Вопрос или проблема
Следуя этой лекции fast.ai, я пытаюсь понять механизм переноса обучения (Transfer Learning) в обработке естественного языка (NLP) от общего языкового моделирования (LM) к задаче классификации.
Что именно берется из обучения языковой модели? Это только векторные представления слов? Или также веса ячейки LSTM? Архитектура нейронной сети должна быть довольно другой: в языковой модели предсказание выдается после каждого шага последовательности, в случае задачи классификации вас будет интересовать только выход последнего шага последовательности.
(Мне было бы интересно узнать, какая общая практика, и если кто-то знает, как это делает fast.ai)
Хорошо, так что, похоже, основная идея переноса обучения в NLP заключается в том, чтобы использовать не только векторные представления слов, которые считаются “низким уровнем”, но скорее более высокоуровневые представления. Это похоже на то, что происходит в компьютерном зрении, когда финальные (или почти финальные) векторные представления в сетях, обученных на ImageNet, затем используются для переноса обучения в других задачах, или, как это назвали авторы: “аналог ImageNet для NLP“. Это похоже на то, что делает GPT.
Вы также можете найти больше информации в сопровождающей статье, которую написал один из авторов.
Специфически, из того, что я понял после чтения статьи, они используют 3-слойный LSTM с dropout для части языковой модели. Затем они дообучают его на соответствующем тексте (с использованием множества трюков, указанных в статье/лекции). Затем они используют те же веса архитектуры, но добавляют к модели 2 дополнительных линейных блока. Вход для финальных блоков включает: финальный ввод, финальное скрытое состояние, максимальное и усредненное скрытое состояние всех предыдущих скрытых состояний регулярной модели. Эта модель также дообучается на задаче с использованием “постепенного размораживания” (gradual unfreezing).
Ответ или решение
Трансферное обучение в области обработки естественного языка (NLP) с использованием языковых моделей (LM) для классификационных задач — это мощный подход, позволяющий улучшить качество моделей за счёт применения знаний, полученных на более обширных данных.
Основные компоненты трансферного обучения из языковой модели
-
Эмбеддинги слов: Хотя эмбеддинги слов представляют собой важный компонент, трансферное обучение включает в себя гораздо больше, чем просто низкоуровневые представления. Эмбеддинги слов "обучаются" на большой коллеции текстов и фиксируют семантические связи между словами.
-
Весовые параметры LSTM: При использовании LSTM (или других архитектур, например, трансформеров) для предобученной языковой модели важны не только эмбеддинги, но и весовые параметры сети. Они содержат знания о том, как слова и фразы строятся и используются в контексте, что помогает в решении задач классификации.
-
Глубже уровни скрытых состояний: В моделях, таких как LSTM, выходы из всех временных шагов (или скрытые состояния) могут использоваться для создания более информативных представлений входного текста. В классификации мы можем использовать как последнее скрытое состояние, так и агрегированные состояния (например, среднее или максимальное скрытое состояние) для принятия решения.
Общая схема трансферного обучения
В процессе трансферного обучения происходит следующее:
-
Предобучение языковой модели: Модель обучается на большом корпусе текстов без разметки. Это может быть осуществлено, например, путем предсказания следующего слова в предложении. Это позволяет модели запечатлеть контекстные зависимости.
-
Адаптация к задаче классификации: После предобучения, архитектура модели (например, LSTM) может быть модифицирована путем добавления линейных слоев, которые преобразуют выходы модели в пространство классов. Для этого используется последнее скрытое состояние и другие агрегации.
-
Финальная дообучение: Этот этап включает "постепенное размораживание" весов. Изначально частично замораживают веса предобученной модели, чтобы избежать разрушения первоначального представления. Затем постепенно размораживают слои, обучая их на новой размеченной выборке данных.
Применение в fast.ai
Согласно лекциям fast.ai и соответствующим исследованиям, команда разработчиков использует аналогичный подход. Основные моменты:
- Они предобучают языковую модель, используя многослойные LSTM со слоями dropout для регуляризации.
- После этого модель fine-tunes для конкретных задач классификации, используя те же архитектурные веса и добавляя дополнительные линейные слои.
- Используются различные методы увеличения данных и обучение на размеченных примерах с постепенным размораживанием слоев для достижения оптимальной производительности.
Таким образом, структурированное подход к трансферному обучению в NLP позволяет подстраивать мощные языковые модели под конкретные задачи, обеспечивая более высокую точность и эффективность работы.