Компания хочет создать классификатор спама для текста электронных писем. У них есть несколько тысяч размеченных примеров, и они планируют дообучить предварительно обученную модель BERT (обученную на английской Википедии). Как специалист должен инициализировать модель BERT перед дообучением на пользовательских размеченных электронных письмах?

Правильный подход при дообучении предварительно обученной модели BERT для новой задачи классификации, такой как обнаружение спама, заключается в использовании предварительно обученных весов для всех слоев, кроме выходного. Это позволяет модели использовать знания, полученные из обширного корпуса данных (например, английской Википедии), на котором она была изначально обучена. Затем последний полносвязный слой заменяется новым классификатором, адаптированным под конкретную задачу. После этого вся модель, включая новый классификатор, дообучается на размеченных данных электронной почты. Инициализация всех слоев, кроме последнего, предварительно обученными весами, но без замены последнего слоя, не позволит модели эффективно адаптироваться к новой задаче. Инициализация всех слоев случайными весами игнорирует преимущества предварительного обучения и фактически превращает процесс в обучение с нуля. Обучение только классификатора поверх первого выходного токена, замораживая остальные слои, может быть эффективным для некоторых задач, но для достижения наилучшей производительности в большинстве случаев требуется дообучение всей модели.