ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تأثير الطاقة HyperParameter في تدريب نموذج لغة المحول

Hyperparameter Power Impact in Transformer Language Model Training

129   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

التدريب نماذج لغة كبيرة يمكن أن تستهلك كمية كبيرة من الطاقة.نفترض أن تكوين نموذج اللغة يؤثر على استهلاكها في مجال الطاقة، وأن هناك مجالا لتحسين استهلاك الطاقة في نماذج اللغة الكبيرة الحديثة.للتحقيق في هذه المطالبات، نقدم عامل استهلاك الطاقة في الوظيفة الموضوعية، واستكشاف مجموعة النماذج وتكوينات HyperParameter التي تؤثر على الطاقة.نحدد عوامل تكوين متعددة يمكن أن تقلل من استهلاك الطاقة أثناء التدريب على نموذج اللغة مع الحفاظ على جودة النموذج.

المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

أصبحت التمثيل التعلم للنص عبر الاحتمالات نموذج لغة على كوربوس كبيرة أصبح نقطة انطلاق قياسية لبناء أنظمة NLP. يقف هذا النهج على النقيض من السيارات الآلية، كما تم تدريبه على النص الخام، ولكن بهدف التعلم لترميز كل إدخال كجاغر يتيح إعادة الإعمار الكامل. AutoNCoders جذابة بسبب هيكل الفضاء الكامن وخصائصها التوليدية. لذلك نستكشف بناء AutoNCoder على مستوى الجملة من نموذج لغة محول محول مسبقا. نحن نقوم بتكييف هدف نمذجة اللغة الملثمين كإنتاجية، وتمديد واحد، في حين أن تدرب فقط عنق الزجاجات الجملة ومكتشف محول بطبقة واحدة. نوضح أن تمثيلات الجملة التي اكتشفها طرازنا تحقق جودة أفضل من الأساليب السابقة التي استخراج تمثيلات من المحولات المسبدة مسبقا على مهام تشابه النص، ونقل النمط (مثال على الجيل الخاضع للرقابة)، ومهام تصنيف الجملة واحدة في معيار الغراء، أثناء استخدام عدد أقل من النماذج المحددة مسبقا.
نقدم العمل الجاري لتقييم، لمعرفتنا، أول نموذج لغز إذن كبير تم تدريبه على التحدث باللغة السويدية، باستخدام البيانات من Flashback من مناقشة النقاش عبر الإنترنت.نقوم بإجراء دراسة تجريبية للتقييم البشري تشير إلى أن النموذج غالبا ما يكون في الغالب من الاس تجابة للمحادثات بطريقة تشبه الإنسان والمعلومات، على مجموعة متنوعة من الموضوعات.في حين أن البيانات من المنتديات عبر الإنترنت يمكن أن تكون مفيدة لبناء أنظمة محادثة، فإننا نفكر في العواقب السلبية التي قد يكون لها تطبيق غير حكيم، والحاجة إلى اتخاذ تدابير فعالة لحماية ضدهم.
يعد الكشف عن الموقف على Twitter تحديا بشكل خاص بسبب الطول القصير لكل سقسقة، والتعايش المستمر لمصطلحات جديدة وعلاج التصنيف، وانحراف هيكل الجملة من النثر القياسي.تم عرض نماذج لغة ذات ضبطها باستخدام بيانات داخل المجال على نطاق واسع لتكون الحالة الجديدة للعديد من مهام NLP، بما في ذلك اكتشاف الموقف.في هذه الورقة، نقترح طريقة رواية متناصة قائمة بذاتها تعزز نموذج اللغة الملثم للكشف عن الموقف.بدلا من إخفاء الرمز المميز العشوائي، نقترح استخدام نسبة مرجحة للأحكام المرجحة لتحديد الكلمات ذات الموقف العالي ومن ثم نموذج آلية الاهتمام التي تركز على هذه الكلمات.نظهر أن نهجنا المقترح يتفوق على حالة الفنية من أجل الكشف عن البيانات حول بيانات تويتر حول الانتخابات الرئاسية الأمريكية 2020.
بالنسبة لأي موقع على شبكة الإنترنت للتجارة الإلكترونية، فهذا مشكلة غير خيالية تبني الإعلانات الدائمة التي تجذب المتسوقين.من الصعب اجتياز شريط الجودة الإبداعي للموقع، خاصة على نطاق واسع.وبالتالي نقترح حل برنامجي لتوليد عناوين إعلانات المنتج باستخدام م حتوى البيع بالتجزئة.نقترح حالة من التطبيقات الفنية لطرق التدرج في سياسة التعلم (RL) على المحولات (Vaswani et al.، 2017) نماذج لغة ملثم مقرها (ديفلين وآخرون، 2019).تقوم طريقةنا بإنشاء العنوان الإعلاني من خلال تكييف مشترك على منتجات متعددة يرغب البائع في الإعلان.نوضح أن أسلوبنا تتفوق على أساليب المحولات الحالية و LSTM + RL في مقاييس تداخل وتدقيق الجودة.نظهر أيضا أن عناويننا النموذجية التي تم إنشاؤها تفوقت عناوين حقوق الإنسان المقدمة من حيث القواعد الناقدية والجودة الإبداعية على النحو المحدد بالتدقيق.
غالبا ما يتم استخدام مخصصات Dirichlet الكامنة (LDA)، وهو نموذج موضوع يستخدم على نطاق واسع كأداة أساسية لتحليل النص في التطبيقات المختلفة. ومع ذلك، فإن عملية التدريب لنموذج LDA عادة ما تتطلب بيانات كوربوس نصية ضخمة. من ناحية، قد تعرض هذه البيانات الضخ مة معلومات خاصة في بيانات التدريب، وبالتالي تكبد شواغل الخصوصية الهامة. من ناحية أخرى، قد تتأثر كفاءة التدريب لنموذج LDA، لأن تدريب LDA يحتاج غالبا إلى التعامل مع بيانات كوربوس النص الضخمة. لمعالجة مشكلات الخصوصية في التدريب النموذجي LDA، جمعت بعض الأعمال الحديثة خوارزميات تدريب LDA التي تستند إلى أخذ عينات Gibbs المنهارة (CGS) مع خصوصية تفاضلية. ومع ذلك، فإن هذه الأعمال عادة ما يكون لها ميزانية خصوصية تراكمية عالية بسبب التكرارات الشاسعة في CGS. علاوة على ذلك، فإن هذه الأعمال لديها دائما كفاءة منخفضة بسبب التعامل مع بيانات Corpus النص الضخمة. لتحسين ضمان الخصوصية والكفاءة، نجمع بين طريقة فرعية مع CGS واقتراح خوارزمية تدريب LDA الجديدة مع خصوصية تفاضلية، فرعية LDA. نجد أن التعيين في CGS يحسن بشكل طبيعي الكفاءة أثناء تضخيم الخصوصية. نقترح أداة متري جديدة، وكفاءة - وظيفة الخصوصية، لتقييم تحسينات ضمان الخصوصية والكفاءة. استنادا إلى طريقة فرعية تقليدية، نقترح طريقة عمل قضائية على التكيف لتحسين فائدة النموذج التي تنتجها فرعية LDA عندما تكون النسبة الفرعية صغيرة. نحن نقدم تحليلا شاملا ل Sub-LDA، وتقييم نتائج التجربة تحسيناتها وضمان خصوصيتها.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا