专家策略。该算法旨在减少曝光偏差，并提供无遗憾（no-regret）保证。
    2. 自回归训练方法：包括教师强制（Teacher Forcing）、计划抽样（Scheduled Sampling）等，这些方法在串行生成任务中被广泛使用，但存在曝光偏差和指标不匹配的问题。
    3. 动态预言者（Dynamic Oracles）：在依赖解析（Dependency Parsing）和自动语音识别（ASR）等领域，动态预言者已经被用来优化特定的评估指标，如标签附着分数（Labeled Attachment Score, LAS）和词错误率（Word Error Rate, WER）。
    4. 评估指标：论文中讨论了可分解（decomposable）和不可分解（non-decomposable）的评估指标。例如，基于跨度的F1分数和ROUGE是可分解的，而BLEU分数是不可分解的。
    5. 特定任务的算法：论文提出了针对特定评估指标的动态预言者算法，例如命名实体识别（NER）的partial-match F1、文本摘要的ROUGE和机器翻译（MT）的BLEU分数。
    6. 其他方法：包括最小风险训练（Minimum Risk Training）、混合交叉熵损失（Mixed Cross-Entropy Loss）等，这些方法旨在解决串行生成中的曝光偏差问题。
    7. 模仿学习：SEARN、LOLS和MIXER等算法通过模仿学习来改进模型性能。
    8. 全局感知训练：如全局感知束搜索（Global-Aware Beam Search）和预言者强制（Seer-Forcing）算法，这些方法利用目标侧的未来信息来改进串行生成。
    9. 替代损失目标：除了最大似然估计（MLE）之外，还有研究提出了其他损失函数来解决曝光偏差问题。

    这些研究为论文提出的改进自回归训练方法提供了理论基础和技术支持。论文通过结合这些相关研究，开发了新的动态预言者算法，并在多个NLP任务上验证了其有效性。

    Q: 论文如何解决这个问题？

    A: 论文通过以下方法解决自回归训练中的问题：

    1. DAgger算法：采用DAgger算法来减少曝光偏差，并提供无遗憾保证。DAgger通过在训练过程中使用动态预言者（Dynamic Oracle）来指导模型，使其在解码过程中能够更好地响应预测错误。
    2. 动态预言者（Dynamic Oracles）：为特定的评估指标设计动态预言者，这些预言者能够根据模型的部分输出串行，提供最优的完成方式以最小化与真实输出的损失。动态预言者分为两类：
      • 可分解指标的精确动态预言者：对于如基于跨度的F1分数这样的可分解指标，设计了能够精确计算最优完成的算法。
      • 不可分解指标的近似动态预言者：对于如BLEU或ROUGE这样的不可分解指标，由于精确计算最优完成在计算上不可行，因此提出了基于束搜索（Beam Search）的近似算法。
    3. 算法实现：
      • 对于部分匹配F1分数（Partial Match F1），论文提出了一个精确的动态预言者算法（见算法1），用于命名实体识别（NER）任务。
      • 对于ROUGE分数，论文提出了一个基于束搜索的近似动态预言者算法（见算法2），用于文本摘要任务。
      • 对于BLEU分数，论文同样采用了基于束搜索的近似动态预言者算法，用于机器翻译（MT）任务。
    4. 实验验证：论文在命名实体识别（NER）、文本摘要和机器翻译（MT）三个不同的任务上进行了实验，验证了所提出的算法的有效性。实验结果表明，在NER和文本摘要任务中，使用DAgger结合动态预言者的训练方法优于传统的教师强制和计划抽样方法。然而，在机器翻译任务中，DAgger的表现并不总是优于其他基线方法。
    5. 进一步分析：论文还对机器翻译任务中DAgger表现不佳的现象进行了分析，探讨了可能的原因，并提出了改进方向，例如使用更大的束宽度（beam size）和在训练早期阶段开始使用DAgger。

    通过这些方法，论文成功地解决了自回归训练中的一些问题，并在多个任务上展示了所提出方法的有效性。

    Q: 论文做了哪些实验？

    A: 论文进行了以下实验来验证所提出方法的有效性：

    1. 命名实体识别 (NER):
      • 数据集: 使用了CoNLL-2003 Shared Task的英语和德语数据集，以及WNUT 2017 Shared Task的数据集。
      • 模型: 使用了BERT和FLAIR作为基线的串行到串行（seq2seq）模型，后接RNN-LM解码器。
      • 训练方法: 对比了教师强制（Teacher Forcing）、计划抽样（Scheduled Sampling）和DAgger结合精确动态预言者（Exact Dynamic Oracle）的训练方法。
      • 评估指标: 使用部分匹配F1分数（Partial Match F1）作为评估指标。
    2. 机器翻译 (MT):
      • 数据集: 使用了IWSLT’14 Sl-En数据集，包含斯洛文尼亚语-英语的并行句子。
      • 模型: 使用标准的编码器-解码器Transformer模型。
      • 训练方法: 除了教师强制和计划抽样，还考虑了最小风险训练、词级预言者和MIXER等基线方法，并与DAgger结合近似动态预言者进行比较。
      • 评估指标: 使用BLEU分数作为评估指标。
    3. 文本摘要:
      • 数据集: 使用了CNN/Daily-Mail（CNNDM）基准数据集，包含新闻文章及其摘要。
      • 模型: 使用了BART模型，这是一个包含BERT风格编码器和预训练解码器（GPT-2）的编码器-解码器模型。
      • 训练方法: 对比了教师强制、计划抽样和DAgger结合近似动态预言者的训练方法，其中动态预言者使用了不同大小的束搜索（Beam Search）。
      • 评估指标: 使用ROUGE分数作为评估指标。

    实验结果显示，在NER和文本摘要任务中，使用DAgger结合动态预言者的训练方法在性能上超过了传统的教师强制和计划抽样方法。然而，在机器翻译任务中，DAgger的表现并不总是优于其他基线方法。论文还对机器翻译任务中DAgger表现不佳的现象进行了进一步的分析，探讨了可能的原因，并提出了改进方向。

    Q: 有什么可以进一步探索的点？

    A: 论文在讨论和未来工作部分提出了一些可以进一步探索的点，包括：

    1. 预训练模型的有效性：论文发现DAgger在微调预训练模型（如BERT、FLAIR和BART）时非常有效，但在从头开始训练Transformer模型时失败了。未来的工作可以探索如何提高DAgger在从头开始训练模型时的有效性。
    2. 运行时优化：动态预言者的运行时间可能比教师强制训练长，特别是对于BLEU分数的计算。未来的工作可以探索如何进一步优化束搜索过程，减少计算时间。
    3. 随机动态预言者：在存在多个具有相同分数的动态预言者时，可以采用随机选择的方法来进行数据增强，以促进模型产生更多样化的输出并提高泛化能力。
    4. 其他评估指标和模型：论文主要关注传统的评估指标，未来的工作可以扩展到更复杂的指标，如基于模型的指标（例如BERTScore）。此外，虽然论文主要使用编码器-解码器模型，但所提出的算法也可以应用于无需编码器的解码器模型。
    5. 近似动态预言者的算法：对于不可分解的指标，论文使用了近似动态预言者。未来的工作可以探索如何改进这些算法，使其更接近最优解。
    6. 大规模实验：论文在相对较小的数据集上进行了实验，未来的工作可以在更大规模的数据集上验证所提出方法的可扩展性和鲁棒性。
    7. 不同任务的适应性：研究DAgger和动态预言者在不同类型的串行学习任务中的适应性和性能，例如语音识别、机器翻译、文本摘要等。
    8. 算法的泛化能力：探索DAgger和动态预言者算法在不同领域和语言中的泛化能力。
    9. 集成学习：研究将DAgger与其他集成学习方法结合使用，以进一步提高模型性能。
    10. 超参数调整：深入研究DAgger算法中超参数的选择，如束搜索的大小、开始使用DAgger训练的时机等，以找到最佳的训练策略。

    这些探索点为未来的研究提供了方向，有助于进一步提高串行学习任务的性能和模型的泛化能力。

    Q: 总结一下论文的主要内容

    A: 这篇论文主要关注于改善自然语言处理（NLP）中串行学习任务的自回归训练方法。以下是论文的主要内容概述：

    1. 问题识别：论文指出了在NLP任务中，如串行标注、文本生成等，常用的自回归训练方法（例如教师强制和计划抽样）存在曝光偏差和指标不匹配问题。
    2. DAgger算法：为了解决这些问题，论文采用了DAgger算法，它通过动态预言者（Dynamic Oracle）来引导模型，以减少曝光偏差并提供无遗憾保证。
    3. 动态预言者：论文提出了两种动态预言者，一种用于可分解的评估指标（如部分匹配F1），另一种用于不可分解的评估指标（如BLEU和ROUGE）。对于可分解指标，论文设计了精确的动态预言者算法；对于不可分解指标，则提出了基于束搜索的近似算法。
    4. 实验验证：论文在命名实体识别（NER）、文本摘要和机器翻译（MT）任务上进行了实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，在NER和文本摘要任务中，使用DAgger结合动态预言者的训练方法优于传统的教师强制和计划抽样方法。然而，在机器翻译任务中，DAgger的表现并不总是优于其他基线方法。
    5. 进一步分析：论文对机器翻译任务中DAgger表现不佳的现象进行了分析，并提出了可能的改进方向，例如使用更大的束宽度和在训练早期阶段开始使用DAgger。
    6. 相关工作：论文回顾了与动态预言者相关的研究，包括依赖解析、词错误率（WER）和构成分析等领域的研究。
    7. 结论与局限性：论文总结了DAgger结合动态预言者在不同任务上的表现，并讨论了其局限性，如在非可分解指标下的运行时间和近似动态预言者的优化问题。
    8. 未来工作：论文提出了未来研究的方向，包括优化运行时、探索随机动态预言者、扩展到其他评估指标和模型等。

    总的来说，这篇论文通过提出新的动态预言者算法，并将其与DAgger算法结合，旨在改善串行学习任务的训练过程，减少曝光偏差，并在多个NLP任务上取得了一定的实验成功。

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