L'excès de maturité dans l'apprentissage automatique : causes et solutions

L'obsolescence est un phénomène qui se produit lorsqu'un modèle de langage ou un autre algorithme d'apprentissage automatique devient trop familier avec les données d'entraînement et commence à produire un résultat trop similaire aux données d'entraînement, plutôt que de se généraliser à de nouveaux exemples inédits. Cela peut entraîner des performances médiocres du modèle sur de nouvelles données et constituer un problème dans les tâches de traitement du langage naturel telles que la traduction, où le modèle doit être capable de gérer des phrases ou des expressions nouvelles et invisibles. de facteurs, notamment :

1. Surajustement : lorsqu'un modèle est trop bien entraîné sur les données d'entraînement, il peut devenir trop spécialisé dans les données d'entraînement et ne pas parvenir à se généraliser à de nouveaux exemples.
2. Fuite de données : lorsque les données de formation ne sont pas correctement masquées ou anonymisées, le modèle peut apprendre à reconnaître les données de formation, plutôt que de les généraliser à de nouveaux exemples.
3. Manque de diversité dans les données de formation : si les données de formation ne sont pas suffisamment diversifiées, le modèle risque de ne pas être exposé à un éventail suffisamment large d'exemples et peut devenir trop familier avec les données de formation.
4. Régularisation insuffisante : les techniques de régularisation, telles que l'abandon et la perte de poids, peuvent aider à prévenir l'excès de rafraichissement en ajoutant du bruit aux prédictions du modèle et en l'empêchant de devenir trop spécialisé dans les données d'entraînement.
5. Mauvais choix de métrique d'évaluation : si la métrique d'évaluation n'est pas bien adaptée à la tâche à accomplir, le modèle peut être optimisé pour la métrique d'évaluation, plutôt que pour la véritable tâche, conduisant à un excès de vétusté.
6. Quantité de données insuffisante : si la quantité de données d'entraînement est trop petite, le modèle peut ne pas disposer de suffisamment d'informations pour être généralisé à de nouveaux exemples, ce qui conduit à un excès de vétusté.
7. Réglage incorrect des hyperparamètres : si les hyperparamètres du modèle ne sont pas correctement réglés, le modèle peut devenir trop spécialisé par rapport aux données d'entraînement, conduisant à un excès d'obsolescence.
8. Manque d'adaptation au domaine : si le modèle n'est pas adapté au domaine cible, il risque de ne pas être en mesure de se généraliser à de nouveaux exemples dans le domaine cible, ce qui conduit à un excès de vétusté.

Pour remédier au excès de vétusté, un certain nombre de techniques peuvent être utilisées, notamment :

1 . Augmenter la quantité de données de formation : fournir davantage de données de formation peut aider le modèle à se généraliser à de nouveaux exemples.
2. Utilisation de techniques de régularisation : les techniques de régularisation, telles que l'abandon et la perte de poids, peuvent aider à prévenir l'excès de rafraichissement en ajoutant du bruit aux prédictions du modèle et en l'empêchant de devenir trop spécialisé dans les données d'entraînement.
3. Utiliser une métrique d'évaluation différente : si la métrique d'évaluation n'est pas bien adaptée à la tâche à accomplir, l'utilisation d'une métrique d'évaluation différente peut aider le modèle à se généraliser à de nouveaux exemples.
4. Augmenter la diversité des données de formation : fournir des données de formation plus diversifiées peut aider le modèle à se généraliser à de nouveaux exemples.
5. Adaptation du modèle au domaine cible : L'adaptation du modèle au domaine cible peut l'aider à se généraliser à de nouveaux exemples dans le domaine cible.
6. Utilisation de l'apprentissage par transfert : l'apprentissage par transfert peut aider le modèle à se généraliser à de nouveaux exemples en utilisant un modèle pré-entraîné comme point de départ.
7. Utilisation de méthodes d'ensemble : les méthodes d'ensemble, telles que le bagging et le boosting, peuvent aider le modèle à se généraliser à de nouveaux exemples en combinant les prédictions de plusieurs modèles.