Обучение эффективной и надежной модели ИИ часто бывает ресурсоемким мероприятием, требующим много денег, времени и опыта, если при этом не применяется трансферное обучение. Оно позволяет обучить модель ИИ, по мощности сопоставимую с последней моделью GPT, но с небольшими ресурсами за короткий период времени.
Трансферное обучение подразумевает, что предварительно обученную модель, такую как BERT или одну из моделей GPT, тренируют на пользовательском наборе данных для работы с задачами, для решения которых она не создавалась.
Например, вы можете взять предварительно обученную модель для классификации различных видов кошек и научить ее классифицировать собак. Благодаря трансферному обучению подготовка вашей модели займет значительно меньше времени и ресурсов, но станет такой же надежной, как исходная модель классификации кошек.
Это работает, так как кошки и собаки имеют много общих черт, которые предварительно обученная модель уже может идентифицировать.
Поскольку модель классификации кошек способна идентифицировать разные характеристики кошки, такие как наличие четырех ног, меха и выступающей морды, модель классификации собак может пропустить этот этап обучения. После первого этапа вы отсекаете последние слои обученной модели, используемой для определения более специфических особенностей кошки, и заменяете их набором данных, специфичных для собак.
Эксперименты с трансферным обучением проводятся в таких сферах, как автономная навигация, диагностика болезней, обработка естественного языка, распознавание изображений и др.
Чтобы использовать трансферное обучение, понадобится предварительно обученная модель ИИ. Некоторые из самых популярных таких моделей предназначены для НЛП, например BERT и GPT, и компьютерного зрения — VGG19 и Inceptionv3. Но можно взять и нейросети, обученные более конкретным задачам.
Трансферное обучение дает несколько преимуществ по сравнению с обучением модели ИИ с нуля:
- сокращение времени обучения — ваша модель автоматически наследует все базовые знания у другой модели, что значительно сокращает время обучения.
- меньше требований к ресурсам — базовые знания уже есть, и нужно дополнительно обучить модель вашей специфике. Для этого часто требуется относительно небольшой набор данных, который можно обработать с меньшей вычислительной мощностью.
Обучение модели ИИ с нуля тоже возможно, но для этого вам потребуются большие ресурсы.
У трансферного обучения в то же время много ограничений:
- базовая модель для трансферного обучения 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 классификации растений. Чем более релевантна базовая модель модели, которую вы пытаетесь построить, тем больше времени и ресурсов экономится.
- существует вероятность того, что во время обучения случается определенное смещение, а это снижает точность и надежность конечной модели.
- 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, все-таки это не панацея.
Поделиться
