Κουίζ που συνδέεται με οδηγό · Σκληρό Επίπεδο
Προγραμματισμένη δειγματοληψία και κουίζ μεροληψίας έκθεσης
Ελέγχει τον τρόπο με τον οποίο η προγραμματισμένη δειγματοληψία αλλάζει το πλαίσιο του αποκωδικοποιητή, γιατί μειώνεται η πιθανότητα χρυσού συμβολισμού και οι βαθμιδωτοί αντισταθμίσεις της δειγματοληψίας.
Ερώτηση 1 του 8
Η μεροληψία έκθεσης προκύπτει επειδή τα μοντέλα που έχουν εκπαιδευτεί με τον δάσκαλο να επιβάλλει μόνο προϋποθέσεις:
Προεπισκόπηση κάθε ερώτησης8 ερωτήσεις
Οι απαντήσεις και οι εξηγήσεις εμφανίζονται καθώς κάνετε το κουίζ.
- Η μεροληψία έκθεσης προκύπτει επειδή τα μοντέλα που έχουν εκπαιδευτεί με τον δάσκαλο να επιβάλλει μόνο προϋποθέσεις:
- Δείγματα βασικής αλήθειας, αλλά πρέπει να χρησιμοποιούν τα δικά τους στο συμπέρασμα
- Τα δικά τους προβλεπόμενα διακριτικά
- Δείκτες τυχαίου θορύβου
- Μελλοντικά διακριτικά
- Τι κάνει η προγραμματισμένη δειγματοληψία κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης;
- Πάντα τροφοδοτεί το αληθινό διακριτικό
- Επιλέγει τυχαία μεταξύ του αληθινού διακριτικού και της πρόβλεψης του ίδιου του μοντέλου
- Απενεργοποιεί περιοδικά τη λειτουργία απώλειας
- Διπλασιάζει το ρυθμό μάθησης με την πάροδο του χρόνου
- Πώς αλλάζει η πιθανότητα χρήσης του διακριτικού εδάφους αλήθειας σε σχέση με την προπόνηση στην προγραμματισμένη δειγματοληψία;
- Παραμένει σταθερό
- Ξεκινά χαμηλά και αυξάνεται
- Ξεκινά ψηλά και φθείρεται προς το μηδέν
- Ταλαντώνεται τυχαία
- Ποιος εισήγαγε την προγραμματισμένη δειγματοληψία και πότε περίπου;
- Vaswani et al., 2017
- Hinton et al., 2006
- LeCun et al., 1998
- Bengio et al., 2015
- Ένα αναγνωρισμένο τεχνικό μειονέκτημα της τροφοδοσίας των δειγμάτων δειγμάτων πίσω κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης είναι ότι:
- Το διακριτό βήμα δειγματοληψίας είναι μη διαφοροποιήσιμο, περιπλέκοντας τις κλίσεις
- Κάνει την προπόνηση εντελώς ντετερμινιστική
- Δεν απαιτεί δεδομένα επικύρωσης
- Εξαλείφει την ανάγκη για ενσωματώσεις
- Ποιο σχήμα χρονοδιαγράμματος αναφέρεται συνήθως για τη μείωση της πιθανότητας επιβολής του δασκάλου;
- Σταθερά
- Αντίστροφη-σιγμοειδής αποσύνθεση
- Σταδιακή γραμμική αύξηση
- Τυχαία βόλτα
- At a decoding step where scheduled sampling chooses the model-output branch, what is fed as the next context token?
- The next ground-truth token every time
- A token from a separate validation sequence
- A token sampled from the model’s predicted distribution
- The average of all vocabulary embeddings
- Why does scheduled sampling usually begin with a high probability of using ground truth?
- It guarantees unbiased gradients
- It removes the need for a training schedule
- It makes inference use ground-truth tokens
- Early predictions are poor, so a correct prefix can stabilize initial learning