Construindo um LLM do Zero: Um mergulho profundo no Dropout

Este post documenta a jornada do autor pelo capítulo de dropout do livro de Sebastian Raschka "Construa um Modelo de Linguagem Grande (do Zero)". Dropout é uma técnica de regularização que previne o overfitting ignorando aleatoriamente alguns neurônios ou pesos durante o treinamento, espalhando assim o conhecimento mais amplamente pelo modelo. O autor detalha a implementação do dropout e explora nuances de sua aplicação em LLMs, como aplicar dropout em pesos de atenção ou vetores de valor, e rebalancear a matriz resultante. O post também aborda escolhas práticas de taxa de dropout e os desafios de lidar com tensores de ordem superior para processamento de lotes, preparando o cenário para aprendizado futuro.