Det finns flera sätt att förbättra arkitekturens effektivitet i applikationer för bearbetning av naturligt språk:
1. Förbearbetning av data: Förbearbetning kan involvera en rad uppgifter som tokenisering, ordordstaggning, lemmatisering och igenkänning av namngivna enheter. Detta säkerställer att indata är i ett format som algoritmen snabbt kan förstå och arbeta med.
2. Överföringslärande: Överföringslärande innebär att man förtränar en modell på en stor datamängd och sedan finjusterar den till en specifik uppgift. Detta minskar mängden träningstid och förbättrar modellens övergripande noggrannhet.
3. Användning av uppmärksamhetsmekanismer: Uppmärksamhetsmekanismer tillåter modellen att fokusera på specifika delar av indata som är relevanta för den aktuella uppgiften. Detta leder till effektivare bearbetning av data och förbättrad noggrannhet.
4. Modellbeskärning: Modellbeskärning är en teknik som går ut på att ta bort onödiga parametrar och kopplingar i det neurala nätverket. Detta minskar storleken på modellen och förbättrar slutledningshastigheten utan att offra noggrannheten.
5. Användning av GPU:er: Grafikbearbetningsenheter (GPU) kan avsevärt förbättra hastigheten och effektiviteten hos naturliga språkbehandlingsprogram genom att parallellisera beräkningar.
6. Komprimering av modell: Storleken på modeller för djupinlärning kan komprimeras genom att minska antalet parametrar eller använda datatyper med låg precision. Detta minskar beräkningstiden och minneskraven för modellen under både träning och slutledning.
Publiceringsdatum: