Mahalaga ang pag - uugnay sa kasalimuutan ng malalalim na modelo sa pagkatuto para sa pagdidisenyo ng mabisang mga sistema ng likas na wika (NLP) na may kinalaman sa pagkalkula sa bilang ng mga parameter at pag - unawa sa kinakailangang mga kakayahan sa pagkalkula.
Pag - unawa sa mga Parametrong Modelo
Ang kabuuang bilang ng mga parameter sa isang neural network ay nagtatakda ng kakayahan nito na matuto mula sa datos. Sa mga modelo ng NLP, ang mga parameter ay kinabibilangan ng mga pabigat at pagkiling sa ibayo ng mga patong tulad ng mga embebeding, refruit unit, o transforming units.Ang pag-iiniksiyon ng mga ito ay nakakatulong sa paghula ng oras ng pagsasanay at paggamit ng memorya.
Pagkalkula ng mga Parameter sa Karaniwang mga Modelo ng NLP
Para sa simpleng sistemang pang-inforward neural, ang bilang ng mga parameter ay maaaring kalkulahin sa pamamagitan ng pagbubuo ng mga pabigat at pagkiling sa bawat patong. halimbawa, ang isang patong na may n ⁇ ] ⁇ ay maaaring makalkula sa pamamagitan ng pagbubuo ng mga input at m[ ⁇ ] ⁇ ang mga output ay may n ⁇ m ⁇ ] at ⁇ ] ⁇ .[[ Ang mga modelo, mga modelong nag-para sa mga ⁇ ang na nasa mga patong na patong na pagtutuon ng pansin, at mga nakatagong mga pagtutuon ng pansin.
Pagbawas sa Halaga ng Pag - aayos
Ang komputasyonal na halaga ay kadalasang sinusukat sa mga operasyong lumulutang-point (FLOPs). ito ay nakasalalay sa bilang ng mga parameter at laki ng input data. mas malaking mga modelo na may mas maraming parameter ay nangangailangan ng mas maraming FLOP, pagbangga ng pagsasanay at mga spesipikong panahon.
- Bilang ng mga suson
- Laki ng natatagong mga suson
- Mahabang Sequence
- Mga mekanismo ng pagbibigay - pansin