مدل های تبدیل شده به طور گسترده ای در پردازش زبان طبیعی و سایر وظایف یادگیری ماشین استفاده می شوند. طراحی یک ترانسفورماتور موثر شامل چندین گام، از درک مشخصات برای ایجاد نمونه کار است.این مقاله یک رویکرد نمونه محور برای هدایت فرآیند توسعه را مشخص می کند.

درک مشخصات

اولین گام این است که به وضوح الزامات مدل ترانسفورماتور را تعریف کنید، این شامل نوع داده های ورودی، خروجی مورد انتظار و معیارهای عملکرد است.به عنوان مثال، یک مدل ترجمه زبان نیاز به پردازش توالی های متن و تولید ترجمه های دقیق دارد.

طراحی معماری

بر اساس مشخصات، معماری طراحی شده است. اجزای کلیدی شامل مکانیسم های چند سر خود، رمزگذاری موقعیت و لایه های جلو خوراک است.یک پیکربندی نمونه ممکن است تعداد لایه ها، سر های توجه و واحدهای پنهان را مشخص کند.

توسعه نمونه Prototype

پیاده سازی با کدگذاری معماری مدل با استفاده از چارچوب یادگیری عمیق آغاز می شود، مثلا داده ها برای تأیید اینکه هر جزء به درستی عمل می کند، مورد استفاده قرار می گیرد.

تست و اصلاح

نمونه اولیه در برابر مجموعه داده های معیار ارزیابی می شود.نتایج تنظیمات راهنمای را برای hyperparameters یا معماری ارزیابی می کنند.یک مثال ممکن است تعداد سر ها را برای بهبود دقت در یک کار خاص افزایش دهد.

  • مشخصات شفاف تعریف
  • معماری طراحی بر اساس الزامات
  • پیاده سازی با داده های مثال
  • تست و اصلاح آن