Qual tarefa é resolvida pelo ajuste do modelo de transformador?

A afinação do modelo de transformador resolve o problema de otimizar seu desempenho para uma tarefa e dados específicos. Os principais objetivos da afinação:

• Melhorar a qualidade das previsões (por exemplo, precisão, recall).
• Melhorar a capacidade de generalização do modelo em novos dados.
• Reduzir o sobreajuste.
• Otimizar a velocidade de treinamento e inferência.

A afinação inclui a seleção de hiperparâmetros (número de camadas, tamanho das camadas ocultas, taxa de aprendizagem, tamanho do lote, etc.), bem como a configuração da arquitetura e métodos de regularização.

Exemplo: ao treinar um transformador para uma tarefa de classificação de texto, pode-se experimentar com o número de cabeças no mecanismo de atenção ou o tamanho dos embeddings para encontrar um equilíbrio entre qualidade e desempenho.

Dessa forma, a afinação ajuda a adaptar o transformador às especificidades da tarefa e dos dados, garantindo uma modelagem eficaz e precisa.