Вопрос или проблема
Я начал небольшой проект, в котором пытаюсь дообучить модель для классификации с нулевым обучением на собственном наборе данных. Я думал использовать подход NLI, создавая противоречащие и подтверждающие утверждения для каждой пары моих предложений и меток.
У меня есть набор данных с предложениями, и для каждого из них есть несколько истинных меток.
Однако я не уверен, какой подход является лучшим, учитывая, что в литературе я видел только случаи, когда на предложение приходится только одна метка.
Приведу пример:
Предложение 1. Классы = [‘A’,’B’,’C’]
Следует ли мне создавать набор данных, генерируя три разных примера?
Предложение 1. Это о ‘A’ + Метка подтверждения
Предложение 1. Это о ‘B’ + Метка подтверждения
Предложение 1. Это о ‘C’ + Метка подтверждения
или генерировать только один, как показано ниже:
Предложение 1. Это о A, B, C. + Метка подтверждения
Буду рад любым другим идеям по этому поводу.
Большое спасибо!
Вы можете использовать подход NLI. Задача NLI требует от модели определения взаимоотношений между двумя предложениями: гипотезой и предпосылкой. Взаимоотношения могут быть подтверждением, противоречием или нейтральными, в зависимости от совместимости предпосылки и гипотезы.
Оба подхода, которые вы упомянули, имеют свои преимущества и недостатки.
Подход с несколькими примерами:
Преимущества:
- Предоставляет отдельные обучающие случаи для каждой метки, позволяя модели изучать специфические отношения между предложением и отдельными метками.
Недостатки:
- Избыточность данных: Генерация нескольких примеров для одного и того же предложения может привести к избыточности в обучающих данных, потенциально увеличивая требуемые вычислительные ресурсы без значительного получения дополнительной информации
- Увеличенное время обучения: Дублирование предложений для каждой метки может привести к увеличению времени обучения, особенно на больших наборах данных, так как модель должна обрабатывать и учиться на каждом дублируемом примере.
- Потенциальное переобучение: Модель может быть более склонна к переобучению на обучающих данных из-за увеличенного числа похожих примеров, что может повлиять на ее способности к обобщению на новых данных.
Подход с одним примером:
Преимущества:
- Снижает избыточность данных и время обучения, объединяя несколько меток в один пример, что потенциально приводит к более эффективному обучению модели.
Недостатки:
- Потеря информации, специфичной для метки: Объединяя все метки в один пример, модель может не эффективно улавливать тонкие отношения между предложением и отдельными метками, что может привести к снижению точности классификации для конкретных меток.
- Сложное представление отношений: Модель может испытывать трудности с изучением сложных отношений между предложением и несколькими метками в одном примере, что может повлиять на ее способность точно классифицировать входные данные.
- Ограниченное обучение, специфичное для метки: Модель может не получить достаточного количества обучающих экземпляров для каждой метки, что может повлиять на ее способность различать разные метки при классификации.
Надеюсь, это поможет вам оценить наилучший подход для вашего проекта. Если у вас есть дополнительные вопросы или нуждаетесь в дополнительных советах, не стесняйтесь спрашивать!
Ответ или решение
Файн-тюнинг модели классификации с нулевой выборкой для поддержки мульти-лейблов представляет собой интересную и сложную задачу, особенно если вы используете подход на базе Natural Language Inference (NLI) с построением утверждений противоречия и заключения для каждой пары предложений и меток. Давайте более подробно рассмотрим, как можно подойти к этой задаче с учетом преимуществ и недостатков, описанных в вашем вопросе.
Подход с несколькими образцами
Преимущества:
- Дифференцированное обучение: Каждый образец представляет собой уникальное отношение между предложением и отдельной меткой, что позволяет модели более точно обучаться на каждом конкретном случае.
Недостатки:
- Избыточность данных: Повторение предложений может привести к дублированию информации, что увеличивает требования к вычислительным ресурсам без добавления значительных новых знаний.
- Время обучения: Придется учесть увеличение времени обучения, особенно для больших наборов данных, поскольку модель должна обработать каждую дублированную запись.
- Потенциальная проблема перегиба: Из-за большого количества подобных образцов модель может начать слишком точно "запоминать" тренировочные данные, что уменьшит способность к обобщению на новых данных.
Подход с одним образцом
Преимущества:
- Меньшая избыточность и время обучения: Объединение меток в одном предложении может значительно снизить количество данных и сопутствующую нагрузку на ресурсы во время обучения.
Недостатки:
- Потеря специфической информации: Объединяя метки, вы рискуете потерять способности модели улавливать тонкие различия между предложением и отдельными метками.
- Сложные отношения: Научить модель улавливать сложные взаимосвязи между предложением и несколькими метками внутри одного примера может оказаться сложно.
- Ограниченное обучение для каждой метки: Может уменьшиться способность модели различать разные метки, если число тренировочных случаев для каждой из них невелико.
Рекомендации
На основании описанных подходов, вы можете выбрать наилучший вариант в зависимости от характеристик вашего набора данных и специфики задачи. В профессиональной практике нередко применяют смешанный подход или используют дополнительные улучшения. Например:
- Метод обучения с псевдолейблами для усиления модели на более сложных структурах данных.
- Использование дополнительных слоев внимания (attention layers), чтобы улучшить способности модели выявлять критически важные аспекты в случаях с несколькими метками.
Мы надеемся, что это подробное описание поможет вам в вашем проекте. Если у вас возникли дополнительные вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться!