Вопрос или проблема
Для нормального трансформера только с кодировщиком, такого как BERT, я знаю, что мы можем добавить токен CLS к входным данным, который “агрегирует” информацию из всех других токенов. Затем мы можем прикрепить MLP к этому токену на окончательном уровне, чтобы получить предсказания классов.
Мой вопрос в том, как это будет работать для TransformerXL, который обрабатывает (длинный) вход малыми кусками? Он должен выводить токен CLS для каждого куска, верно? Мы затем используем только последний из этих токенов CLS (который создается, когда TrXL обрабатывает последний кусок входных данных) для формирования предсказания класса и вычисления потерь с его помощью? Или есть совершенно другой способ это сделать?
Ответ или решение
Transformers and их структура представляют собой одну из самых мощных архитектур в области обработки естественного языка (NLP). TransformerXL, в свою очередь, расширяет шум генерировать длинный контекст и сохранять его более эффективно, чем традиционные модели, такие как BERT. Так, TransformerXL может стать отличным выбором для задач классификации текста, особенно при работе с длинными последовательностями.
1. Понимание архитектуры TransformerXL
TransformerXL отличается от стандартного Transformer тем, что использует механизм рекуррентного внимания. Это значит, что TransformerXL обрабатывает текст не целиком, а разбивает его на меньшие фрагменты (чанки). Однако, несмотря на это, он сохраняет информацию о предыдущих чанках, что позволяет "помнить" контекст, что значительно улучшает качество обработки последовательностей.
2. Подготовка входных данных
Для задачи классификации текста с использованием TransformerXL, ваши данные все равно должны быть подготовлены аналогично тому, как это делается для BERT:
- Токенизация: Передайте текст через токенизатор, чтобы разбить его на токены. Вы можете использовать тот же подход, что и в BERT.
- Добавление CLS токена: Начните каждую запись с токена [CLS], который будет использоваться для агрегации информации по всей последовательности.
- Разбиение на чанки: При подаче на вход модели, заполните чанки текста, учитывая, что длина каждого чанка должна соответствовать максимальной длине, поддерживаемой моделью.
3. Генерация CLS токенов
С использованием TransformerXL, важно понимать, что каждый чанк будет обрабатывать новые входные данные, и на каждом шаге будет генерироваться свой собственный CLS токен. Эти токены будут представлять информацию по своему соответствующему чанку:
- Чанк 1 генерирует CLS1
- Чанк 2 генерирует CLS2
- И так до конечного чанка
4. Извлечение информации для классификации
После обработки всех чанков, возникает вопрос: как использовать сгенерированные CLS токены для классификации? Подходить можно следующим образом:
-
Используйте последний CLS токен: Наиболее распространенный метод – использовать последний CLS токен, который был сгенерирован в результате обработки последнего чанка. Это позволяет модели успешно агрегировать информацию от предыдущих чанков, поскольку TransformerXL учитывает контекст предыдущих частей последовательности.
-
Объединение CLS токенов: Другой подход заключается в том, чтобы объединить все CLS токены, полученные за время обработки чанков (например, путем конкатенации). Затем вы могли бы использовать дополнительные слои для сериализации их и создания финального предсказания.
5. Обучение модели
Обучение модели будет аналогично тому, как это делается в BERT:
-
Обучение с использованием функции потерь: Вы можете вычислять функцию потерь, основанную на предсказании, сделанном моделью с последним CLS токеном, или на основе агрегации всех CLS токенов. Это будет зависеть от того, какой метод вы выбрали.
-
Оптимизация гиперпараметров: Не забывайте провести тщательную настройку гиперпараметров, таких как скорость обучения, количество эпох и размер батча, чтобы добиться наилучших результатов на ваших данных.
Заключение
Использование TransformerXL для задач классификации текста открывает новые горизонты, особенно в области работы с длинными последовательностями. Хотя процесс может отличаться от использования BERT, понимание принципов архитектуры и механизмов работы позволит вам эффективно применять эту модель для решения различных задач. Опираясь на описанные выше подходы, вы сможете извлечь максимум из возможностей TransformerXL, обеспечивая высокое качество обработки текста и получения точных предсказаний.