استنادًا إلى نتائج البحث، إليك بعض الطرق الأساسية لتصور أداء المعلمات الفائقة المختلفة في نماذج الترجمة الآلية العصبية (NMT):
1. مخططات الإحداثيات المتوازية:
- تشير نتائج البحث إلى استخدام المخططات الإحداثية المتوازية لفهم العلاقات بين المعلمات الفائقة ومقاييس التقييم مثل درجة BLEU [2].
- تتيح لك هذه المخططات تصور تأثير المعلمات الفائقة المتعددة على أداء النموذج عبر مساحة التكوين بأكملها.
2. تصنيف أهمية المعلمة التشعبية:
- تناقش نتائج البحث ترتيب أهمية المعلمات الفائقة الفردية وأزواج المعلمات الفائقة بناءً على تأثيرها على درجة BLEU [2].
- يمكن أن يساعد ذلك في تحديد المعلمات الفائقة الأكثر تأثيرًا والتي يجب أن تكون محور جهود الضبط.
3. الرسوم البيانية للأداء:
- تُظهر نتائج البحث رسومًا بيانية لدرجات BLEU لتصور التباين الواسع في الأداء لنظام NMT الأساسي [2].
- يمكن أن يساعد ذلك في فهم التوزيع الإجمالي لأداء النموذج في ظل تكوينات مختلفة للمعلمات الفائقة.
4. تحليل ارتباط المعلمة الفائقة:
- تشير نتائج البحث إلى قياس معامل ارتباط سبيرمان بين تصنيفات التكوينات حسب درجة BLEU عبر مجموعات بيانات مختلفة [4].
- يمكن أن يكشف هذا ما إذا كانت تكوينات المعلمات الفائقة الجيدة يتم تعميمها بشكل جيد عبر مجموعات البيانات أم أنها خاصة بمجموعة بيانات.
5. تصور حدود باريتو :
- بالنسبة لتحسين المعلمات الفائقة متعددة الأهداف (على سبيل المثال، تحسين الدقة وسرعة الاستدلال)، تقترح نتائج البحث تصور نماذج باريتو المثالية [5].
- يمكن أن يساعد ذلك في فهم المفاضلات بين مقاييس الأداء المختلفة عند ضبط المعلمات الفائقة.
6. أدوات تصور البيانات:
- تشير نتائج البحث إلى الحاجة إلى إنشاء أدوات مخصصة لتصور البيانات للحصول على رؤى من الكمية الكبيرة من بيانات السجل الناتجة عن بحث المعلمات الفائقة [5].
- تطوير تصورات تفاعلية يمكن أن يسهل فهمًا أعمق لمساحة بحث المعلمات الفائقة وأداء النموذج.
من خلال الاستفادة من تقنيات التصور هذه، يمكنك الحصول على رؤى قيمة حول تأثير المعلمات الفائقة المختلفة على أداء نموذج NMT، وتحديد المعلمات الفائقة الأكثر تأثيرًا، وفهم المفاضلات التي ينطوي عليها ضبط المعلمة الفائقة.
الاستشهادات:[1] https://arxiv.org/pdf/2105.11516.pdf
[2] https://aclanthology.org/2020.tacl-1.26.pdf
[3] https://www.researchgate.net/figure/Hyper-parameters-for-training-NMT-models_tbl3_366618108
[4] https://direct.mit.edu/tacl/article/doi/10.1162/tacl_a_00322/96458/Reproducible-and-Efficient-Benchmarks-for
[5] https://www.cs.jhu.edu/~kevinduh/t/kduh-proposal2017.pdf