Ang length normalization ay isang diskarteng ginagamit sa paghahanap ng beam o iba pang mga algorithm ng pagbuo ng sequence upang tugunan ang mga bias patungo sa mas maikli o mas mahabang mga sequence. Nilalayon nitong tiyakin ang patas na pagsusuri at pagraranggo ng mga pagkakasunud-sunod ng iba't ibang haba, lalo na kapag gumagamit ng mga pamamaraan ng pagmamarka na nakabatay sa posibilidad.
Sa konteksto ng beam search:
Natugunan ang Problema
- Length Biases: Kung walang pag-normalize sa haba, ang mas mahahabang sequence ay may posibilidad na magkaroon ng mas mababang probabilities kumpara sa mas maiikling sequence, dahil lang sa pagdami ng probabilities sa bawat hakbang. Bilang resulta, ang mga mas maiikling sequence ay madalas na nangingibabaw sa beam search dahil sa kanilang mas mataas na posibilidad ng paglitaw.
Paano Gumagana ang Length Normalization
-
Layunin: Ang layunin ng pag-normalize ng haba ay ayusin ang mga marka o probabilidad ng mga sequence ng kandidato batay sa mga haba ng mga ito upang maiwasan ang pagkiling sa anumang partikular na haba.
-
Normalization Factor: Kabilang dito ang pag-scale ng mga score ng mga sequence sa pamamagitan ng isang factor na isinasaalang-alang ang haba ng mga ito.
-
Haba ng Parusa: Karaniwan, ito ay nagsasangkot ng paghahati sa log-probability (o anumang sukatan ng pagmamarka) sa haba ng sequence o paglalapat ng termino ng parusa na inversely proportional sa haba ng sequence.
Halimbawa
-
Ipagpalagay na mayroon kang dalawang sequence: Ang Sequence A ay may haba na 5 at isang log-probability na -10, at Sequence B ay may haba na 7 at isang log-probability na -15.
-
Kung walang normalisasyon ng haba, ang Sequence A ay lumalabas na may mas mataas na posibilidad (mula noong -10 > -15), kahit na mas maikli ito.
-
Sa pag-normalize ng haba, maaaring maisaayos ang mga score sa pamamagitan ng paghahati sa log-probability sa kani-kanilang mga haba ng sequence: Ang naayos na score ng Sequence A ay nagiging -10/5 = -2, at ang adjusted score ng Sequence B ay naging -15/7 ≈ -2.14.
-
Pagkatapos ng normalization ng haba, ang Sequence B ay maaaring magkaroon ng bahagyang mas mataas na adjusted probability, kung isasaalang-alang ang mas mahabang haba nito.
Layunin at Epekto
-
Pantay na Pagsusuri: Ang normalisasyon ng haba ay naglalayong tiyakin ang patas na pagsusuri at pagraranggo ng mga pagkakasunud-sunod sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa mga haba ng mga ito, na pinapagaan ang bias patungo sa mas maiikling pagkakasunud-sunod.
-
Balanseng Paggalugad: Sa pamamagitan ng pag-normalize ng mga marka batay sa haba, maaaring tuklasin ng beam search ang mga pagkakasunud-sunod ng iba't ibang haba nang mas pantay, na humihikayat ng pagkakaiba-iba sa mga nabuong output.
Kahalagahan sa Sequence Generation
-
Ang haba ng normalisasyon ay partikular na mahalaga sa mga gawain kung saan ang haba ng output sequence ay makabuluhang nag-iiba o kung saan ang pagpapabor sa mas maikli o mas mahabang mga sequence ay maaaring humantong sa mga bias na resulta.
-
Nakakatulong ito sa pagkakaroon ng balanse sa pagitan ng pagbuo ng maikli, magkakaugnay na mga output at pag-explore ng mas mahaba, mas mayaman sa konteksto na mga pagkakasunud-sunod.
Sa esensya, inaayos ng pag-normalize ng haba sa paghahanap ng beam ang mga marka ng mga pagkakasunud-sunod ng kandidato batay sa kanilang mga haba upang matiyak ang isang patas na paghahambing at pagraranggo, na nagpo-promote ng mas balanseng pag-explore ng mga pagkakasunud-sunod ng iba't ibang haba.
