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Transférer des applications d'apprentissage et des technologies communes dans la formation de grands modèles de langage
Transférer des applications d'apprentissage et des technologies communes dans la formation de grands modèles de langage
Le modèle de langage à grande échelle fait référence à un modèle de traitement du langage naturel avec plus de 100 millions de paramètres. En raison de leur taille et de leur complexité, la formation d’un tel modèle nécessite des ressources informatiques et des données importantes. Par conséquent, l’apprentissage par transfert est devenu une méthode importante pour former de grands modèles de langage. En utilisant les modèles et les données existants, le processus de formation peut être accéléré et les performances améliorées. L'apprentissage par transfert peut transférer les paramètres et les connaissances des modèles formés sur d'autres tâches vers la tâche cible, réduisant ainsi les besoins en données et le temps de formation. Cette approche est largement utilisée dans la recherche et dans l’industrie, jetant les bases de la création de modèles de langage plus puissants.
L'apprentissage par transfert est une méthode d'utilisation d'un modèle déjà entraîné pour ajuster ses paramètres ou certains composants lors de la résolution d'autres tâches. Dans le domaine du traitement du langage naturel, l'apprentissage par transfert peut améliorer les performances d'autres tâches en pré-entraînant de grands modèles de langage, réduisant ainsi le temps et la quantité de données nécessaires à l'entraînement de nouvelles tâches. Cette approche peut aider à résoudre des problèmes dans des tâches spécifiques en tirant parti des connaissances linguistiques générales acquises par le modèle sur des données textuelles à grande échelle. Grâce à l'apprentissage par transfert, nous pouvons transférer les connaissances des modèles précédemment appris vers de nouvelles tâches, accélérant ainsi le processus de formation de nouvelles tâches et obtenant souvent de meilleures performances.
Dans l'apprentissage par transfert de grands modèles de langage, il y a plusieurs questions clés à considérer :
1 La sélection des tâches de pré-formation est très critique et doit être suffisamment complexe et diversifiée pour tirer pleinement parti de la formation. données et ressources informatiques et être capable d’améliorer les performances sur d’autres tâches. Actuellement, les tâches de pré-formation les plus courantes incluent les modèles de langage, les modèles de langage masqués, la reconnaissance d'entités et la classification de texte. Ces tâches peuvent aider le modèle à apprendre la structure, la grammaire et la sémantique du langage, améliorant ainsi ses performances dans diverses tâches de traitement du langage naturel. Lors de la sélection d'une tâche de pré-formation, il est nécessaire de prendre en compte de manière globale la disponibilité des données et des ressources informatiques, ainsi que la pertinence de la tâche de pré-formation par rapport à la tâche cible. En sélectionnant rationnellement les tâches de pré-formation, la capacité de généralisation du modèle peut être améliorée et l'application pratique du modèle peut être améliorée. Lors de la sélection d'un modèle de pré-formation, vous devez prendre en compte le nombre de paramètres, la complexité du modèle et les données de formation. . Les plus populaires actuellement incluent BERT, GPT, XLNet, etc.
3. Sélection de la stratégie de réglage fin : le réglage fin fait référence à l'utilisation d'une petite quantité de données spécifiques à une tâche pour ajuster les paramètres du modèle en fonction d'un modèle pré-entraîné afin de s'adapter aux nouvelles tâches. La stratégie de réglage fin doit prendre en compte des facteurs tels que la taille, la qualité et la diversité des données de réglage fin, la sélection d'hyper-paramètres tels que le nombre de couches de réglage fin, le taux d'apprentissage et la régularisation, et si les paramètres Certaines couches doivent être gelées pendant le processus de réglage fin.
En pratique, les meilleures méthodes d'apprentissage par transfert pour les grands modèles de langage comprennent généralement les étapes suivantes :
Pré-formation : Choisissez une tâche de pré-formation et un modèle de pré-formation adaptés à la tâche en cours, et utiliser suffisamment de données de formation et de ressources informatiques pour la pré-formation. Réglage fin : sélectionnez des stratégies de réglage fin et des hyper-paramètres appropriés en fonction des caractéristiques et des exigences de la nouvelle tâche, et utilisez une petite quantité de données spécifiques à la tâche pour un réglage fin.- Évaluation et ajustement des performances : évaluez les performances du modèle sur de nouvelles tâches, et ajustez et améliorez le modèle en fonction des besoins réels.
- Il est à noter que dans l'apprentissage par transfert, la qualité et l'adaptabilité du modèle pré-entraîné ont un grand impact sur la performance finale. Par conséquent, le choix de tâches et de modèles de pré-formation appropriés et l'utilisation de données de formation et de ressources informatiques suffisantes pour la pré-formation sont les clés pour garantir l'effet de l'apprentissage par transfert. De plus, la sélection de stratégies de réglage fin et d'hyperparamètres doit également être ajustée et optimisée en fonction des besoins réels pour obtenir les meilleures performances et efficacité.
Pour l'apprentissage par transfert de grands modèles de langage, vous avez le choix entre plusieurs méthodes courantes. Vous trouverez ci-dessous une introduction détaillée à ces méthodes pour garantir que les informations sont authentiques et correctes.
1. Réglage fin
Le réglage fin est la méthode d'apprentissage par transfert la plus courante pour les grands modèles de langage. Dans le processus de réglage fin, le modèle de langage est d'abord pré-entraîné à l'aide d'un ensemble de données à grande échelle (tel qu'un modèle de langage général). Ensuite, les poids du modèle pré-entraîné sont utilisés comme paramètres initiaux pour une formation ultérieure utilisant des ensembles de données à petite échelle dans des domaines spécifiques. Cela permet d'adapter le modèle à une tâche spécifique tout en conservant les connaissances générales pré-entraînées à grande échelle.
2. Apprentissage par transfert basé sur l'extraction de fonctionnalités
Cette méthode consiste à utiliser un modèle de langage pré-entraîné comme extracteur de fonctionnalités. Premièrement, en transmettant les données d'entrée de la tâche à résoudre au modèle pré-entraîné, sa représentation en couche cachée est obtenue. Ces représentations de couches cachées peuvent ensuite être intégrées en tant que fonctionnalités dans de nouveaux modèles spécifiques à des tâches, tels que les machines à vecteurs de support (SVM) ou les forêts aléatoires. Cette approche est particulièrement adaptée lorsque l'ensemble de données est petit, car le modèle pré-entraîné peut fournir des fonctionnalités significatives.
3. Apprentissage multi-tâches
L'apprentissage multitâche est une méthode d'apprentissage par transfert qui partage des connaissances en entraînant simultanément plusieurs tâches liées. Dans les grands modèles de langage, les ensembles de données de plusieurs tâches peuvent être combinés puis utilisés pour entraîner le modèle. La représentation linguistique sous-jacente partagée peut aider le modèle à apprendre des structures linguistiques et des connaissances sémantiques communes, améliorant ainsi les performances du modèle sur diverses tâches.
4. Combinaison de pré-formation et d'architecture spécifique à une tâche
Cette méthode combine les avantages de la pré-formation et de l'architecture spécifique à une tâche. Premièrement, un modèle linguistique à grande échelle est utilisé pour la pré-formation afin d'obtenir une représentation linguistique universelle. Ensuite, une architecture spécifique à la tâche est conçue pour la tâche spécifique, qui peut recevoir le résultat du modèle pré-entraîné et effectuer une formation et un réglage plus approfondis. Cela permet de personnaliser le modèle pour des tâches spécifiques tout en conservant les connaissances générales.
5. Méthode hiérarchique d'apprentissage par transfert
L'apprentissage par transfert hiérarchique est une méthode qui utilise différents niveaux de connaissance d'un modèle pré-entraîné pour une tâche spécifique. Les niveaux de connaissances inférieurs contiennent généralement des informations plus générales et abstraites, tandis que les niveaux de connaissances supérieurs sont plus spécifiques et liés aux tâches. En effectuant un réglage fin ou une extraction de fonctionnalités à différents niveaux du modèle, le niveau de connaissances approprié peut être sélectionné et utilisé en fonction des besoins de la tâche.
En général, grâce à l'apprentissage par transfert, la connaissance générale des grands modèles de langage peut être pleinement utilisée et appliquée à diverses tâches spécifiques, améliorant ainsi les performances et la capacité de généralisation du modèle.
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