Вопрос или проблема
Я хотел бы донастроить предварительно обученную модель типа BERT для задачи анализа семантического сходства в манере задачи SNLI/MNLI (т.е. классифицировать пары предложений на «заключение» или «противоречие»). У меня есть собственный домен-специфичный набор данных, но он очень небольшой. По этой причине я планировал сначала донастроить модель на большом «общем» наборе данных, таком как MNLI, а затем дополнительно донастроить ее на своих данных. Таким образом, я хочу воспользоваться большим общедоступным набором данных и, таким образом, надеюсь улучшить результаты на своем небольшом наборе данных.
Мои вопросы здесь:
- Является ли этот подход целесообразным в общем для языковых моделей? Или такие явления, как катастрофическое забывание, все равно разрушат мой план?
- Как разработать шаги обучения? Стоит ли замораживать некоторые из (дополнительно) дообученных слоев (помимо слоев встраивания, конечно) или мне просто нужно возобновить обучение с последней контрольной точки?
Что касается настройки гиперпараметров, автоматические настройки, такие как keras tuner, — это то, что нужно. Особенно рассмотрите использование байесовской оптимизации, поскольку она может относительно превзойти другие методы, такие как Grid и Random search. PS: Убедитесь, что вы установили начальные случайные точки байесовского оптимизатора очень высокими (по крайней мере, 30, еще выше, если у вас действительно большое пространство гиперпараметров), чтобы байесовский оптимизатор имел достаточно априорных данных для построения суррогатной модели.
Ответ или решение
Файн-тюнинг моделей преобразователей NLP, таких как BERT, на специфических для домена наборах данных — это сложный, но оправданный процесс, особенно когда изначально планируется использование крупного открытого набора данных, например, MNLI. Ваш подход — предварительно обучить модель на MNLI и затем адаптировать её к вашему небольшому набору данных — имеет смысл и широко применяется в NLP-сообществе. Рассмотрим ваши вопросы более подробно:
Подходит ли данный подход для моделей обработки естественного языка?
Да, ваш подход, известный как "двойной fine-tuning", часто используется для улучшения производительности моделей на специализированных задачах с малыми наборами данных. Начальное обучение на крупном репрезентативном наборе данных, таком как MNLI, позволяет модели уловить общее понимание языка и логики, что полезно для последующего обучения на меньшем наборе данных, специфичном для вашей задачи.
Катастрофическое забывание: Это проблема, когда модель забывает ранее извлечённые знания, обучаясь на новом наборе данных. Чтобы минимизировать данный эффект, можно сочетать обучающие наборы данных в течение final-tuning, проводить более короткие обучающие циклы, использовать методику диссипативного обучения или параметры оптимизации, как, например, использование низких значений скорости обучения (learning rate).
Дизайн обучающих шагов
-
Заморозка слоев: На этапе дообучения на вашем наборе данных сначала рассмотрите возможность заморозки нижерасположенных слоев модели. Это позволит сохранить общие языковые знания, улавливаемые моделью на MNLI, и сфокусировать обучение на адаптации головных слоев к вашему набору данных.
-
Возобновление обучения с последней контрольной точки: Этот подход позволяет использовать сохранённые веса и улучшить адаптацию модели. Однако, важно отслеживать, чтобы не возникали проблемы переобучения, особенно если ваш собственный набор данных небольшой.
Гиперпараметрическая настройка
Автоматические настраиватели, такие как Keras Tuner, являются ценными инструментами для поиска оптимальных гиперпараметров. По возможности применяйте байесовскую оптимизацию, так как она, как правило, обеспечивает более эффективные результаты по сравнению с методом сеточного поиска или случайного выбора параметров. Убедитесь, что изначальное количество случайных точек в байесовской оптимизации высоко (не менее 30), чтобы обеспечить создание достаточно точной модели-суррогата.
В итоге, ваш подход может значительно повысить производительность модели. Основной упор следует сделать на предотвращение катастрофического забывания и использовании автоматизированной настройки гиперпараметров. Удачи в ваших исследованиях по анализу семантической схожести!