Ի՞նչ է weight tying-ը embedding և output projection-ի միջև։

Կշռերի կապակցումը տեխնիկա է նեյրոնային ցանցերում, հատկապես բնական լեզվի մշակումային մոդելներում (օրինակ՝ փոխակերպիչներ), երբ embedding շերտի (բառերի տեղադրումը) և output projection շերտի (տեքստի սերնդում ժամանակ բառարանի վրա պրոյեկցիա) քաշերը բաժանվում են և օգտագործում են նույն պարամետրերը:

Իդեան այն է, որ քաշերի մատրիցը, որը փոխում է մուտքային բառերի ցուցանիշները վեկտորների (embedding), և մատրիցը, որը փոխում է մոդելի ներքին ներկայացումը կրկին բառերի հավանականությունների (output projection), իրականում կապված են և կարող են լինել նույնը: Սա նվազեցնում է մոդելի պարամետրերի քանակը և բարելավում ընդհանուր գեներալիզացիայի կարողությունը:

Օրինակ՝ եթե ունեք embedding մատրիցա չափսերով (vocab_size × embedding_dim), ապա output projection շերտը կարող է օգտագործել նույն մատրիցայի տրանսպոնացված տարբերակը՝ softmax-ի առաջ լոգիտների հաշվարկի համար:

Սա օգնում է՝

• նվազեցնել պարամետրերի քանակը
• բարելավել կոնվերգենցիան և մոդելի որակը

Կլասիկ փոխակերպիչներում, ինչպիսիք են GPT-ը, weight tying-ը հաճախ կիրառվում է մուտքային embedding-ի և ելքային գծային շերտի միջև: