डोमेन-अनुकूली ट्रांसफार्मर
एक डोमेन-अनुकूली ट्रांसफार्मर (DAT) एक ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल है — जैसे BERT या ViT — जिसे एक स्पष्ट डोमेन-संरेखण उद्देश्य के साथ विस्तारित किया गया है ताकि सीखे गए निरूपण एक लेबल किए गए स्रोत डोमेन से एक अलग, अक्सर बिना लेबल वाले, लक्ष्य डोमेन में अच्छी तरह से स्थानांतरित हो सकें। यह दृष्टिकोण ट्रांसफार्मर की शक्तिशाली निरूपण क्षमता को डोमेन अनुकूलन तकनीकों जैसे कि प्रतिकूल प्रशिक्षण या विपरीत संरेखण के साथ जोड़ता है ताकि डोमेन शिफ्ट को कम किया जा सके।
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स्रोत
- Ni, J., Hernandez Abrego, G., Constant, N., Ma, J., Hall, K., Cer, D., & Yang, Y. (2021). Sentence-T5: Scalable Sentence Encoders from Pre-trained Text-to-Text Models. Findings of ACL 2022. arXiv:2108.08877. link ↗
- Guo, J., Shah, D., & Barzilay, R. (2022). Multi-Source Domain Adaptation with Mixture of Experts. In Proceedings of EMNLP 2018. arXiv:1809.02060. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Transformer (DAT). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/domain-adaptive-transformer
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