Вопрос или проблема
Я читал статью о Swin Transformer и наткнулся на концепцию относительного позиционного смещения. Я не могу понять, почему это более эффективно, чем позиционные эмбеддинги. Надеюсь, кто-то сможет объяснить это интуитивно. Заранее спасибо!
С относительным позиционным смещением вы расширяете концепцию само-внимания, чтобы также учитывать расстояние между любыми двумя токенами. В основном, вы позволяете модели самой изучать относительное расстояние между любыми 2 токенами, а не передавать эту информацию непосредственно. Чаще всего (как показано в статье) модель хорошо справляется с определением отношений между различными токенами. Если это так, то всегда лучше сделать модель универсальной, предоставив ей гибкость, чем предоставлять эти данные и заставлять модель использовать их. Обычно обобщенные модели работают лучше. Это простейшая причина, по которой не следует подавать явные позиционные эмбеддинги. Для получения дополнительных деталей о параметризации смещения вы можете обратиться к соответствующему разделу в – https://towardsdatascience.com/swin-vision-transformers-hacking-the-human-eye-4223ba9764c3
Ответ или решение
Отвечая на ваш вопрос об относительном смещении позиций (relative position bias), давайте сначала уточним, что это такое и в чем заключаются его преимущества по сравнению с позиционными эмбеддингами.
Что такое относительное смещение позиций?
Относительное смещение позиций — это концепция, используемая в архитектурах трансформеров, таких как Swin Transformer, для улучшения обработки последовательностей данных. В отличие от стандартных позиционных эмбеддингов, где каждой позиции в последовательности сопоставляется фиксированная векторная интерпретация, относительное смещение позволяет модели учитывать не только абсолютное положение элементов, но и их взаимные расстояния.
Это значимо, потому что в задачах обработки естественного языка и в многих других областях контекстуальные взаимосвязи между токенами часто зависят от их относительного расположения. Это означает, что модель должна уметь определять, сколько позиций разделяет два токена, вместо того чтобы опираться на их конкретные позиции в последовательности.
Преимущества относительного смещения позиций
-
Гибкость: Относительное смещение позиций предоставляет модели большую степень свободы. В стандартных позиционных эмбеддингах информация о позициях жестко задана, что может ограничить способность модели понимать и интерпретировать разные контексты. Относительное смещение позволяет модели адаптироваться к изменяющимся шаблонам и связанности в данных.
-
Эффективность: Работая с относительными расстояниями между токенами, модель может обучаться более общей структуре данных без явных указаний. Это означает, что в случае, если модель делает ошибки в интерпретации отношений элементов, она может исправить их во время обучения.
-
Улучшенная производительность: Как утверждается в статьях, таких как упомянутая вами работа по Swin Transformer, использование относительного смещения часто приводит к более высоким показателям точности и производительности на различных задачах по сравнению с использованием жестких позициионных эмбеддингов.
-
Обработка переменной длины последовательностей: Важно отметить, что подход с относительными смещениями может быть более подходящим для работы с последовательностями переменной длины. Позиционные эмбеддинги могут вести себя неэффективно, когда модель сталкивается с выходами, которые существенно отличаются по длине от обучающей выборки.
Заключение
Таким образом, понимание относительного смещения позиций как средства, позволяющего модели сама изучать и адаптироваться к контексту и структуре данных, делает его более подходящим выбором для сложных задач обработки информации. В отличие от фиксированных позиционных эмбеддингов, относительные смещения расширяют возможности трансформеров и способствуют получению более универсальных и высокопроизводительных моделей.
Если у вас есть еще вопросы или нужны дополнительные разъяснения, не стесняйтесь спрашивать!