要約:
- 変換器モデル（例：chatGPTやBERT）は、下流のタスクで優れたパフォーマンスを提供するが、多くの事前トレーニングが必要。
- 変換器は高いパラメータ数とトレーニングデータが必要な理由：バイアスと分散の関連性。
- バリアンスは過学習とほぼ同義であり、高いバリアンスモデルは入力変数の微小な変化に対して予測値が大きく変動する。
- バイアスは過学習に関連し、モデルが特定の特徴に偏り、他の特徴を無視する状態を指す。
- 帰納バイアスは特定のルールや関数に対する事前優先性であり、事前知識から来る。
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は位置の独立性や局所性の仮定を持つ。
- 再帰ニューラルネットワーク（RNN）は短期記憶に偏る。
- 変換器はデータに対して少ない仮定を持ち、全体的な依存関係をキャプチャできる。
- 変換器は低い帰納バイアスを持ち、データを理解しやすいが、巨大で複雑。
感想:
この記事は、機械学習の深いテーマを新しい視点で明らかにし、変換器が他のモデルよりも優れている理由とその欠点を説明しています。変換器の低い帰納バイアスが、データの理解と汎化能力を向上させる一方、多くのパラメータとトレーニングデータが必要となることが分かりました。