Выбор модели: от LSTM к BERT

Первоначально я начал работать с рекуррентными нейронными сетями (LSTM), но они быстро показали свои ограничения. LSTM не справлялись с задачей, потому что спамеры часто используют методы изменения текста, например, замену букв цифрами или использование символов из других языков. Рекуррентные сети не могли эффективно анализировать такие изменения в контексте текста. После ряда экспериментов я пришел к решению использовать трансформеры, в частности BERT. Эта модель оказалась куда более мощной и гибкой, особенно с учетом её русскоязычных предобученных версий.

Трансформеры позволили мне более точно и глубоко анализировать тексты, учитывая контекст и сложные изменения в сообщениях. Одним из главных преимуществ BERT оказалось то, что он отлично справляется с обработкой длинных текстов и может учитывать взаимосвязь между словами в предложении. Это критически важно для задачи классификации спама, где отдельные слова могут быть невинными, но в контексте предложения формировать спам-сообщение.

Технические сложности и решение с GPU

Как только я перешел на трансформеры, возникли новые проблемы. Обучение таких моделей требует больших вычислительных ресурсов, особенно когда работаешь с большими объемами данных. Первое время я арендовал серверы с GPU, но это оказалось слишком дорого. Тогда я решил приобрести собственный графический ускоритель, что позволило мне значительно снизить затраты и ускорить обучение. Каждая модель обучалась около 16 часов, и в итоге было создано около 50 версий. С каждым новым обучением модель становилась всё точнее и эффективнее.

Оценка эффективности: метрики и мониторинг

Чтобы убедиться, что модель работает корректно, я использую несколько ключевых метрик: Accuracy, Loss, F1-score, Recall и Precision. Все эти показатели помогают понять, насколько точно модель классифицирует спам-сообщения и как хорошо она справляется с задачей. В среднем, показатели F1, Recall и Precision достигают уровня выше 0.9, что говорит о высокой точности работы модели. Я также тестирую модель на новых данных, которые не были включены в исходный датасет, чтобы убедиться, что она справляется с задачами, которые не были заранее учтены.

Мониторинг показал, что с каждым новым циклом обучения модель становилась всё лучше, и теперь она может эффективно фильтровать спам в реальном времени. За всё время использования бота пользователи практически не обращались в техподдержку. Было лишь несколько обращений по поводу багов, ложных срабатываний и помощи с добавлением бота в группы, все проблемы были быстро решены.

Планы на будущее

Я планирую развивать @RuModeratorAI_Bot дальше. Один из ближайших шагов — улучшение способности модели работать с английским языком и добавление поддержки других языков. Спам существует не только в русскоязычном сегменте, и чтобы бот был полезен для международных групп, мне нужно расширить языковые возможности модели.

Надеюсь, мой опыт будет полезен другим разработчикам, которые сталкиваются с задачей автоматической модерации. Если вам нужен эффективный антиспам для вашего чата, попробуйте моего бота @RuModeratorAI_Bot — он уже готов помочь вам в борьбе с навязчивыми спамерами!