अनुक्रम वर्गीकरण कार्य करने के लिए रोबर्टा मॉडल के लिए एडॉप्टर को कैसे प्रशिक्षित करें

अनुक्रम वर्गीकरण कार्य करने के लिए रोबर्टा मॉडल के लिए एडॉप्टर को कैसे प्रशिक्षित करें

समय टिकट: अप्रैल 1, 2023 9:29 अपराह्न
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RoBERTa एक पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल है जिसने विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में उल्लेखनीय प्रदर्शन दिखाया है। हालाँकि, अनुक्रम वर्गीकरण जैसे किसी विशिष्ट कार्य के लिए RoBERTa का उपयोग करने के लिए, हमें इसे लेबल किए गए डेटासेट पर ठीक करने की आवश्यकता है। इस लेख में, हम चर्चा करेंगे कि अनुक्रम वर्गीकरण कार्य करने के लिए रोबर्टा मॉडल के लिए एक एडाप्टर को कैसे प्रशिक्षित किया जाए।

एडॉप्टर क्या है?

एडॉप्टर एक छोटा तंत्रिका नेटवर्क है जिसे किसी विशिष्ट कार्य के लिए अनुकूलित करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल में जोड़ा जाता है। यह पूरे मॉडल को दोबारा प्रशिक्षित किए बिना पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को ठीक करने का एक हल्का और कुशल तरीका है। एडेप्टर को कार्य-विशिष्ट डेटा की थोड़ी मात्रा पर प्रशिक्षित किया जाता है और इसे पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल में आसानी से प्लग किया जा सकता है।

रॉबर्टा मॉडल के लिए एक एडाप्टर का प्रशिक्षण

रॉबर्टा मॉडल के लिए एडाप्टर को प्रशिक्षित करने के लिए, हमें इन चरणों का पालन करना होगा:

चरण 1: डेटा तैयार करें

पहला कदम अनुक्रम वर्गीकरण कार्य के लिए डेटा तैयार करना है। हमें इनपुट अनुक्रमों और उनके संगत लेबलों के साथ एक लेबल डेटासेट की आवश्यकता है। डेटासेट को प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण सेट में विभाजित किया जाना चाहिए।

चरण 2: पूर्व-प्रशिक्षित रॉबर्टा मॉडल लोड करें

इसके बाद, हमें PyTorch या TensorFlow जैसे गहन शिक्षण ढांचे का उपयोग करके पूर्व-प्रशिक्षित RoBERTa मॉडल को लोड करने की आवश्यकता है। हम पूर्व-प्रशिक्षित रॉबर्टा मॉडल को लोड करने के लिए हगिंग फेस की ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं।

चरण 3: एक एडाप्टर परत जोड़ें

फिर हम पूर्व-प्रशिक्षित RoBERTa मॉडल में एक एडाप्टर परत जोड़ते हैं। एडॉप्टर परत एक छोटा तंत्रिका नेटवर्क है जिसमें एक या अधिक पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें होती हैं। एडॉप्टर परत का इनपुट पूर्व-प्रशिक्षित RoBERTa मॉडल का आउटपुट है, और आउटपुट अनुमानित लेबल है।

चरण 4: एडॉप्टर परत को प्रशिक्षित करें

फिर हम बैकप्रॉपैगेशन का उपयोग करके लेबल किए गए डेटासेट पर एडाप्टर परत को प्रशिक्षित करते हैं। प्रशिक्षण के दौरान, हम पूर्व-प्रशिक्षित रोबर्टा मॉडल के वजन को फ्रीज कर देते हैं और केवल एडॉप्टर परत के वजन को अपडेट करते हैं। हम एक छोटी सीखने की दर का उपयोग करते हैं और कुछ युगों तक प्रशिक्षण देते हैं जब तक कि सत्यापन हानि में सुधार नहीं हो जाता।

चरण 5: एडॉप्टर परत का मूल्यांकन करें

अंत में, हम परीक्षण सेट पर एडॉप्टर परत का मूल्यांकन करते हैं और सटीकता, परिशुद्धता, रिकॉल और एफ1 स्कोर की रिपोर्ट करते हैं। हम कन्फ्यूजन मैट्रिक्स और आरओसी कर्व का उपयोग करके एडॉप्टर परत के प्रदर्शन की कल्पना भी कर सकते हैं।

निष्कर्ष

इस लेख में, हमने चर्चा की कि अनुक्रम वर्गीकरण कार्य करने के लिए रॉबर्टा मॉडल के लिए एडाप्टर को कैसे प्रशिक्षित किया जाए। हमने देखा कि एक एडाप्टर किसी विशिष्ट कार्य के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को ठीक करने का एक हल्का और कुशल तरीका है। ऊपर उल्लिखित चरणों का पालन करके, हम RoBERTa मॉडल के लिए एक एडाप्टर को प्रशिक्षित कर सकते हैं और अनुक्रम वर्गीकरण कार्यों पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं।