Memindahkan aplikasi pembelajaran dan teknologi biasa dalam latihan model bahasa besar

Model bahasa berskala besar merujuk kepada model pemprosesan bahasa semula jadi dengan lebih daripada 100 juta parameter. Oleh kerana saiz dan kerumitannya yang besar, latihan model sedemikian memerlukan sumber dan data pengkomputeran yang ketara. Oleh itu, pembelajaran pemindahan telah menjadi kaedah penting untuk melatih model bahasa besar Dengan menggunakan model dan data sedia ada, proses latihan dapat dipercepatkan dan prestasi dapat ditingkatkan. Memindahkan pembelajaran boleh memindahkan parameter dan pengetahuan model yang dilatih pada tugas lain kepada tugas sasaran, dengan itu mengurangkan keperluan data dan masa latihan. Pendekatan ini digunakan secara meluas dalam kedua-dua penyelidikan dan industri, meletakkan asas untuk membina model bahasa yang lebih berkuasa.

Pembelajaran pemindahan ialah kaedah menggunakan model yang sudah terlatih untuk melaraskan parameternya atau beberapa komponen semasa menyelesaikan tugasan lain. Dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, pembelajaran pemindahan boleh meningkatkan prestasi tugasan lain dengan pra-latihan model bahasa besar, dengan itu mengurangkan masa dan jumlah data yang diperlukan untuk melatih tugasan baharu. Pendekatan ini boleh membantu menyelesaikan masalah dalam tugas khusus dengan memanfaatkan pengetahuan bahasa umum yang dipelajari oleh model pada data teks berskala besar. Melalui pemindahan pembelajaran, kita boleh memindahkan pengetahuan model yang dipelajari sebelum ini kepada tugasan baharu, dengan itu mempercepatkan proses latihan tugasan baharu dan sering mencapai prestasi yang lebih baik.

Dalam pemindahan pembelajaran model bahasa besar, terdapat beberapa isu utama yang perlu dipertimbangkan:

1 Pemilihan tugasan pra-latihan adalah sangat kritikal, dan ia perlu mempunyai kerumitan dan kepelbagaian yang mencukupi untuk Memanfaatkan latihan sepenuhnya. data dan sumber pengkomputeran dan dapat meningkatkan prestasi pada tugas lain. Pada masa ini, tugas pra-latihan yang paling biasa termasuk model bahasa, model bahasa bertopeng, pengecaman entiti dan klasifikasi teks. Tugasan ini boleh membantu model mempelajari struktur, tatabahasa dan semantik bahasa, dengan itu meningkatkan prestasinya dalam pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi. Apabila memilih tugas pra-latihan, adalah perlu untuk mempertimbangkan secara menyeluruh ketersediaan data dan sumber pengkomputeran, serta kaitan tugas pra-latihan dengan tugas sasaran. Dengan memilih tugas pra-latihan secara rasional, keupayaan generalisasi model boleh dipertingkatkan dan aplikasi praktikal model boleh dipertingkatkan Apabila memilih model pra-latihan, anda perlu mempertimbangkan bilangan parameter, kerumitan model dan data latihan . Yang popular pada masa ini termasuk BERT, GPT, XLNet, dll.

3. Pemilihan strategi penalaan halus: Penalaan halus merujuk kepada penggunaan sejumlah kecil data khusus tugasan untuk melaraskan parameter model berdasarkan model yang telah dilatih untuk menyesuaikan diri dengan tugasan baharu. Strategi penalaan halus harus mempertimbangkan faktor seperti saiz, kualiti dan kepelbagaian data penalaan halus, pemilihan parameter hiper seperti bilangan lapisan penalaan halus, kadar pembelajaran dan penyelarasan, dan sama ada parameter daripada beberapa lapisan perlu dibekukan semasa proses penalaan halus.

Dalam amalan, kaedah pembelajaran pemindahan terbaik untuk model bahasa besar biasanya termasuk langkah-langkah berikut:

Pra-latihan: Pilih tugas pra-latihan dan model pra-latihan yang sesuai untuk tugas semasa, dan menggunakan data latihan dan sumber pengkomputeran yang mencukupi untuk pra-latihan.

Penalaan halus: Pilih strategi penalaan halus yang sesuai dan parameter hiper berdasarkan ciri dan keperluan tugasan baharu, dan gunakan sejumlah kecil data khusus tugasan untuk penalaan halus.

• Penilaian dan pelarasan prestasi: Nilaikan prestasi model pada tugasan baharu, dan laraskan serta perbaiki model mengikut keperluan sebenar.
• Perlu diingatkan bahawa dalam pembelajaran pemindahan, kualiti dan kebolehsuaian model pra-latihan mempunyai kesan yang besar terhadap prestasi akhir. Oleh itu, memilih tugas dan model pra-latihan yang sesuai, dan menggunakan data latihan dan sumber pengkomputeran yang mencukupi untuk pra-latihan adalah kunci untuk memastikan kesan pembelajaran pemindahan. Selain itu, pemilihan strategi penalaan halus dan hiperparameter juga perlu diselaraskan dan dioptimumkan mengikut keperluan sebenar untuk mencapai prestasi dan kecekapan yang terbaik.

Untuk pembelajaran pemindahan model bahasa besar, terdapat beberapa kaedah biasa untuk dipilih. Di bawah adalah pengenalan terperinci kepada kaedah ini untuk memastikan bahawa maklumat adalah benar dan betul.

1. Penalaan halus

Penalaan halus ialah kaedah pembelajaran pemindahan yang paling biasa untuk model bahasa besar. Dalam proses penalaan halus, model bahasa terlebih dahulu dilatih menggunakan set data berskala besar (seperti model bahasa umum). Kemudian, pemberat model pra-latihan digunakan sebagai parameter awal untuk latihan lanjut menggunakan set data berskala kecil dalam bidang tertentu. Ini membolehkan model disesuaikan dengan tugas tertentu sambil mengekalkan pengetahuan am yang telah dilatih secara berskala.

2. Pembelajaran pemindahan berasaskan pengekstrakan ciri

Kaedah ini melibatkan penggunaan model bahasa pra-latihan sebagai pengekstrak ciri. Pertama, dengan menghantar data input tugas yang akan diselesaikan kepada model pra-latihan, perwakilan lapisan tersembunyinya diperolehi. Perwakilan lapisan tersembunyi ini kemudiannya boleh dimasukkan sebagai ciri ke dalam model khusus tugasan baharu, seperti Mesin Vektor Sokongan (SVM) atau Hutan Rawak. Pendekatan ini amat sesuai apabila set data adalah kecil, kerana model pra-latihan boleh memberikan ciri yang bermakna.

3. Pembelajaran pelbagai tugas

Pembelajaran berbilang tugas ialah kaedah pembelajaran pemindahan yang berkongsi pengetahuan dengan melatih pelbagai tugasan berkaitan secara serentak. Dalam model bahasa yang besar, set data daripada pelbagai tugas boleh digabungkan dan kemudian digunakan untuk melatih model. Perwakilan bahasa asas yang dikongsi boleh membantu model mempelajari struktur bahasa biasa dan pengetahuan semantik, dengan itu meningkatkan prestasi model dalam pelbagai tugas.

4. Gabungan seni bina pra-latihan dan tugasan khusus

Kaedah ini menggabungkan kelebihan pra-latihan dan seni bina khusus tugas. Pertama, model bahasa berskala besar digunakan untuk pra-latihan untuk mendapatkan perwakilan bahasa universal. Kemudian, seni bina khusus tugas direka bentuk untuk tugasan khusus, yang boleh menerima output model pra-latihan dan melakukan latihan lanjut dan penalaan halus. Ini membolehkan model disesuaikan untuk tugas tertentu sambil mengekalkan pengetahuan am.

5. Kaedah hierarki pemindahan pembelajaran

Pembelajaran pemindahan hierarki ialah kaedah yang menggunakan tahap pengetahuan yang berbeza bagi model pra-latihan untuk tugasan tertentu. Tahap pengetahuan yang lebih rendah biasanya mengandungi maklumat yang lebih umum dan abstrak, manakala tahap pengetahuan yang lebih tinggi adalah lebih khusus dan berkaitan tugas. Dengan melakukan penalaan halus atau pengekstrakan ciri pada tahap model yang berbeza, tahap pengetahuan yang sesuai boleh dipilih dan digunakan berdasarkan keperluan tugasan.

Secara amnya, melalui pembelajaran pemindahan, pengetahuan am model bahasa besar boleh digunakan sepenuhnya dan digunakan untuk pelbagai tugas khusus, dengan itu meningkatkan prestasi dan keupayaan generalisasi model.

Atas ialah kandungan terperinci Memindahkan aplikasi pembelajaran dan teknologi biasa dalam latihan model bahasa besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!