Czym jest nauka transferu AI i jak to działa?

Jeśli interesuje Cię szkolenie własnego modelu sztucznej inteligencji do przetwarzania języka naturalnego (NLP) lub widzenia komputerowego, zapoznaj się z nauczaniem transferowym i korzystaniem z wstępnie wyszkolonych modeli.

Bez transferu uczenia się szkolenie skutecznego i niezawodnego modelu będzie często przedsięwzięciem kosztującym zasoby i wymagającym dużo pieniędzy, czasu i wiedzy, a twórca ChatGPT, OpenAI, szacuje się, że wydał miliony na szkolenie GPT-3, GPT-3.5 i GPT-4. Dzięki sile transferu uczenia się możesz wytrenować własny model tak potężny, jak najnowszy model GPT przy niewielkich zasobach w krótkim czasie.

Czym jest nauka transferu AI?

Uczenie się transferowe to pomysł przyjęcia wcześniej wyszkolonego modelu, takiego jak BERT lub jeden z różne modele GPT i trenowanie go na niestandardowym zbiorze danych do pracy nad zadaniami, do których obsługi niekoniecznie został przeszkolony.

Na przykład, możesz wziąć wcześniej przeszkolony model do klasyfikowania różnych gatunków kotów i wyszkolić go do klasyfikowania psów. Dzięki uczeniu się transferu szkolenie modelu klasyfikacji psów powinno zająć znacznie mniej czasu i zasobów, aby stał się tak niezawodny, jak oryginalny model klasyfikacji kotów.

To działa, ponieważ koty i psy mają wiele wspólnych cech, które wstępnie wyszkolony model może już zidentyfikować. Ponieważ model klasyfikujący kota może identyfikować różne cechy kota, takie jak posiadanie czterech nóg, futra i wydatne pyski, model klasyfikujący psy może pominąć całe szkolenie, aby zidentyfikować te cechy i odziedziczyć je po oryginale Model. Po odziedziczeniu wszystkich tych sieci neuronowych odcinasz ostatnie warstwy wytrenowanego modelu używanego do identyfikacji bardziej szczegółowych cech kota i zastępujesz je zestawem danych specyficznym dla psów.

Jakich modeli sztucznej inteligencji możesz użyć do transferu uczenia się?

Aby korzystać z transferu uczenia się, potrzebujesz wstępnie wytrenowanego modelu. Wstępnie wyszkolony model jest powszechnie znany jako model AI wyszkolony w celu zdobycia ogólnej wiedzy na określony temat lub pomysł. Tego typu wstępnie wytrenowane modele są celowo tworzone, aby ludzie mogli dostrajać i tworzyć modele bardziej specyficzne dla aplikacji. Niektóre z najpopularniejszych wstępnie wytrenowanych modeli są przeznaczone dla NLP, na przykład BERT i GPToraz wizja komputerowa, taka jak VGG19 i Inceptionv3.

Te łatwe do dostrojenia modele, choć popularne, nie są jedynymi, których można użyć do uczenia się transferowego. Możesz także użyć modeli przeszkolonych w zakresie zadań bardziej szczegółowych niż ogólne rozpoznawanie obiektów lub języka. Tak długo, jak model rozwinął sieci neuronowe odpowiednie dla modelu, który próbujesz wytrenować, możesz użyć dowolnego modelu do transferu uczenia się.

Możesz uzyskać publicznie dostępne wstępnie wytrenowane modele z miejsc takich jak TensorFlow Hub, Hugging Face i rynek modeli OpenAI.

Korzyści z korzystania z AI Transfer Learning

Uczenie się transferu zapewnia kilka korzyści w porównaniu ze szkoleniem modelu AI od podstaw.

• Skrócony czas treningu: Podczas szkolenia modelu od podstaw duża część procesu szkolenia jest poświęcona ogólnej wiedzy podstawowej. Dzięki uczeniu się transferu Twój model automatycznie dziedziczy całą tę podstawową wiedzę, co znacznie skraca czas szkolenia.
• Mniejsze zapotrzebowanie na zasoby: Ponieważ cała podstawowa wiedza jest już dostępna, wszystko, co musisz zrobić, to dalej trenować model pod kątem specyfiki Twojej aplikacji. Często wymaga to stosunkowo niewielkiego zbioru danych, który można przetwarzać przy mniejszej mocy obliczeniowej.
• Poprawiona wydajność: O ile nie wydasz milionów dolarów na zbudowanie swojego modelu od podstaw, nie możesz oczekiwać modelu tak dobrego i niezawodnego, jak duży model językowy (LLM) od gigantycznej firmy technologicznej. Korzystając z transferu uczenia się, możesz wykorzystać potężne możliwości tych wstępnie wyszkolonych LLM, takich jak GPT, w celu zwiększenia wydajności swojego modelu.

Wytrenowanie modelu AI od podstaw jest możliwe, ale do tego potrzebne są większe zasoby.

Jak działa Transfer Learning?

Zasadniczo istnieją trzy etapy, jeśli chodzi o nauczanie transferowe.

• Wybór wstępnie wytrenowanego modelu: Wstępnie przeszkolony model przechodzi wstępne szkolenie przy użyciu dużego zestawu danych z zadania źródłowego, takiego jak ImageNet, lub dużej kolekcji tekstu. Ta początkowa faza szkolenia umożliwia modelowi zdobycie wiedzy na temat ogólnych funkcji i wzorców znalezionych w zbiorze danych. Ilość czasu i zasobów, które zaoszczędzisz dzięki nauczaniu transferowemu, będzie zależała od podobieństw między wstępnie wytrenowanym modelem a modelem, który próbujesz zbudować.
• Ekstrakcja cech: Po wybraniu wstępnie wytrenowanego modelu do dostrajania, początkowe warstwy wstępnie wytrenowanego modelu (najbliższe danych wejściowych) są zamrożone; oznacza to, że ich waga jest stała podczas dostrajania. Zamrożenie tych warstw zachowuje ogólną wiedzę zdobytą podczas fazy szkolenia wstępnego i zapobiega silnemu wpływowi na nie zestawu danych określonego zadania modelu docelowego. W przypadku modeli w pełni przeszkolonych pod kątem określonych aplikacji, ostatnie warstwy modeli są usuwane lub oduczane w celu przeszkolenia modelu docelowego w innych określonych aplikacjach.
• Strojenie: Po zamrożeniu wstępnie wytrenowanego modelu i usunięciu wierzchnich warstw nowy zestaw danych jest podawany do algorytmu uczenia, który jest następnie używany do uczenia nowego modelu i specyfiki jego zastosowania.

To coś więcej niż trzy etapy, ale ten zarys szczegółowo opisuje, jak działa proces uczenia się transferu AI, z pewnymi dopracowaniami.

Ograniczenia uczenia się AI Transfer

Chociaż uczenie transferowe jest cenną koncepcją w szkoleniu skutecznych i niezawodnych modeli, istnieje sporo ograniczeń, o których należy wiedzieć, korzystając z uczenia transferowego do trenowania modelu.

• Niezgodność zadań: Wybierając podstawowy model uczenia się transferowego, musi on być jak najbardziej adekwatny do problemów, które nowy model rozwiąże. Użycie modelu klasyfikującego koty do stworzenia modelu klasyfikującego psy z większym prawdopodobieństwem przyniesie lepsze wyniki niż użycie modelu klasyfikującego samochody do stworzenia modelu dla roślin. Im bardziej odpowiedni jest model podstawowy dla modelu, który próbujesz zbudować, tym więcej czasu i zasobów zaoszczędzisz w całym procesie transferu nauki.
• Odchylenie zbioru danych: Chociaż wstępnie wytrenowane modele są często szkolone w dużych zestawach danych, nadal istnieje możliwość, że podczas szkolenia rozwinęły one określone odchylenie. Użycie wysoce obciążonego modelu podstawowego spowodowałoby również, że model odziedziczyłby swoje odchylenia, zmniejszając w ten sposób dokładność i niezawodność modelu. Niestety, źródło tych uprzedzeń jest trudne do ustalenia ze względu na czarną skrzynkę głębokiego uczenia się.
• Nadmierne dopasowanie: Jedną z głównych zalet transferu uczenia się jest to, że można użyć stosunkowo małego zestawu danych do dalszego uczenia modelu. Jednak uczenie modelu na zbyt małym zbiorze danych może spowodować przeuczenie, co znacznie zmniejsza niezawodność modelu po dostarczeniu nowych danych.

Tak więc, chociaż nauka transferu jest przydatną techniką uczenia się AI, istnieją ograniczenia i nie jest to srebrna kula.

Czy warto korzystać z nauki transferu?

Odkąd pojawiły się wstępnie wytrenowane modele, uczenie transferowe zawsze było wykorzystywane do tworzenia bardziej wyspecjalizowanych modeli. Naprawdę nie ma powodu, aby nie korzystać z uczenia transferowego, jeśli istnieje już wstępnie wytrenowany model odpowiedni do problemów, które będzie rozwiązywał Twój model.

Chociaż możliwe jest wytrenowanie prostego modelu uczenia maszynowego od podstaw, będzie to wymagało zastosowania modelu uczenia głębokiego dużo danych, czasu i umiejętności, co nie ma sensu, jeśli można zmienić przeznaczenie istniejącego modelu podobnego do tego, który planujesz pociąg. Tak więc, jeśli chcesz poświęcić mniej czasu i pieniędzy na szkolenie modelu, spróbuj wyszkolić swój model poprzez naukę transferu.