Zeker, ik kan uitleggen hoe regularisatie wordt toegepast in Large Language Models (LLM’s) en ik zal betrouwbare en erkende bronnen gebruiken om een technische beschrijving te geven.
Regularisatie is een techniek die wordt gebruikt om overfitten te voorkomen bij het trainen van machine learning modellen. In de context van LLM’s, zoals GPT-3 van OpenAI, is regularisatie cruciaal om de generalisatie van het model te verbeteren, zodat het niet alleen goed presteert op de trainingsdata, maar ook op nieuwe, ongeziene data.
1. L2-norm (Ridge Regularisatie): Een gebruikelijke methode is L2-norm regularisatie, ook wel bekend als Ridge regularisatie. Hierbij wordt een strafterm toegevoegd aan de verliesfunctie om extreem grote gewichten te beperken. De aangepaste verliesfunctie ( J(\theta) ) kan worden geschreven als: [ J(\theta) = \text{Loss}(\theta) + \lambda \sum_{i} \theta_i^2 ] waarbij ( \text{Loss}(\theta) ) de oorspronkelijke verliesfunctie is, ( \theta\_i ) de parameters van het model zijn, en ( \lambda ) een hyperparameter is die de sterkte van de regularisatie controleert.
1. L1-norm (Lasso Regularisatie): L1-norm voert een strafterm in die de som van de absolute waarden van de gewichten is. Dit leidt vaak tot sparsiteit in de gewichten, wat betekent dat sommige gewichten precies nul zullen zijn. De aangepaste verliesfunctie luidt: [ J(\theta) = \text{Loss}(\theta) + \lambda \sum_{i} |\theta_i| ]
1. Dropout: Dropout is een reguliere techniek waarbij willekeurig een deel van de neuronen in een netwerk wordt “uitgeschakeld” tijdens de training. Hierdoor wordt voorkomen dat het model te sterk afhankelijk wordt van specifieke neuronen. Het verhoogt de robuustheid van het model door elke update gebalanceerder te maken. Dropout kan worden toegepast met een bepaalde kans ( p ), waarin elke neuron onafhankelijk wordt gedeactiveerd.
1. Early Stopping: Een andere reguliere techniek is Early Stopping, waarbij de training wordt gestopt voordat het model volledig convergeert naar de training data. Dit kan worden gedaan door de prestaties op een validatie dataset te monitoren en te stoppen wanneer de prestaties beginnen te verslechteren.
- BERT: Bij de ontwikkeling van BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), maakte men gebruik van L2-norm regularisatie om ervoor te zorgen dat de gewichten niet te groot werden, wat kan leiden tot overfitten. Zie de originele BERT paper van Google: Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (arXiv:1810.04805).
- GPT-3: OpenAI’s GPT-3 gebruikte een combinatie van L2-norm regularisatie en Dropout om ervoor te zorgen dat het model robuust en generaliseerbaar bleef, ondanks zijn enorme aantal parameters. Leer meer in de GPT-3 paper: Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners (arXiv:2005.14165).
1. Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
2. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
Door het toepassen van deze regularisatie technieken kunnen Large Language Models hun capaciteit om verschillende taken uit te voeren significant verbeteren en zo minimaliseren ze de neiging tot overfitting. Dit leidt tot betere prestaties op uiteenlopende datasets en applicaties.
