Какво е weight tying между embedding и output projection?
sobes.tech AI
Отговор от AI
Свързването на теглата е техника в невронните мрежи, особено в модели за обработка на естествен език (например трансформатори), при която теглата на слоя за вграждане (embedding) и слоя за проекция на изхода (проекция към речника при генериране на текст) са разделени и използват същите параметри.
Идеята е, че матрицата на теглата, която преобразува входните индекси на думи в вектори (embedding), и матрицата, която преобразува вътрешното представяне на модела обратно в вероятности за думи (проекция на изхода), всъщност са свързани и могат да бъдат еднакви. Това намалява броя на параметрите на модела и подобрява способността за обобщаване.
Пример: ако имате матрица за вграждане с размер (vocab_size × embedding_dim), слойът за проекция на изхода може да използва транспонираната версия на същата матрица за изчисляване на логитите преди softmax.
Това помага:
- Да се намали броят на параметрите
- Да се подобри сходимостта и качеството на модела
В класическите трансформатори, като GPT, свързването на теглата често се прилага между входното вграждане и изходния линейния слой.