Τι είναι το AI Transfer Learning και πώς λειτουργεί;

Εάν ενδιαφέρεστε να εκπαιδεύσετε το δικό σας μοντέλο AI για επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) ή όραση υπολογιστή, θα πρέπει να εξοικειωθείτε με τη μάθηση μεταφοράς και τον τρόπο χρήσης προεκπαιδευμένων μοντέλων.

Χωρίς τη μεταφορά μάθησης, η εκπαίδευση ενός αποτελεσματικού και αξιόπιστου μοντέλου θα είναι συχνά μια προσπάθεια απαγορευτική από πλευράς πόρων, που απαιτεί πολλά χρήματα, χρόνο και τεχνογνωσία, με τον προγραμματιστή του ChatGPT OpenAI που εκτιμάται ότι έχει ξοδέψει εκατομμύρια για την εκπαίδευση των GPT-3, GPT-3.5 και GPT-4. Με τη δύναμη της μεταφοράς εκμάθησης, μπορείτε να εκπαιδεύσετε το δικό σας μοντέλο τόσο ισχυρό όσο το πιο πρόσφατο μοντέλο GPT με λίγους πόρους σε σύντομο χρονικό διάστημα.

Τι είναι το AI Transfer Learning;

Η εκμάθηση μεταφοράς είναι η ιδέα της λήψης ενός προεκπαιδευμένου μοντέλου όπως το BERT ή ένα από τα διαφορετικά μοντέλα GPT και την εκπαίδευσή του σε ένα προσαρμοσμένο σύνολο δεδομένων για να εργάζεται σε εργασίες που δεν ήταν απαραίτητα εκπαιδευμένο να αντιμετωπίσει.

Για παράδειγμα, μπορείτε να πάρετε ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο για την ταξινόμηση διαφορετικών ειδών γάτας και να το εκπαιδεύσετε να ταξινομεί τους σκύλους. Μέσω της μάθησης μεταφοράς, η εκπαίδευση του μοντέλου ταξινόμησης σκύλων σας θα χρειαστεί πολύ λιγότερο χρόνο και λιγότερους πόρους για να γίνει τόσο αξιόπιστο όσο το αρχικό μοντέλο ταξινόμησης γάτας.

Αυτό λειτουργεί καθώς οι γάτες και οι σκύλοι μοιράζονται πολλά χαρακτηριστικά που μπορεί ήδη να αναγνωρίσει το προεκπαιδευμένο μοντέλο. Δεδομένου ότι το μοντέλο ταξινόμησης γάτας μπορεί να αναγνωρίσει τα διάφορα χαρακτηριστικά μιας γάτας, όπως να έχει τέσσερα πόδια, γούνινα παλτά και προεξέχοντα μύξα, το μοντέλο ταξινόμησης σκύλων μπορεί να παραλείψει όλη την εκπαίδευση για να εντοπίσει αυτά τα χαρακτηριστικά και να τα κληρονομήσει από το αρχικό μοντέλο. Αφού κληρονομήσετε όλα αυτά τα νευρωνικά δίκτυα, κόβετε στη συνέχεια τα τελευταία στρώματα του εκπαιδευμένου μοντέλου που χρησιμοποιείται για τον προσδιορισμό των πιο συγκεκριμένων χαρακτηριστικών μιας γάτας και τα αντικαθιστάτε με ένα σύνολο δεδομένων ειδικά για σκύλους.

Ποια μοντέλα AI μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για εκμάθηση μεταφοράς;

Για να χρησιμοποιήσετε την εκμάθηση μεταφοράς, θα χρειαστείτε ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο. Ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο είναι κοινώς γνωστό ως μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που έχει εκπαιδευτεί με σκοπό την απόκτηση γενικών γνώσεων για ένα συγκεκριμένο θέμα ή ιδέα. Αυτοί οι τύποι προεκπαιδευμένων μοντέλων έχουν κατασκευαστεί σκόπιμα για να βελτιστοποιήσουν οι άνθρωποι και να δημιουργήσουν περισσότερα μοντέλα για συγκεκριμένες εφαρμογές. Μερικά από τα πιο δημοφιλή προεκπαιδευμένα μοντέλα είναι για NLP, όπως BERT και GPT, και την όραση υπολογιστή, όπως το VGG19 και το Inceptionv3.

Αν και δημοφιλή, αυτά τα μοντέλα με εύκολη ρύθμιση δεν είναι τα μόνα που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για τη μεταφορά εκμάθησης. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε μοντέλα εκπαιδευμένα σε εργασίες πιο συγκεκριμένες από τη γενική αναγνώριση αντικειμένων ή γλώσσας. Εφόσον το μοντέλο έχει αναπτύξει νευρωνικά δίκτυα που εφαρμόζονται στο μοντέλο που προσπαθείτε να εκπαιδεύσετε, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε σχεδόν οποιοδήποτε μοντέλο για τη μεταφορά μάθησης.

Μπορείτε να αποκτήσετε δημόσια διαθέσιμα προεκπαιδευμένα μοντέλα από μέρη όπως το TensorFlow Hub, το Hugging Face και την αγορά μοντέλων OpenAI.

Οφέλη από τη χρήση της Εκμάθησης Μεταφοράς AI

Η εκμάθηση μεταφοράς παρέχει πολλά οφέλη σε σχέση με την εκπαίδευση ενός μοντέλου AI από την αρχή.

• Μειωμένος χρόνος προπόνησης: Όταν εκπαιδεύετε ένα μοντέλο από την αρχή, ένα μεγάλο μέρος της εκπαιδευτικής διαδικασίας δαπανάται σε γενικές βασικές γνώσεις. Μέσω της μάθησης μεταφοράς, το μοντέλο σας κληρονομεί αυτόματα όλη αυτή τη θεμελιώδη γνώση, μειώνοντας έτσι σημαντικά τον χρόνο εκπαίδευσης.
• Απαιτήσεις λιγότερων πόρων: Δεδομένου ότι όλες οι βασικές γνώσεις είναι ήδη εκεί, το μόνο που χρειάζεται να κάνετε είναι να εκπαιδεύσετε περαιτέρω το μοντέλο για τις ιδιαιτερότητες της εφαρμογής σας. Αυτό συχνά απαιτεί μόνο ένα σχετικά μικρό σύνολο δεδομένων που μπορεί να υποβληθεί σε επεξεργασία με λιγότερη υπολογιστική ισχύ.
• Βελτιωμένη απόδοση: Αν δεν ξοδέψετε εκατομμύρια δολάρια για την κατασκευή του μοντέλου σας από την αρχή, δεν μπορείτε να περιμένετε ένα μοντέλο τόσο καλό ή αξιόπιστο όσο ένα μεγάλο μοντέλο γλώσσας (LLM) από μια γιγάντια εταιρεία τεχνολογίας. Χρησιμοποιώντας την εκμάθηση μεταφοράς, μπορείτε να αξιοποιήσετε τις ισχυρές δυνατότητες αυτών των προεκπαιδευμένων LLM, όπως το GPT, για να βελτιώσετε την απόδοση του μοντέλου σας.

Η εκπαίδευση ενός μοντέλου AI από την αρχή είναι δυνατή, αλλά χρειάζεστε περισσότερους πόρους για να το κάνετε.

Πώς λειτουργεί η Εκμάθηση Μεταφοράς;

Ουσιαστικά, υπάρχουν τρία στάδια όταν πρόκειται για τη μεταφορά μάθησης.

• Επιλογή ενός προεκπαιδευμένου μοντέλου: Ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο υποβάλλεται σε αρχική εκπαίδευση χρησιμοποιώντας ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων από μια εργασία πηγής, όπως το ImageNet, ή μια μεγάλη συλλογή κειμένου. Αυτή η αρχική φάση εκπαίδευσης επιτρέπει στο μοντέλο να αποκτήσει γνώση των γενικών χαρακτηριστικών και προτύπων που βρίσκονται στο σύνολο δεδομένων. Ο χρόνος και οι πόροι που εξοικονομείτε από τη μεταφορά μάθησης θα εξαρτηθεί από τις ομοιότητες μεταξύ του προεκπαιδευμένου μοντέλου και του μοντέλου που προσπαθείτε να δημιουργήσετε.
• Εξαγωγή χαρακτηριστικών: Αφού επιλεγεί ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο για λεπτομέρεια, τα αρχικά στρώματα του προεκπαιδευμένου μοντέλου (κοντά στην είσοδο) παγώνουν. Αυτό σημαίνει ότι τα βάρη τους διατηρούνται σταθερά κατά τη λεπτομέρεια. Το πάγωμα αυτών των επιπέδων διατηρεί τις γενικές γνώσεις που αποκτήθηκαν κατά τη φάση της προεκπαίδευσης και αποτρέπει τη μεγάλη επιρροή τους από το σύνολο δεδομένων εργασίας του μοντέλου στόχου. Για μοντέλα πλήρως εκπαιδευμένα για συγκεκριμένες εφαρμογές, τα τελικά στρώματα των μοντέλων αφαιρούνται ή δεν εκπαιδεύονται ώστε το μοντέλο-στόχος να εκπαιδευτεί σε άλλες συγκεκριμένες εφαρμογές.
• Βελτιστοποίηση: Αφού παγώσει το προεκπαιδευμένο μοντέλο και αφαιρεθούν τα ανώτερα στρώματα, ένα νέο σύνολο δεδομένων τροφοδοτείται στον αλγόριθμο εκμάθησης, ο οποίος στη συνέχεια χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση του νέου μοντέλου και των ιδιαιτεροτήτων της εφαρμογής του.

Υπάρχουν περισσότερα σε αυτό από τα τρία στάδια, αλλά αυτό το περίγραμμα περιγράφει χονδρικά πώς λειτουργεί η διαδικασία εκμάθησης μεταφοράς τεχνητής νοημοσύνης, με κάποια τελειοποίηση.

Περιορισμοί στη μάθηση μεταφοράς AI

Παρόλο που η μάθηση με μεταφορά είναι μια πολύτιμη έννοια για την εκπαίδευση αποτελεσματικών και αξιόπιστων μοντέλων, υπάρχουν αρκετοί περιορισμοί που πρέπει να γνωρίζετε όταν χρησιμοποιείτε τη μάθηση μεταφοράς για να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο.

• Αναντιστοιχία εργασιών: Όταν επιλέγετε ένα βασικό μοντέλο για τη μεταφορά μάθησης, πρέπει να είναι όσο το δυνατόν πιο σχετικό με τα προβλήματα που θα λύσει το νέο μοντέλο. Η χρήση ενός μοντέλου που ταξινομεί τις γάτες για τη δημιουργία ενός μοντέλου ταξινόμησης σκύλων είναι πιο πιθανό να αποφέρει καλύτερα αποτελέσματα από τη χρήση ενός μοντέλου ταξινόμησης αυτοκινήτου για τη δημιουργία ενός μοντέλου για φυτά. Όσο πιο σχετικό είναι το βασικό μοντέλο με το μοντέλο που προσπαθείτε να δημιουργήσετε, τόσο περισσότερο χρόνο και πόρους θα εξοικονομήσετε σε όλη τη διαδικασία εκμάθησης μεταφοράς.
• Προκατάληψη συνόλου δεδομένων: Αν και τα προεκπαιδευμένα μοντέλα εκπαιδεύονται συχνά σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, εξακολουθεί να υπάρχει πιθανότητα να αναπτύξουν μια συγκεκριμένη προκατάληψη κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής τους. Η χρήση του βασικού μοντέλου υψηλής προκατάληψης θα έκανε επίσης το μοντέλο να κληρονομήσει τις προκαταλήψεις του, μειώνοντας έτσι την ακρίβεια και την αξιοπιστία του μοντέλου σας. Δυστυχώς, η προέλευση αυτών των προκαταλήψεων είναι δύσκολο να εντοπιστεί λόγω του φύση μαύρου κουτιού της βαθιάς μάθησης.
• Υπερβολική τοποθέτηση: Ένα από τα κύρια οφέλη της εκμάθησης μεταφοράς είναι ότι μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ένα σχετικά μικρό σύνολο δεδομένων για να εκπαιδεύσετε περαιτέρω ένα μοντέλο. Ωστόσο, η εκπαίδευση του μοντέλου σε ένα σύνολο δεδομένων που είναι πολύ μικρό μπορεί να προκαλέσει υπερπροσαρμογή, η οποία μειώνει σημαντικά την αξιοπιστία του μοντέλου όταν παρέχεται με νέα δεδομένα.

Έτσι, ενώ η μάθηση με μεταφορά είναι μια εύχρηστη τεχνική εκμάθησης τεχνητής νοημοσύνης, υπάρχουν περιορισμοί και δεν είναι μια ασημένια σφαίρα.

Πρέπει να χρησιμοποιήσετε την Εκμάθηση Μεταβίβασης;

Από τότε που διατίθενται προεκπαιδευμένα μοντέλα, η μάθηση μεταφοράς χρησιμοποιείται πάντα για την κατασκευή πιο εξειδικευμένων μοντέλων. Πραγματικά δεν υπάρχει κανένας λόγος να μην χρησιμοποιήσετε την εκμάθηση μεταφοράς εάν υπάρχει ήδη ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο σχετικό με τα προβλήματα που θα λύσει το μοντέλο σας.

Αν και είναι δυνατό να εκπαιδεύσετε ένα απλό μοντέλο μηχανικής μάθησης από την αρχή, θα χρειαστεί να το κάνετε σε ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης πολλά δεδομένα, χρόνο και δεξιότητες, που δεν θα έχουν νόημα εάν μπορείτε να επαναπροσδιορίσετε ένα υπάρχον μοντέλο παρόμοιο με αυτό που σχεδιάζετε τρένο. Έτσι, εάν θέλετε να ξοδέψετε λιγότερο χρόνο και χρήματα για την εκπαίδευση ενός μοντέλου, δοκιμάστε να εκπαιδεύσετε το μοντέλο σας μέσω της εκμάθησης μεταφοράς.