prompter: Что такое переобучение модели машинного обучения?

assistant: **Переобучение модели машинного обучения** — это явление, при котором модель слишком хорошо подстраивается под данные обучающей выборки, но плохо работает на новых данных, которые она не видела раньше.

Это может привести к тому, что модель теряет свою способность обобщать и делать правильные предсказания.
Переобучение может возникать по разным причинам, например, из-за слишком сложной модели, слишком маленькой или шумной выборки или недостаточной регуляризации.

*Для борьбы с переобучением существуют разные методы, например, увеличение размера выборки, уменьшение сложности модели или применение регуляризации или отбора признаков.*

prompter: А для языковых моделей есть риск переобучения? В частности, самые известные LLM имеют многие миллиарды параметров, и обучают их месяцами на тысячах процессоров — казалось бы, идеальные условия для переобучения. Или это явление относится только к задачам классификации, а к генеративным моделям оно не применимо?

Да, ещё вопрос: а что такое регуляризация?

assistant: Да, риск переобучения существует и для языковых моделей, особенно когда они имеют огромное количество параметров и обучаются на больших объемах данных. В таких случаях, модель может заучить детали входных данных и потерять обобщающую способность, что может привести к низкой точности на новых данных.

Одним из методов борьбы с переобучением является регуляризация. Это техника, которая добавляет дополнительные условия к обучению модели, чтобы предотвратить ее заучивание входных данных. Регуляризация может быть реализована различными способами, например, добавлением штрафов за большие значения параметров модели или сокращением числа параметров.

Для языковых моделей регуляризация может быть осуществлена путем использования различных методов, таких как отбор признаков, сокращение размерности векторных представлений слов или добавление штрафов к функции потерь модели. В целом, регуляризация является важным инструментом для борьбы с переобучением в языковых моделях и других задачах машинного обучения.

prompter: Что ты имеешь в виду под «низкой точностью на новых данных» для языковых моделей? Я понимаю, что такое данные и точность для классификаторов, к примеру. Но что это для языковых моделей?

Про регуляризацию, к сожалению, практически не понял ничего. Так что весь твой ответ пока что для меня эквивалентен гораздо более лаконичному, но не так чтобы очень полезному ответу: «да».

assistant: Под "низкой точностью на новых данных" для языковых моделей я имею в виду, что модель может быть обучена на некотором наборе данных, и показывать высокую точность на этом наборе данных, но она может показать низкую точность на данных, которые ей ранее не встречались.

Чтобы проиллюстрировать это, представьте, что у вас есть языковая модель, обученная на новостях. Если вы дадите этой модели предложение из новостей, то она вероятно сможет правильно определить его смысл. Однако, если вы дадите ей предложение из разговорной речи или из какой-то узкой тематической области, например, медицины, то модель может показать низкую точность, потому что ей не хватает информации, чтобы правильно обработать такие данные.

Относительно регуляризации, это методика, которая используется для предотвращения переобучения модели. В контексте языковых моделей, регуляризация может быть достигнута путем добавления дополнительных ограничений на параметры модели в процессе обучения, чтобы избежать слишком высокой точности на тренировочных данных, которые могут привести к переобучению и низкой точности на новых данных. Это может быть достигнуто различными способами, такими как добавление L1 или L2 регуляризации к функции потерь, или добавление дропаута в процессе обучения.

assistant: Да, риск переобучения также существует и для языковых моделей, особенно для моделей с большим количеством параметров и сложной архитектурой. Однако, при обучении языковых моделей обычно используются различные методы регуляризации, которые помогают предотвратить переобучение.

Регуляризация - это методика, которая используется для борьбы с переобучением модели. Она заключается в добавлении дополнительных ограничений к обучению модели, которые уменьшают сложность модели и, таким образом, предотвращают переобучение. Одним из наиболее популярных методов регуляризации является L2-регуляризация, при которой к функции потерь модели добавляется штраф за большие значения параметров модели. Это позволяет сделать модель более устойчивой к шумам в данных и предотвратить переобучение.

Кроме того, для борьбы с переобучением языковых моделей также используются другие методы, такие как обрезка градиента, дропаут, нормализация батчей и другие.

assistant: Сейчас используются различные методы для решения проблемы переобучения нейронных сетей. Например, самый эффективный из них - Dropout.

Главная идея **Dropout** — вместо обучения одной DNN обучить ансамбль нескольких DNN, а затем усреднить полученные результаты.
Сети для обучения получаются с помощью исключения из сети (dropping out) нейронов с вероятностью $p$, таким образом, вероятность того, что нейрон останется в сети, составляет $q=1-p$. “Исключение” нейрона означает, что при любых входных данных или параметрах он возвращает 0.
Исключенные нейроны не вносят свой вклад в процесс обучения ни на одном из этапов алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation); поэтому исключение хотя бы одного из нейронов равносильно обучению новой нейронной сети.

Регуляризация (англ. regularization) в статистике, машинном обучении, теории обратных задач — метод добавления некоторых дополнительных ограничений к условию с целью решить некорректно поставленную задачу или предотвратить переобучение. Чаще всего эта информация имеет вид штрафа за сложность модели.

prompter: Я работаю на компанию, помогающую медицинским работникам. Мне была предоставлена была задача создать чат бота, который бы сог выдавать справочную информацию, а также помогал советами менее. На данный момент данных не имеется. Распиши мне пошагово, что я должен сделать?

assistant: Говоря на простом языке, переобучение — неудачная попытка обучения модели, при которой модель уделяет слишком много внимания случайным особенностям обучающей выборки («учится не сигналу, а шуму»). Например, если вы хотите обучить модель различать фотографии собак и кошек, при длительном обучении на одних и тех же изображениях модель может вместо обнаружения существенных различий просто запомнить какие-то отличительные особенности конкретных фотографий. В этом случае будет казаться, что обучение идёт очень успешно, но при попытке применить модель к новым данным окажется, что она ничему полезному не научилась. В этом случае говорят, что произошло переобучение модели.

assistant: Переобучение модели - это эффект при котором модель слишком сильно привыкает ко входным данным из датасета в ущерб общей точности. Для того чтобы избежать этого эффекта, нужно проверять работу модели на тестовой выборке, на которой модель не обучалась.

prompter: А можно более развернутый ответ?