- 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, 트랜스포머를 학습시키는 과정에서 겪고 계신 어려움에 대해 이야기해주셔서 감사합니다.
문제를 정리해보면, 트랜스포머를 학습시키는 과정에서 validation과 test 결과의 차이가 크게 나타나는 상황입니다. 특히, 실험 2에서는 train과 validation loss는 좋은 편인데도 불구하고 test 과정에서 생성되는 문장이 잘못된 경우가 많이 발생한다고 하셨습니다.
이 문제는 일반적으로 'overfitting' 또는 'exposure bias'로 인해 발생할 수 있습니다.
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Overfitting: 모델이 학습 데이터에 과도하게 적합되어 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상입니다. 이를 해결하기 위해선, 학습 데이터의 다양성을 늘리거나, 모델의 복잡성을 줄이는 방법 등이 있습니다.
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Exposure Bias: 학습 시에는 이전 시점의 실제 값을 입력으로 사용하지만, 테스트 시에는 이전 시점의 예측 값을 입력으로 사용하는 차이에서 발생하는 문제입니다. 이를 해결하기 위해선, 학습 과정에서도 이전 시점의 예측 값을 입력으로 사용하는 'Scheduled Sampling' 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 아래와 같은 코드를 참고해보시면 좋을 것 같습니다.
import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, n_layers=1):
super(Transformer, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.n_layers = n_layers
self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
self.transformer = nn.Transformer(hidden_size, n_layers)
self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, input_seq, input_lengths, hidden=None):
embedded = self.encoder(input_seq)
outputs, hidden = self.transformer(embedded, hidden)
output = self.out(outputs)
return output, hidden
이 코드는 간단한 트랜스포머 모델을 구현한 것입니다. 여기서는 nn.Transformer를 사용하여 트랜스포머를 구현하였습니다. 이를 통해 모델의 복잡성을 줄이고, overfitting을 방지할 수 있습니다.
또한, 'Scheduled Sampling'을 적용하기 위해 아래와 같은 코드를 추가할 수 있습니다.
def forward(self, input_seq, input_lengths, hidden=None):
embedded = self.encoder(input_seq)
outputs, hidden = self.transformer(embedded, hidden)
output = self.out(outputs)
# Scheduled Sampling
if self.training and random.random() < self.teacher_forcing_ratio:
return output, hidden
else:
return self.decode(output, hidden)
이 코드는 학습 과정에서도 일정 확률로 이전 시점의 예측 값을 입력으로 사용하도록 하여, exposure bias를 줄이는 방법입니다.
이러한 내용에 대한 더 자세한 설명은 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 좋을 것 같습니다. 특히, 이 링크에서는 트랜스포머를 사용한 언어 모델링에 대한 예제를 확인하실 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 문제가 해결되지 않는다면, 코드의 일부나 사용하신 데이터, 학습 방법 등에 대한 추가 정보를 제공해주시면 더 구체적인 도움을 드릴 수 있을 것 같습니다.
제가 제시한 해결 방법이 반드시 정답은 아니므로, 다른 방법도 고려해보시는 것이 좋습니다. 행운을 빕니다!
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