E2LLMの性能を向上させるためには、以下のモデル構造やハイパーパラメータの最適化が重要です。
アダプタの層数と構造: アダプタの層数を増やすことで、より複雑な関係を学習することが可能になります。特に、2層のMLPが最適であることが示されているため、層数の調整が重要です。
LoRAのランク: LoRAのランクを最適化することで、エンコーダとデコーダのパラメータを効果的に調整し、モデルの性能を向上させることができます。過剰なランクはオーバーフィッティングを引き起こす可能性があるため、適切な範囲での調整が必要です。
理解タスクの重み: 理解タスクの重みを調整することで、モデルがどの程度このタスクに重点を置くかを制御できます。特に、長文の再構築においては、適切な重み付けが性能に大きな影響を与えることがあります。
チャンクサイズの最適化: チャンクサイズを調整することで、エンコーダが保持する情報の質を向上させることができます。過剰な情報を含むチャンクは、埋め込みベクトルの特異性を損なう可能性があるため、適切なサイズ設定が重要です。
トレーニングデータの多様性: トレーニングデータの多様性を確保することで、モデルの汎化能力を向上させることができます。異なる文脈やスタイルのデータを使用することで、モデルがより広範な状況に対応できるようになります。