「表象崩壊」とはどういう意味ですか？
目次
表現崩壊は、特に言語タスクや学習に使われるモデルが、異なる入力を区別する能力を失うときに起こる。これによって、異なるシーケンスに対して似たような出力が出て、モデルの精度が下がる。
なぜ起こるのか
デコーダー専用のトランスフォーマーみたいな複雑なモデルでは、ユニークであるべき入力が非常に似たような表現を生んじゃうことがある。これは、情報が処理される方法や保存される方法、さらに低精度フォーマットみたいな技術の限界が影響してる。
影響
表現崩壊が起きると、カウントや情報のコピーみたいな正確さが求められるタスクでエラーが発生することがある。モデルは、異なる結果につながるはずの入力に対して違う反応を示さなくなっちゃうから、使い物にならなくなる。
解決策
研究によると、状況を改善する方法があるらしい。モデルの予測や情報処理の方法を調整することで、崩壊を防いで、より良いパフォーマンスを維持できるかもしれない。