Embedding və output projection arasında weight tying nədir?
sobes.tech Süni İntellekt
AI-dan cavab
Ağırlıkların bağlanması, xüsusən də təbii dil işləmə modellərində (məsələn, transformatorlar) istifadə olunan neyron şəbəkələrdə, embedding qatının (sözlərin yerləşdirilməsi) və çıxış proyeksiyası qatının (mətn yaradarkən lüğətə proyeksiya) çəkilərinin ayrıldığı və eyni parametrləri istifadə etdiyi bir texnikadır.
Fikir odur ki, giriş söz indekslərini vektorlar (embedding) şəklində çevirmək üçün istifadə olunan çəkilər matrisası və modelin daxili nümayəndəsini yenidən söz ehtimallarına (çıxış proyeksiyası) çevirmək üçün istifadə olunan matris, əslində əlaqəlidir və eyni ola bilər. Bu, modelin parametr sayını azaldır və ümumiləşdirmə qabiliyyətini artırır.
Nümunə üçün: əgər sizdə (vocab_size × embedding_dim) ölçülü embedding matrisi varsa, çıxış proyeksiyası qatında bu matrisin transpozu istifadə edilə bilər və softmax-dan əvvəl logitləri hesablamaq üçün.
Bu kömək edir:
- Parametr sayını azaltmaq
- Modelin yaxınsamasını və keyfiyyətini yaxşılaşdırmaq
Klassik transformatorlarda, məsələn, GPT-də, weight tying tez-tez giriş embedding və çıxış xətti qat arasında tətbiq olunur.