استفاده از لایه‌های نرمال‌سازی (Layer Normalization) و Dropout در مدل های زبانی

در مدل‌های زبانی بزرگ، استفاده از لایه‌های نرمال‌سازی (Layer Normalization) و Dropout به طور گسترده‌ای برای بهبود کارایی و جلوگیری از Overfitting (بیش‌برازش) استفاده می‌شود. این دو تکنیک در شرایط مختلف نقش مهمی در بهبود عملکرد مدل دارند. بیایید هرکدام را جداگانه بررسی کنیم:

نرمال‌سازی درون‌لایه‌ای (Layer Normalization) به عنوان یک تکنیک برای نرمال‌سازی مقادیر ورودی به هر لایه استفاده می‌شود. این تکنیک در مدل‌های عمیق به ویژه در مدل‌های زبانی و شبکه‌های عصبی پیچیده، از جمله مدل‌های ترنسفورمر، به کار می‌رود.

• ثبات در فرآیند یادگیری: لایه‌های نرمال‌سازی می‌توانند توزیع ورودی‌های هر لایه را به‌طور یکنواخت کنند، که این امر باعث می‌شود مدل سریع‌تر و با ثبات‌تر یاد بگیرد.
• سرعت همگرایی بالاتر: از آنجا که ورودی به هر لایه نرمال‌سازی می‌شود، مدل به سرعت به سمت حداقل خطا همگرا می‌شود و این امر به افزایش کارایی و سرعت آموزش کمک می‌کند.

Dropout یک تکنیک regularization است که در آن در هر گام آموزشی، برخی از واحدهای شبکه به طور تصادفی غیر فعال می‌شوند (به طور معمول درصد مشخصی از نورون‌ها غیرفعال می‌شوند). این کار باعث می‌شود که مدل نتواند به روابط پیچیده‌ای که فقط در برخی از نورون‌ها وجود دارد، وابسته شود.

• جلوگیری از وابستگی بیش از حد به ویژگی‌های خاص: با غیرفعال کردن نورون‌ها به طور تصادفی، مدل قادر به یادگیری ویژگی‌های مختلف به‌طور مستقل از یکدیگر می‌شود.
• پیشگیری از پیچیدگی غیرضروری مدل: Dropout باعث می‌شود که مدل به اجبار ساختار ساده‌تری را یاد بگیرد که در مجموع باعث بهبود عمومیت مدل می‌شود.

• کاهش پیچیدگی مدل: با غیرفعال کردن نورون‌ها به طور تصادفی، مدل از یادگیری ویژگی‌های خاص و خاص‌گرا که ممکن است فقط در داده‌های آموزشی وجود داشته باشد، جلوگیری می‌کند. این باعث می‌شود که مدل عمومی‌تر و پایدارتر باشد.
• جلوگیری از یادگیری روابط تصادفی و غیرقابل تعمیم: اگر مدل به یادگیری روابط تصادفی بین ویژگی‌های خاص داده‌ها بپردازد، احتمال دارد که overfitting رخ دهد. Dropout مانع از این امر می‌شود.

• نرمال‌سازی لایه‌ای باعث می‌شود که مدل در فرآیند یادگیری کمتر تحت تأثیر نوسانات داده‌ها قرار بگیرد و مدل به سرعت یاد بگیرد. این امر کمتر احتمال overfitting را ایجاد می‌کند زیرا مدل به‌طور یکنواخت‌تری به داده‌ها می‌پردازد.
• Dropout به طور خاص با محدود کردن وابستگی‌های غیرضروری در شبکه، از یادگیری روابط خاص و غیر تعمیم‌پذیر جلوگیری می‌کند. این امر باعث می‌شود که مدل در داده‌های جدید بهتر عمل کند و overfitting کاهش یابد.

در مجموع، این دو تکنیک کمک می‌کنند تا مدل‌های بزرگ زبان، که معمولاً پیچیدگی‌های زیادی دارند و مستعد overfitting هستند، عملکرد بهتری داشته باشند و قابلیت تعمیم بالاتری پیدا کنند.