Šta je weight tying između embedding i output projection?
sobes.tech АИ
Одговор од АИ
Povezivanje težina je tehnika u neuronskim mrežama, posebno u modelima za obradu prirodnog jezika (na primer, transformatorima), gde se težine sloja za ugradnju (embedding) i sloja za projekciju izlaza (projekcija na rečnik pri generisanju teksta) odvajaju i koriste iste parametre.
Ideja je da je matrica težina, koja pretvara ulazne indekse reči u vektore (embedding), i matrica koja pretvara unutrašnju reprezentaciju modela nazad u verovatnoće reči (projekcija izlaza), u suštini povezana i mogu biti iste. Ovo smanjuje broj parametara modela i poboljšava sposobnost generalizacije.
Primer: ako imate matricu ugradnje veličine (vocab_size × embedding_dim), sloj za projekciju izlaza može koristiti transponovanu verziju te iste matrice za računanje logita pre softmaxa.
Ovo pomaže:
- Smanjenju broja parametara
- Poboljšanju konvergencije i kvaliteta modela
U klasičnim transformatorima, kao što je GPT, povezivanje težina se često primenjuje između ulazne ugradnje i izlaznog linearnog sloja.