「露出バイアス」とはどういう意味ですか？
目次
エクスポージャーバイアスは、テキスト生成のために訓練されたモデルが、訓練中の正しいシーケンスに基づいて予測を行うときに起こるんだ。でも、実際にモデルを使うときには、自分の前の言葉を頼りに次の言葉を予測する必要がある。この訓練と実際の使用の違いが、ミスや正確さの低下につながることがあるんだ。
なんでこれが問題なの？
モデルが正しい入力だけから学ぶと、自分の出力に基づいて決定を下す練習が足りなくなるんだ。これが原因で、自分一人でテキストを作るときに信頼性が低くなることがある。結果として、生成されるテキストの質が悪くなったり、翻訳やストーリー作成みたいなタスクに苦労することがあるんだ。
エクスポージャーバイアスへの解決策
このエクスポージャーバイアスに対処するために、研究者たちはスケジュールサンプリングみたいな方法を使ってる。このアプローチでは、訓練中に徐々にモデルを自分の予測に慣れさせるんだ。そうすることで、モデルは自分が生成したテキストで作業しなきゃいけない実際の状況に対処するのが上手くなるんだ。新しい方法はさらにこれを強化して、モデルの挙動を教師モデルに近づけることに焦点を当ててて、全体的なパフォーマンスを向上させる手助けをするんだよ。