Постоји неколико начина да се побољша ефикасност архитектуре у апликацијама за обраду природног језика:
1. Претходна обрада података: Претходна обрада може укључивати низ задатака као што су токенизација, означавање дела говора, лематизација и препознавање именованих ентитета. Ово осигурава да су улазни подаци у формату који алгоритам може брзо да разуме и да ради са њим.
2. Пренос учења: Пренос учења укључује пре-обуку модела на великом скупу података, а затим његово фино подешавање за одређени задатак. Ово смањује количину времена за обуку и побољшава укупну тачност модела.
3. Употреба механизама пажње: Механизми пажње омогућавају моделу да се фокусира на специфичне делове улазних података који су релевантни за задатак који је у руци. Ово доводи до ефикасније обраде података и побољшане тачности.
4. Обрезивање модела: Одсецање модела је техника која укључује уклањање непотребних параметара и веза у неуронској мрежи. Ово смањује величину модела и побољшава брзину закључивања без жртвовања тачности.
5. Употреба ГПУ-а: Графичке процесорске јединице (ГПУ) могу значајно побољшати брзину и ефикасност апликација за обраду природног језика паралелизацијом рачунања.
6. Компресија модела: Величина модела дубоког учења може се компримовати смањењем броја параметара или коришћењем типова података ниске прецизности. Ово смањује време рачунара и потребе за меморијом модела током обуке и закључивања.
Датум објављивања: