Čo je učenie prenosu AI a ako funguje?

Ak máte záujem o trénovanie vlastného modelu AI na spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) alebo počítačové videnie, mali by ste sa zoznámiť s prenosovým učením a ako používať vopred trénované modely.

Bez prenosu učenia bude tréning efektívneho a spoľahlivého modelu často snaha obmedzujúca zdroje veľa peňazí, času a odborných znalostí, pričom vývojár ChatGPT OpenAI podľa odhadov minul milióny na školenia GPT-3, GPT-3.5 a GPT-4. So silou prenosového učenia môžete trénovať svoj vlastný model, ktorý je rovnako výkonný ako najnovší model GPT, s malými zdrojmi v krátkom čase.

Čo je učenie prenosu AI?

Transfer learning je myšlienka vziať si vopred vyškolený model, ako je BERT alebo jeden z nich rôzne modely GPT a trénovať ho na prispôsobenom súbore údajov na prácu na úlohách, na ktorých riešenie nebolo nevyhnutne vyškolené.

Môžete si napríklad vziať vopred vycvičený model na klasifikáciu rôznych druhov mačiek a vycvičiť ho na klasifikáciu psov. Prostredníctvom prenosového učenia by výcvik vášho modelu na klasifikáciu psov mal trvať výrazne menej času a zdrojov, aby sa stal rovnako spoľahlivým ako pôvodný model klasifikácie mačiek.

Funguje to, pretože mačky a psy zdieľajú mnohé črty, ktoré už vopred vycvičený model dokáže identifikovať. Keďže model klasifikujúci mačky dokáže identifikovať rôzne črty mačky, ako sú štyri nohy, kožušiny a výrazné ňucháčov, model na klasifikáciu psov môže preskočiť všetky tréningy, aby identifikoval tieto vlastnosti a zdedil ich od originálu Model. Po zdedení všetkých týchto neurónových sietí potom odrežete posledné vrstvy trénovaného modelu používaného na identifikáciu špecifickejších vlastností mačky a nahradíte ich súborom údajov špecifickým pre psov.

Aké modely AI môžete použiť na prenos výučby?

Ak chcete použiť prenosové učenie, budete potrebovať vopred vyškolený model. Vopred trénovaný model je bežne známy ako model AI trénovaný na účely získania všeobecných vedomostí o konkrétnom predmete alebo myšlienke. Tieto typy predtrénovaných modelov sú zámerne vyrobené pre ľudí, aby ich doladili a vytvorili modely pre konkrétnejšie aplikácie. Niektoré z najpopulárnejších predtrénovaných modelov sú pre NLP, napr BERT a GPTa počítačové videnie, ako napríklad VGG19 a Inceptionv3.

Hoci sú tieto ľahko vyladiteľné modely populárne, nie sú jediné, ktoré môžete použiť na prenos výučby. Môžete tiež použiť modely trénované na úlohy, ktoré sú špecifickejšie ako všeobecné rozpoznávanie objektov alebo jazyka. Pokiaľ model vyvinul neurónové siete použiteľné na model, ktorý sa pokúšate trénovať, môžete na prenos učenia použiť takmer akýkoľvek model.

Verejne dostupné predtrénované modely môžete získať z miest ako TensorFlow Hub, Hugging Face a trhovisko modelov OpenAI.

Výhody používania AI Transfer Learning

Transfer learning poskytuje niekoľko výhod oproti trénovaniu modelu AI od začiatku.

• Skrátený čas tréningu: Pri výcviku modelu od nuly sa veľká časť tréningového procesu vynakladá na všeobecné základné znalosti. Prostredníctvom prenosového učenia váš model automaticky zdedí všetky tieto základné znalosti, čím sa výrazne skráti čas školenia.
• Menšia požiadavka na zdroje: Keďže všetky základné znalosti už existujú, všetko, čo musíte urobiť, je ďalej trénovať model pre špecifiká vašej aplikácie. To si často vyžaduje len relatívne malý súbor údajov, ktorý je možné spracovať s menším výpočtovým výkonom.
• Vylepšený výkon: Ak neminiete milióny dolárov na zostavenie svojho modelu od nuly, nemôžete od obrovskej technologickej spoločnosti očakávať taký dobrý alebo spoľahlivý model ako veľký jazykový model (LLM). Pomocou prenosového učenia môžete využiť výkonné možnosti týchto vopred vyškolených LLM, ako je GPT, na zvýšenie výkonu vášho modelu.

Tréning modelu AI od začiatku je možný, ale potrebujete na to väčšie zdroje.

Ako funguje prenosové učenie?

V podstate existujú tri fázy, pokiaľ ide o prenos učenia.

• Výber predtrénovaného modelu: Predtrénovaný model absolvuje počiatočné školenie pomocou rozsiahleho súboru údajov zo zdrojovej úlohy, ako je napríklad ImageNet, alebo veľkej zbierky textu. Táto počiatočná tréningová fáza umožňuje modelu získať znalosti o všeobecných vlastnostiach a vzoroch nájdených v súbore údajov. Množstvo času a zdrojov, ktoré ušetríte prenosovým učením, bude závisieť od podobností medzi vopred pripraveným modelom a modelom, ktorý sa pokúšate vytvoriť.
• Extrakcia funkcií: Po výbere vopred trénovaného modelu na jemné doladenie sa počiatočné vrstvy vopred trénovaného modelu (najbližšie k vstupu) zmrazia; to znamená, že ich hmotnosti sú počas jemného dolaďovania fixné. Zmrazením týchto vrstiev sa zachovajú všeobecné znalosti získané počas fázy predškolenia a zabráni sa ich silnému ovplyvneniu súborom údajov špecifických pre úlohy cieľového modelu. V prípade modelov plne natrénovaných pre špecifické aplikácie sa posledné vrstvy modelov odstránia alebo sa odnaučia, aby sa cieľový model trénoval v iných špecifických aplikáciách.
• Jemné doladenie: Po zmrazení vopred natrénovaného modelu a odstránení vrchných vrstiev sa do učiaceho algoritmu privedie nový súbor údajov, ktorý sa potom použije na trénovanie nového modelu a špecifík jeho aplikácie.

Je toho viac než len tri fázy, ale tento náčrt približne popisuje, ako funguje proces učenia prenosu AI, s určitým jemným doladením.

Obmedzenia učenia prenosu AI

Hoci prenosové učenie je cenným konceptom pri trénovaní efektívnych a spoľahlivých modelov, existuje niekoľko obmedzení, ktoré musíte poznať pri používaní prenosového učenia na trénovanie modelu.

• Nezhoda úloh: Pri výbere základného modelu pre prenosové učenie sa musí tento model čo najviac zodpovedať problémom, ktoré bude nový model riešiť. Použitie modelu, ktorý klasifikuje mačky na vytvorenie modelu klasifikácie psov, s väčšou pravdepodobnosťou prinesie lepšie výsledky ako použitie modelu klasifikácie automobilov na vytvorenie modelu pre rastliny. Čím je základný model relevantnejší pre model, ktorý sa pokúšate vytvoriť, tým viac času a zdrojov ušetríte počas procesu učenia sa prenosu.
• Skreslenie množiny údajov: Aj keď sú vopred trénované modely často trénované vo veľkých súboroch údajov, stále existuje možnosť, že si počas tréningu vyvinuli určitú zaujatosť. Použitie vysoko zaujatého základného modelu by tiež spôsobilo, že model zdedí svoje odchýlky, čím sa zníži presnosť a spoľahlivosť vášho modelu. Bohužiaľ, pôvod týchto predsudkov je ťažké určiť kvôli black-box charakter hlbokého učenia.
• Nadmerné vybavenie: Jednou z hlavných výhod prenosového učenia je, že na ďalšie trénovanie modelu môžete použiť relatívne malý súbor údajov. Trénovanie modelu na množine údajov, ktorá je príliš malá, však môže spôsobiť nadmerné prispôsobenie, čo výrazne znižuje spoľahlivosť modelu pri poskytovaní nových údajov.

Takže zatiaľ čo prenosové učenie je šikovná technika učenia AI, existujú obmedzenia a nie je to nič zlé.

Mali by ste použiť prenosové učenie?

Odkedy boli k dispozícii vopred vyškolené modely, prenosové učenie sa vždy používalo na vytváranie špecializovanejších modelov. Naozaj nie je dôvod nepoužívať učenie s prenosom, ak už existuje predtrénovaný model relevantný pre problémy, ktoré bude váš model riešiť.

Hoci je možné trénovať jednoduchý model strojového učenia od nuly, bude to vyžadovať model hlbokého učenia veľa údajov, času a zručností, čo nebude dávať zmysel, ak môžete prepracovať existujúci model podobný tomu, ktorý plánujete vlak. Takže, ak chcete minúť menej času a peňazí na trénovanie modelu, skúste trénovať svoj model pomocou prenosového učenia.