ゼロから始める大規模言語モデル：Dropoutの深堀り

この記事では、Sebastian Raschkaの著書『ゼロから始める大規模言語モデル』のDropoutに関する章を学習した著者の経験を記録しています。Dropoutは、訓練中にランダムに一部のニューロンや重みを無視することで過学習を防ぎ、モデル全体に知識を広く分散させるための正則化手法です。著者はDropoutの実装方法を詳細に説明し、大規模言語モデルへの適用におけるいくつかの詳細な問題、例えば、Attention重みまたは値ベクトルへのDropoutの適用、結果として得られる行列の再バランス方法などを考察しています。この記事では、実用的なDropout率の選択や、バッチ処理のための高階テンソル処理の課題についても触れ、今後の学習への準備を整えています。