Que signifie "Canaux aberrants"?
Table des matières
Les canaux aberrants désignent certains chemins dans un modèle où les valeurs sont beaucoup plus élevées que celles des autres chemins. Ça peut causer des problèmes, surtout quand on essaie de rendre le modèle plus facile à utiliser en réduisant sa taille ou sa complexité.
Pourquoi les canaux aberrants sont importants
Quand on utilise des modèles pour des tâches comme comprendre le langage, c'est important que tous les chemins fonctionnent bien ensemble. Les canaux aberrants peuvent poser des soucis pendant le processus de réduction de la mémoire ou d'accélération des performances du modèle. Si un chemin a des valeurs très élevées par rapport aux autres, ça rend plus difficile de tout caser dans une taille plus petite sans perdre en qualité.
Comment ils apparaissent
Ces canaux aberrants se manifestent souvent tôt dans l'entraînement du modèle. Ils ont tendance à apparaître plus fréquemment dans certaines parties du modèle, surtout là où les données passent par plusieurs couches en même temps.
Gérer le problème
Pour gérer l'impact des canaux aberrants, des techniques ont été développées pour ajuster les entrées et les sorties du modèle pendant l'entraînement. En ajustant ces chemins, il devient plus facile de maintenir la qualité tout en réduisant la taille du modèle. Ça aide à créer des modèles qui sont à la fois plus petits et efficaces dans leurs tâches.