Co je to AI Transfer Learning a jak to funguje?

Pokud máte zájem trénovat svůj vlastní model umělé inteligence pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) nebo počítačové vidění, měli byste se seznámit s přenosovým učením a jak používat předem trénované modely.

Bez přenosu učení bude trénink efektivního a spolehlivého modelu často snaha omezující zdroje, která bude vyžadovat spoustu peněz, času a odborných znalostí, protože vývojář ChatGPT OpenAI podle odhadů utratil miliony na školení GPT-3, GPT-3.5 a GPT-4. Díky schopnosti přenosového učení můžete trénovat svůj vlastní model stejně výkonný jako nejnovější model GPT s malými prostředky během krátké doby.

Co je AI Transfer Learning?

Transfer learning je myšlenka vzít si předem vyškolený model, jako je BERT nebo jeden z nich různé modely GPT a trénovat jej na vlastní datové sadě pro práci na úkolech, na jejichž řešení nebylo nezbytně nutné.

Můžete například vzít předem vycvičený model pro klasifikaci různých druhů koček a vycvičit jej pro klasifikaci psů. Prostřednictvím přenosového učení by výcvik vašeho modelu pro klasifikaci psů měl trvat podstatně méně času a prostředků, aby se stal stejně spolehlivým jako původní model klasifikace kočky.

To funguje, protože kočky a psi sdílejí mnoho vlastností, které již předem vycvičený model dokáže identifikovat. Protože model klasifikující kočky dokáže identifikovat různé rysy kočky, jako jsou čtyři nohy, kožichy a výrazné čenich, model pro klasifikaci psů může přeskočit veškerý výcvik, aby identifikoval tyto vlastnosti a zdědil je od originálu Modelka. Po zdědění všech těchto neuronových sítí pak odříznete poslední vrstvy trénovaného modelu používaného k identifikaci specifičtějších rysů kočky a nahradíte je datovou sadou specifickou pro psy.

Jaké modely umělé inteligence můžete použít pro přenos učení?

Chcete-li používat přenosové učení, budete potřebovat předem vyškolený model. Předtrénovaný model je běžně známý jako model AI trénovaný za účelem získání obecných znalostí o určitém předmětu nebo myšlence. Tyto typy předtrénovaných modelů jsou záměrně vyrobeny pro lidi, aby je mohli doladit a vytvořit modely více specifické pro aplikaci. Některé z nejoblíbenějších předtrénovaných modelů jsou pro NLP, jako je BERT a GPTa počítačové vidění, jako je VGG19 a Inceptionv3.

I když jsou tyto snadno vyladitelné modely populární, nejsou jediné, které můžete použít pro přenos učení. Můžete také použít modely trénované na úkolech specifičtějších, než je obecné rozpoznávání objektů nebo jazyka. Pokud model vyvinul neuronové sítě použitelné pro model, který se snažíte trénovat, můžete pro přenos učení použít téměř jakýkoli model.

Veřejně dostupné předtrénované modely můžete získat z míst, jako je TensorFlow Hub, Hugging Face a tržiště modelů OpenAI.

Výhody používání AI Transfer Learning

Přenosové učení poskytuje několik výhod oproti trénování modelu umělé inteligence od nuly.

• Zkrácená doba tréninku: Při výcviku modelu od nuly je velká část tréninkového procesu věnována obecným základním znalostem. Prostřednictvím přenosového učení váš model automaticky zdědí všechny tyto základní znalosti, čímž se výrazně zkrátí doba školení.
• Menší požadavek na zdroje: Protože všechny základní znalosti již existují, vše, co musíte udělat, je dále trénovat model pro specifika vaší aplikace. To často vyžaduje pouze relativně malý soubor dat, který lze zpracovat s menším výpočetním výkonem.
• Zlepšený výkon: Dokud neutratíte miliony dolarů za stavbu svého modelu od nuly, nemůžete od obří technologické společnosti očekávat tak dobrý nebo spolehlivý model, jako je velký jazykový model (LLM). Pomocí přenosového učení můžete využít výkonné schopnosti těchto předem vyškolených LLM, jako je GPT, ke zvýšení výkonu vašeho modelu.

Trénink modelu umělé inteligence od nuly je možný, ale potřebujete k tomu větší zdroje.

Jak funguje přenosové učení?

V podstatě existují tři fáze, pokud jde o přenos učení.

• Výběr předtrénovaného modelu: Předtrénovaný model prochází počátečním školením pomocí rozsáhlé datové sady ze zdrojové úlohy, jako je ImageNet, nebo velké kolekce textu. Tato počáteční trénovací fáze umožňuje modelu získat znalosti o obecných rysech a vzorech nalezených v datové sadě. Množství času a zdrojů, které ušetříte přenosovým učením, bude záviset na podobnosti mezi předem trénovaným modelem a modelem, který se pokoušíte vytvořit.
• Extrakce funkcí: Jakmile je předem trénovaný model vybrán pro jemné doladění, počáteční vrstvy předem trénovaného modelu (nejblíže vstupu) jsou zmrazeny; to znamená, že jejich hmotnosti jsou během jemného ladění udržovány napevno. Zmrazení těchto vrstev zachová obecné znalosti získané během fáze předškolení a zabrání tomu, aby byly silně ovlivněny datovým souborem specifických pro úkoly cílového modelu. U modelů plně trénovaných pro konkrétní aplikace jsou finální vrstvy modelů odstraněny nebo odučeny, aby mohl být cílový model trénován v jiných specifických aplikacích.
• Doladění: Poté, co byl předem trénovaný model zmrazen a vrchní vrstvy odstraněny, je nová datová sada přivedena do učícího algoritmu, který je poté použit k trénování nového modelu a specifik jeho aplikace.

Je toho víc než jen tři fáze, ale tento nástin zhruba podrobně popisuje, jak proces učení přenosu AI funguje, s určitým doladěním.

Omezení AI Transfer Learning

Přestože je přenosové učení cenným konceptem při trénování efektivních a spolehlivých modelů, existuje několik omezení, která musíte znát při používání přenosového učení k trénování modelu.

• Neshoda úkolů: Při výběru základního modelu pro přenosové učení musí být tento model co nejvíce relevantní k problémům, které bude nový model řešit. Použití modelu, který klasifikuje kočky k vytvoření modelu klasifikace psů, pravděpodobně přinese lepší výsledky než použití modelu klasifikace automobilů k vytvoření modelu pro rostliny. Čím relevantnější je základní model pro model, který se pokoušíte vytvořit, tím více času a zdrojů ušetříte během procesu učení převodu.
• Zkreslení datové sady: Ačkoli jsou předem trénované modely často trénovány ve velkých souborech dat, stále existuje možnost, že si během trénování vyvinuly určité zkreslení. Použití vysoce zaujatého základního modelu by také způsobilo, že model zdědí své vychýlení, čímž se sníží přesnost a spolehlivost vašeho modelu. Bohužel je těžké určit původ těchto zkreslení kvůli black-box charakter hlubokého učení.
• Převybavení: Jednou z hlavních výhod transfer learningu je, že můžete použít relativně malou datovou sadu k dalšímu trénování modelu. Trénink modelu na datové sadě, která je příliš malá, však může způsobit nadměrné přizpůsobení, což výrazně snižuje spolehlivost modelu, když jsou poskytnuta nová data.

Takže i když je přenosové učení šikovná technika učení AI, existují omezení a není to žádná stříbrná kulka.

Měli byste používat přenosové učení?

Od doby, kdy byly k dispozici předtrénované modely, se přenosové učení vždy používalo k vytváření specializovanějších modelů. Opravdu není důvod nepoužívat přenosové učení, pokud již existuje předtrénovaný model relevantní pro problémy, které bude váš model řešit.

Ačkoli je možné trénovat jednoduchý model strojového učení od začátku, bude to vyžadovat model hlubokého učení spousta dat, času a dovedností, což nebude dávat smysl, pokud můžete přepracovat stávající model podobný tomu, který plánujete vlak. Pokud tedy chcete strávit méně času a peněz tréninkem modelu, zkuste svůj model trénovat pomocí transfer learningu.