Что такое трансферное обучение ИИ и как оно работает?

Если вы заинтересованы в обучении собственной модели ИИ обработке естественного языка (NLP) или компьютерному зрению, вам следует ознакомиться с трансферным обучением и тем, как использовать предварительно обученные модели.

Без трансферного обучения обучение эффективной и надежной модели часто будет ресурсоемким мероприятием, требующим много денег, времени и опыта, а разработчик ChatGPT OpenAI, по оценкам, потратил миллионы на обучение GPT-3, GPT-3.5 и ГПТ-4. Благодаря возможностям трансферного обучения вы можете обучить свою собственную модель, такую ​​же мощную, как последняя модель GPT, с небольшими ресурсами за короткий период времени.

Что такое трансферное обучение ИИ?

Трансферное обучение — это идея использовать предварительно обученную модель, такую ​​как BERT или одну из различные модели GPT и обучение его работе с пользовательским набором данных для работы над задачами, для решения которых он не был обучен.

Например, вы можете взять предварительно обученную модель для классификации различных видов кошек и научить ее классифицировать собак. Благодаря трансферному обучению обучение вашей модели классификации собак должно занимать значительно меньше времени и ресурсов, чтобы стать такой же надежной, как исходная модель классификации кошек.

Это работает, поскольку кошки и собаки имеют много общих черт, которые предварительно обученная модель уже может идентифицировать. Поскольку модель классификации кошек может идентифицировать различные черты кошки, такие как наличие четырех ног, шубки и выступающие морды, модель классификации собак может пропустить все обучение, чтобы идентифицировать эти черты и унаследовать их от оригинала. модель. После наследования всех этих нейронных сетей вы отсекаете последние слои обученной модели, используемой для определения более специфических черт кошки, и заменяете их набором данных, специфичным для собак.

Какие модели ИИ вы можете использовать для трансферного обучения?

Чтобы использовать трансферное обучение, вам понадобится предварительно обученная модель. Предварительно обученная модель широко известна как модель ИИ, обученная с целью получения общих знаний по конкретному предмету или идее. Эти типы предварительно обученных моделей специально созданы для точной настройки и создания моделей для конкретных приложений. Некоторые из самых популярных предварительно обученных моделей предназначены для НЛП, например БЕРТ и GPTи компьютерное зрение, например VGG19 и Inceptionv3.

Несмотря на свою популярность, эти легко настраиваемые модели — не единственные, которые можно использовать для трансферного обучения. Вы также можете использовать модели, обученные более конкретным задачам, чем обычное распознавание объектов или языка. Пока модель имеет развитые нейронные сети, применимые к модели, которую вы пытаетесь обучить, вы можете использовать практически любую модель для трансферного обучения.

Вы можете получить общедоступные предварительно обученные модели в таких местах, как TensorFlow Hub, Hugging Face и на рынке моделей OpenAI.

Преимущества использования AI Transfer Learning

Трансферное обучение дает несколько преимуществ по сравнению с обучением модели ИИ с нуля.

• Сокращенное время обучения: При обучении модели с нуля большая часть процесса обучения тратится на общие базовые знания. Благодаря трансферному обучению ваша модель автоматически наследует все эти базовые знания, что значительно сокращает время обучения.
• Меньше требований к ресурсам: Поскольку все базовые знания уже есть, все, что вам нужно сделать, это дополнительно обучить модель специфике вашего приложения. Для этого часто требуется относительно небольшой набор данных, который можно обработать с меньшей вычислительной мощностью.
• Улучшенная производительность: Если вы не потратите миллионы долларов на создание своей модели с нуля, вы не можете ожидать от гигантской технологической компании такой же хорошей или надежной модели, как большая языковая модель (LLM). Используя трансферное обучение, вы можете использовать мощные возможности этих предварительно обученных LLM, таких как GPT, для повышения производительности вашей модели.

Обучение модели ИИ с нуля возможно, но для этого вам потребуются большие ресурсы.

Как работает трансферное обучение?

По сути, есть три этапа, когда речь идет о трансферном обучении.

• Выбор предварительно обученной модели: Предварительно обученная модель проходит начальное обучение с использованием значительного набора данных из исходной задачи, такой как ImageNet, или большого набора текста. Этот начальный этап обучения позволяет модели получить знания об общих функциях и закономерностях, обнаруженных в наборе данных. Количество времени и ресурсов, которые вы сэкономите на трансферном обучении, будет зависеть от сходства между предварительно обученной моделью и моделью, которую вы пытаетесь построить.
• Извлечение функции: После выбора предварительно обученной модели для тонкой настройки начальные слои предварительно обученной модели (ближайшие к входным данным) замораживаются; это означает, что их веса остаются фиксированными во время точной настройки. Замораживание этих слоев сохраняет общие знания, полученные на этапе предварительной подготовки, и предотвращает сильное влияние на них набора данных для конкретных задач целевой модели. Для моделей, полностью обученных для конкретных приложений, последние уровни моделей удаляются или не учитываются, чтобы целевая модель могла быть обучена для других конкретных приложений.
• Тонкая настройка: После того, как предварительно обученная модель была заморожена и верхние слои удалены, новый набор данных подается в алгоритм обучения, который затем используется для обучения новой модели и особенностей ее применения.

Это нечто большее, чем три этапа, но в этом кратком изложении подробно описывается, как работает процесс обучения переносу ИИ, с некоторой тонкой настройкой.

Ограничения передачи обучения ИИ

Хотя трансферное обучение является ценной концепцией обучения эффективных и надежных моделей, существует довольно много ограничений, которые необходимо знать при использовании трансферного обучения для обучения модели.

• Несоответствие задач: При выборе базовой модели для трансферного обучения она должна быть максимально релевантной проблемам, которые будет решать новая модель. Использование модели, классифицирующей кошек, для создания модели классификации собак с большей вероятностью даст лучшие результаты, чем использование модели классификации автомобилей для создания модели растений. Чем более релевантна базовая модель модели, которую вы пытаетесь построить, тем больше времени и ресурсов вы сэкономите в процессе переноса обучения.
• Смещение набора данных: Хотя предварительно обученные модели часто обучаются на больших наборах данных, все же существует вероятность того, что во время обучения они выработали определенную предвзятость. Использование сильно смещенной базовой модели также приведет к тому, что модель унаследует свои смещения, что снизит точность и надежность вашей модели. К сожалению, происхождение этих предубеждений трудно определить из-за черный ящик глубокого обучения.
• Переоснащение: Одним из основных преимуществ трансферного обучения является то, что вы можете использовать относительно небольшой набор данных для дальнейшего обучения модели. Однако обучение модели на слишком маленьком наборе данных может привести к переобучению, что значительно снижает надежность модели при наличии новых данных.

Таким образом, хотя трансферное обучение является удобной техникой обучения ИИ, существуют ограничения, и это не панацея.

Стоит ли использовать трансферное обучение?

С момента появления предварительно обученных моделей трансферное обучение всегда использовалось для создания более специализированных моделей. На самом деле нет причин не использовать трансферное обучение, если уже есть предварительно обученная модель, имеющая отношение к проблемам, которые ваша модель будет решать.

Хотя можно обучить простую модель машинного обучения с нуля, для модели глубокого обучения потребуется много данных, времени и навыков, которые не будут иметь смысла, если вы сможете перепрофилировать существующую модель, подобную той, которую вы планируете тренироваться. Итак, если вы хотите тратить меньше времени и денег на обучение модели, попробуйте обучить свою модель с помощью трансферного обучения.