С чем связана сложность использования классической кросс-энтропии при обучении языковой модели на длинном контексте?
Значения для всех слагаемых суммы, кроме одного, равны О.
Получаемые значения становятся слишком маленькими.
RNN должна пройтись по всем токенам п раз и столько раз посчитать loss.
Нейросеть слишком долго обучается и поэтому увеличивается риск затухания градиента.

Другие предметы Колледж Обучение нейронных сетей классическая кросс-энтропия обучение языковой модели длинный контекст сложности обучения затухание градиента RNN токены значения loss нейросеть анализ данных колледж Новый

Сложность использования классической кросс-энтропии при обучении языковой модели на длинном контексте связана с несколькими факторами. Давайте разберем их по порядку.

1. Уменьшение значений градиентов:

• При обучении модели на длинных последовательностях, значения, получаемые от кросс-энтропии, могут стать очень маленькими.
• Это происходит из-за того, что при расчете потерь (loss) для каждого токена в последовательности, большинство значений становятся близкими к нулю, так как только одно из них является правильным.

2. Проблема затухания градиента:

• Когда RNN обрабатывает длинные последовательности, градиенты, которые передаются назад по времени, могут уменьшаться экспоненциально.
• Это приводит к тому, что обновления весов становятся незначительными, и модель не может эффективно обучаться.

3. Длительное обучение:

• Из-за необходимости проходить через все токены в последовательности несколько раз (n раз), обучение модели становится длительным процессом.
• Это увеличивает риск затухания градиента, так как градиенты могут теряться на протяжении многих шагов времени.

4. Проблемы с обобщением:

• При работе с длинными контекстами, модель может не улавливать долгосрочные зависимости, что также затрудняет обучение.
• Кросс-энтропия может не давать достаточной информации для эффективного обучения на таких длинных последовательностях.

В результате, использование классической кросс-энтропии для обучения языковых моделей на длинных контекстах требует дополнительных мер, таких как использование более сложных архитектур (например, LSTM или GRU), которые могут лучше справляться с проблемами затухания градиента и обеспечивать более эффективное обучение.