「ボトルネックアダプタを使用した効率的なモデルの微調整」

「ボトルネックアダプタを活用した効率的なモデルの微調整術」 (Bottleneck adapter wo katsuyou shita kouritsuteki na model no bidoujouzutsu)

Transformerベースのモデルをボトルネックアダプターで微調整する方法

モデルの特定のタスクで深層学習モデルからより良いパフォーマンスを得るために行うことができる最も一般的な方法の1つが微調整です。通常、モデルの微調整に必要な時間は、モデルのサイズに対応しており、モデルのサイズが大きいほど、微調整に必要な時間も長くなります。

現在では、Transformerベースのモデルなどの深層学習モデルはますます洗練されてきています。全体的には良いことですが、注意点もあります。それらは非常に多くのパラメータを持つ傾向があるため、大規模なモデルの微調整はより管理が困難になってきており、より効率的な方法が必要です。

この記事では、ボトルネックアダプターと呼ばれる数多くの効率的な微調整手法の1つについて議論します。この方法はどの深層学習モデルにも適用できますが、今回はTransformerベースのモデルに焦点を当てます。

この記事の構成は次の通りです。まず、特定のデータセット上でBERTモデルの通常の微調整を行います。その後、adapter-transformersライブラリを使用していくつかのボトルネックアダプターをBERTモデルに挿入し、微調整プロセスをより効率的にする方法について確認します。

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モデルの微調整を行う前に、使用するデータセットから始めましょう。

データセットについて

使用するデータセットには、Redditから収集されたメンタルヘルスに関連する異なる種類のテキストが含まれています（CC-BY-4.0でライセンスされています）。このデータセット自体はテキスト分類のタスクに適しており、与えられたテキストが鬱病的な感情を含んでいるかどうかを予測することができます。サンプルを見てみましょう。

!pip install datasetsfrom datasets import load_datasetdataset = load_dataset("mrjunos/depression-reddit-cleaned")print(dataset['train'][2])'''{'text': 'うつ状態のとき、次の日がはやく訪れないように、寝る代わりに夜通し起きている他の人が寝ていて何も期待していないときは、人生ははるかに平和です。', 'label': 1}'''

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