Вопрос или проблема
Допустим, моя языковая модель предварительно обучена на общем текстовом корпусе, и я хочу использовать её для какой-то конкретной задачи, для которой наборы данных также включены в общий корпус. Есть ли какие-либо опасения по поводу переобучения или предвзятости?
Мне не удалось найти много ресурсов, которые касаются этой проблемы. Я прочитал эту статью SciBERT, в которой показано, что предварительное обучение в пределах домена BERT с вокабуляром и корпусом, извлечёнными только из научного текста, даст лучшие результаты при выполнении научных задач. Но разве это не просто переобучение? Я также читал несколько статей, таких как статья T5, которая утверждает, что предварительное обучение в пределах домена приводит к улучшению задач тонкой настройки, как будто это заслуга использовать данные предварительного обучения, которые похожи на задачи тонкой настройки. Разве нет опасений по поводу переобучения? Разве это не вызывает беспокойства, если цели предварительного обучения и тонкой настройки достаточно различаются? Или я неправильно понимаю концепцию предварительного обучения и переобучения?
Буду признателен, если кто-то сможет также предоставить ссылки на статьи, исследующие эту проблему.
Вы смешиваете два неродственных концепта. Предварительное обучение/тонкая настройка и переобучение не связаны между собой.
Во-первых, давайте проясним некоторые понятия:
-
Переобучение: из википедии:
“создание анализа, который слишком близко или точно соответствует определенному набору данных и, следовательно, может не подходить для дополнительных данных или предсказывать будущие наблюдения надёжно”
Это означает, что переобучение происходит, когда наша модель “слишком хорошо” запоминает обучающие данные и, когда сталкивается с данными на этапе вывода, показывает плохие результаты.
-
Тестовый набор: это набор данных, который не является подмножеством обучающих данных, но который извлечён из той же распределённости, что и обучающие данные. Он помогает оценить производительность модели после обучения. Важно, чтобы не было перекрытия между тестовыми и обучающими данными, чтобы обеспечить точность оценки; в противном случае, когда модель сталкивается с реальными данными вывода, которые на самом деле не были представлены во время обучения, производительность модели, скорее всего, не будет соответствовать её производительности на тестовом наборе.
-
Предварительное обучение: это когда мы обучаем модель на большом наборе обучающих данных, чтобы затем можно было выполнить тонкую настройку на не столь большом наборе данных из нашей задачи. Распределения предварительных данных и обучающих данных по определению различны, хотя и похожи в некоторой степени. Конечно, чем больше они похожи, тем полезнее будет предварительно обученная модель. Вот некоторые примеры предварительных данных и данных для тонкой настройки в текстовых данных:
- Тексты общего домена → Тексты специфичного домена
- Многоязычные тексты → Тексты на одном языке
- Тексты на одном языке (например, испанском) → тексты на похожем языке (например, португальском)
Теперь, чтобы ответить на ваш вопрос: наличие пересечения между предварительными данными и данными для тонкой настройки не связано с переобучением, поскольку переобучение относится к обученной модели, имеющей различное поведение при применении к обучающим данным (работает хорошо) и тестовым данным (работает плохо). Пока данные тестовых задач не утечены в обучающие наборы предварительного или тонкого обучения, проблем быть не должно.
Использование предварительно обученной модели – это просто способ иметь “отправную точку” в оптимизации модели, которая предполагается лучше случайной инициализации. Чем более похожи предварительные данные на данные для тонкой настройки, тем лучшей будет такая “отправная точка” и, предположительно, тем лучше будет итоговая производительность по downstream задаче.
Ответ или решение
Вопрос о том, существует ли риск переобучения предварительно обученной модели, когда у задач дообучения имеется пересечение с данными предварительного обучения, требует тщательного анализа различных аспектов. Давайте разберёмся с ключевыми концепциями и как они взаимосвязаны.
Основные концепции
-
Переобучение: Переобучение — это ситуация, когда модель слишком точно подстраивается под обучающие данные и теряет свою способность обобщать, что приводит к плохой производительности на новых, невиденных данных. Этот процесс возникает, когда модель «запоминает» шум или незначительные детали обучающего набора данных вместо выявления общих закономерностей.
-
Предварительное обучение и дообучение: Предварительное обучение — это этап, на котором модель обучается на большом объёме данных (например, общем текстовом корпусе). После этого модель может быть дообучена на более узкоспециальных данных, что позволяет улучшить её производительность в конкретной задаче.
-
Перекрытие данных: Ваша ситуация касается наличия общего контента как в данных предварительного обучения, так и в данных дообучения. Это перекрытие может вызывать вопросы о том, повлияет ли оно на качество дообучения и риск переобучения.
Анализ проблемы
Перекрытие данных и переобучение
Переобучение непосредственно зависит от доступного объёма и качества обучающих данных для конкретной задачи. Если перекрытие между данными предварительного и дообучающего обучения велико, существует вероятность того, что модель будет лучше «изучать» эти данные. Однако это не обязательно приведёт к переобучению, особенно если данные дообучения более узкоспециальные.
Грубо говоря, если модель предварительно обучена на большом и разнообразном корпусе текста и затем дообучается на наборе данных, который частично совпадает с материалом предварительного обучения, это может помочь в том, что модель более эффективно перенаправит уже известные ей шаблоны к узкоспециальному контексту.
Факторы, влияющие на качество предсказаний
Производительность модели зависит не только от объёма перекрывающихся данных, но и от:
- Сложности задачи: В зависимости от того, насколько сложны и разнообразны данные, результаты могут варьироваться.
- Размеров обучающего и тестового наборов: Если тестовый набор данных не имеет пересечений с обучающим, это позволит убедиться в устойчивости модели.
- Вариации задач: Если предварительное и дообучаемое состояние задач достаточно различаются по своим целям, это может снизить риск переобучения.
Эффективность предварительного обучения
Необходимо учитывать, что использование данных, схожих с дообучающим заданием, на этапе предварительного обучения может быть стратегически целесообразным. Модели как SciBERT показали, что содержание в одной области (научные тексты) повышает производительность на специальных задачах. Это не является признаком переобучения, а, скорее, признаком эффективного применения модельного подхода на специфичных данных.
Заключение
Проблема предполагаемого переобучения при наличии перекрытия между данными предварительного и дообучения не столь однозначна. Переобучение возникает в основном из-за недостатка разнообразия обучающих данных или когда они слишком специфичны. При разумном использованию предварительно обученных моделей с задачами, имеющими определённое пересечение, вероятнее всего, вы получите гибкую и устойчивую модель, способную успешно работать в своих целевых задачах.
Для дальнейшего изучения этой проблемы рекомендую исследовать статьи и публикации по темам transfer learning и fine-tuning, такие как работы по SciBERT и T5, которые уже касались вопросов эффективности в рамках предметной области и стратегий использования данных.