Tính toán sự phức tạp của mô hình học sâu là thiết yếu để thiết kế các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiệu quả (NLP) và bao gồm tính toán số tham số và hiểu các nguồn tài nguyên máy tính cần thiết. Những tính toán này giúp đỡ trong việc tối ưu hóa hiệu suất và hiệu suất tối ưu của mô hình.

Hiểu tham số mô hình

Tổng số tham số trong mạng thần kinh quyết định khả năng học tập từ dữ liệu. Trong mô hình NLP, các tham số bao gồm trọng lượng và định kiến trên các lớp như việc nhúng, đơn vị tái tạo, hoặc các biến đổi. Tính toán những cách này giúp dự đoán thời gian huấn luyện và cách sử dụng bộ nhớ.

Tính tham số trong mô hình NLP chung

Đối với một mạng thần kinh có thể tính số tham số đơn giản bằng cách điền và định vị trong mỗi lớp. Chẳng hạn, một lớp có [FLT: 0] [FLT: 1] đầu vào và [FLT:] [FLT: 2] kết xuất có [FL:4] [FL:4] m [FL:]. Trong biến đổi, các mô hình, số lượng tham số, số bộ phận phụ thuộc vào đầu, và đơn vị bị ẩn.

Tính phí tính toán

Chi phí tính toán thường được đo bằng thao tác điểm nổi (FLOPs). Nó phụ thuộc vào số tham số và kích cỡ dữ liệu nhập. Mô hình lớn hơn với nhiều tham số hơn cần thiết nhiều FLOPs, tạo sự huấn luyện và suy luận thời gian.

  • Số lớp
  • Kích cỡ của lớp ẩn
  • Chiều dài chuỗi
  • Cơ chế chú ý