Влияние сжатия модели на устойчивость подгрупп в языковых моделях BERT
Введение
Повышенный спрос на большие языковые модели (LLM) привел к исследованию методов сжатия для уменьшения размера модели и вычислительных потребностей без ущерба производительности. Это имеет значительные последствия для приложений обработки естественного языка (NLP), от классификации документов до разговорных агентов.
Обзор исследования
Исследовательская группа из Университета Сассекса, BCAM Severo Ochoa Strategic Lab по доверенному машинному обучению, Университета Монаш и expert.ai провела всестороннее исследование влияния сжатия модели на устойчивость подгрупп в языковых моделях BERT. Исследование охватило 18 различных методов сжатия с использованием наборов данных MultiNLI, CivilComments и SCOTUS.
Методология и результаты
Исследование использовало метод минимизации эмпирического риска (ERM) для обучения сжатых моделей BERT и оценки их эффективности с использованием метрик, таких как средняя точность и точность худшей группы (WGA). Были отмечены значительные различия в производительности моделей при различных методах сжатия, что подчеркивает тонкие влияния сжатия моделей на устойчивость подгрупп.
Заключение
Исследование проливает свет на влияние методов сжатия модели на устойчивость моделей BERT к меньшинственным подгруппам в различных наборах данных. Оно подчеркивает, что методы сжатия могут улучшить производительность модели на меньшинственных подгруппах, но эффективность варьируется в зависимости от набора данных и инициализации весов после сжатия.
Практические AI-решения
Для компаний, стремящихся развиваться с использованием AI, важно определить возможности автоматизации, определить KPI, выбрать подходящие AI-решения и постепенно их внедрять. Для консультаций по управлению AI KPI и понимания возможностей использования AI, itinai.com предлагает ценные ресурсы и практические AI-решения, такие как AI Sales Bot, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
