변압기 모델은 자연 언어 처리 및 기타 기계 학습 작업에서 널리 사용됩니다. 효과적인 변압기를 설계하는 것은 작업 프로토 타입을 만들기 위해 사양을 이해하는 여러 단계가 포함되어 있습니다. 이 문서는 개발 프로세스를 안내하는 예 중심의 접근 방식을 설명합니다.

제품 설명

첫 번째 단계는 명확하게 변압기 모델의 요구 사항을 정의하는 것입니다. 이것은 입력 데이터 유형, 예상 출력 및 성능 지표를 포함합니다. 예를 들어, 언어 번역 모델은 텍스트의 처리량을 요구하고 정확한 번역을 생성해야합니다.

건축 설계

사양에 따라 아키텍처는 설계됩니다. 키 구성 요소에는 다중 헤드 자체 유지 메커니즘, 위치 인코딩 및 피드 포워드 레이어가 포함되어 있습니다. 예를 들어 구성은 레이어의 수, 관심 머리 및 숨겨진 단위를 지정할 수 있습니다.

Prototype 개발

구현은 딥러닝 프레임워크를 사용하여 모델 아키텍처를 코딩하는 데 시작됩니다. 이 단계 동안, 예를 들어 데이터는 각 구성 요소 함수가 올바르게 확인하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 샘플 입력으로 주의 무게를 테스트하면 적절한 작업을 보장합니다.

시험 및 재화

프로토 타입은 벤치 마크 데이터셋에 대해 평가됩니다. 결과 가이드 조정은 hyperparameters 또는 아키텍처에 따라 조정됩니다. 예를 들어 특정 작업에 대한 정확성을 향상시키기 위해 주의 머리의 수를 늘릴 수 있습니다.

  • 명확한 명세를 정의하십시오
  • 설계설계 건축
  • example data로 구현
  • 시험과 정제 Iteratively