Quelle tâche résout le tuning du modèle de transformeur?

L'ajustement du modèle de transformeur résout le problème d'optimisation de ses performances pour une tâche et des données spécifiques. Les principaux objectifs de l'ajustement :

• Améliorer la qualité des prédictions (par exemple, précision, exhaustivité).
• Améliorer la capacité de généralisation du modèle sur de nouvelles données.
• Réduire le surapprentissage.
• Optimiser la vitesse d'apprentissage et d'inférence.

L'ajustement comprend la sélection des hyperparamètres (nombre de couches, taille des couches cachées, taux d'apprentissage, taille du lot, etc.), ainsi que la configuration de l'architecture et des méthodes de régularisation.

Exemple : lors de l'entraînement d'un transformeur pour une tâche de classification de texte, on peut expérimenter avec le nombre de têtes dans le mécanisme d'attention ou la taille des embeddings pour trouver un équilibre entre qualité et performance.

Ainsi, l'ajustement aide à adapter le transformeur aux spécificités de la tâche et des données, assurant une modélisation efficace et précise.