🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
Интересная штука Ссылка скрыта попытка построить универсальную модель для структурированных (табличных) данных. Идея как в LLM, только вместо языка у нас много-много реальных и синтетических табличных данных для претрейна. В итоге вместо обучения модели с нуля на собственных табличных данных, мы делаем файн-тюн.
Ключевые идеи, которые я уловил:
1) Context-Conditional Masked Modeling мы рассматриваем несколько строк таблиц как контекст и несколько фич из определенной строки как запрос. Пытаемся восстановить замаскированные фичи. В результате получаем обучение на совместное распределение. Что тут таргет - вообще не особо важно, модель учиться заполнять пропуски во всех фичах.
2) Модель основана на трансформере, отдельный аттеншн по строкам и столбцам. Вместо позиционного кодирования в LLM тут кодирование колонки (признака), чтобы модель понимала где мы что замаскировали. Эмбединг просто добавляется к значению признака.
3) На этапе предсказания у нас довольно большой выбор что использовать в качестве контекста (можно запихать кучу строк трейна), lumix отбирает по атеншну наиболее важные строки из него и делает предсказание только из них. Своеобразный дата-селекшн вместо feature selection.
В статье еще много про то как они синтезировали данные и почему это работает (по их мнению), но это я подробно читать не стал, хотя там много интересного.
Из практического: проще всего модель из докера запускать, но сходу что-то у меня не очень завелось, разумного вида трейн передать туда не удается, он разбухает в памяти раз в 100. Но забавно что даже довольно маленький трейн дает не рандомный результат (хотя и слабый, и да xgb даже такой не вытащит из этого трейна). Короче, возможно, это работает, но железа нужно очень много
