➡️ Почему при обучении моделей иногда используют так называемый «teacher forcing», и какие у этого метода есть недостатки

«Teacher forcing» — это техника, часто применяемая при обучении рекуррентных моделей, например, в задачах генерации текста или перевода. Во время обучения модель получает на вход правильные предыдущие шаги (правильные слова или символы), а не свои собственные предсказания. Это помогает быстрее учиться, так как модель не накапливает ошибки.

Однако у этого подхода есть проблема:
➖ на этапе генерации (инференса) модель уже не видит правильных ответов, а опирается только на свои предыдущие предсказания. Если где-то ошибка — она может нарастать и «вести» модель в неверное состояние, что снижает качество результатов.

Это называется «рассогласованием» между тренировкой и тестом (train-test mismatch). Чтобы его уменьшить, используют разные техники, например, постепенный переход от teacher forcing к использованию собственных предсказаний модели (scheduled sampling).

Библиотека собеса по Data Science