Što je AI Transfer Learning i kako funkcionira?

Ako ste zainteresirani za uvježbavanje vlastitog modela umjetne inteligencije za obradu prirodnog jezika (NLP) ili računalni vid, trebali biste se upoznati s prijenosnim učenjem i kako koristiti unaprijed obučene modele.

Bez transfera učenja, osposobljavanje učinkovitog i pouzdanog modela često će biti pothvat koji ograničava resurse, zahtijevajući puno novca, vremena i stručnosti, a procjenjuje se da je programer za ChatGPT OpenAI potrošio milijune na obuku GPT-3, GPT-3.5 i GPT-4. Uz moć prijenosa učenja, možete trenirati svoj vlastiti model moćan poput najnovijeg GPT modela s malo resursa u kratkom razdoblju.

Što je AI Transfer Learning?

Transferno učenje je ideja preuzimanja prethodno obučenog modela kao što je BERT ili jedan od različiti GPT modeli i trenirati ga na prilagođenom skupu podataka za rad na zadacima za koje nije nužno bio obučen.

Na primjer, možete uzeti unaprijed obučen model za klasificiranje različitih vrsta mačaka i trenirati ga za klasificiranje pasa. Putem prijenosnog učenja, obuka vašeg modela klasificiranja psa trebala bi oduzeti znatno manje vremena i resursa da postane jednako pouzdan kao izvorni model klasificiranja mačaka.

Ovo funkcionira budući da mačke i psi dijele mnoge osobine koje prethodno obučeni model već može identificirati. Budući da model za klasifikaciju mačaka može identificirati različite osobine mačke, kao što su četiri noge, krznene kapute i istaknuti njuške, model klasificiranja pasa može preskočiti svu obuku kako bi identificirao te osobine i naslijedio ih od originala model. Nakon što ste naslijedili sve te neuronske mreže, tada odsiječete posljednje slojeve obučenog modela koji se koristio za prepoznavanje specifičnijih osobina mačke i zamijenite ih skupom podataka specifičnim za pse.

Koje AI modele možete koristiti za transferno učenje?

Da biste koristili prijenos učenja, trebat će vam prethodno obučen model. Prethodno obučeni model općenito je poznat kao AI model obučen u svrhu stjecanja općeg znanja o određenoj temi ili ideji. Ove vrste unaprijed obučenih modela su namjerno napravljene kako bi ljudi mogli fino podesiti i izraditi modele specifičnije za aplikaciju. Neki od najpopularnijih prethodno obučenih modela su za NLP, npr BERT i GPT, i računalni vid, kao što su VGG19 i Inceptionv3.

Iako popularni, ovi lako fino podesivi modeli nisu jedini koje možete koristiti za prijenos učenja. Također možete koristiti modele uvježbane na specifičnijim zadacima od općeg prepoznavanja objekata ili jezika. Sve dok model ima razvijene neuronske mreže primjenjive na model koji pokušavate trenirati, možete koristiti bilo koji model za prijenos učenja.

Možete dobiti javno dostupne modele s prethodnom obukom na mjestima kao što su TensorFlow Hub, Hugging Face i tržište modela OpenAI.

Prednosti korištenja AI Transfer Learninga

Transferno učenje pruža nekoliko prednosti u odnosu na obuku AI modela od nule.

• Skraćeno vrijeme treninga: Kada obučavate model od nule, veliki dio procesa obuke troši se na opće temeljno znanje. Kroz prijenos učenja, vaš model automatski nasljeđuje sva ta temeljna znanja, čime se značajno smanjuje vrijeme obuke.
• Manje potrebnih resursa: Budući da su sva temeljna znanja već tu, sve što trebate učiniti je dodatno uvježbati model za specifičnosti vaše aplikacije. To često zahtijeva samo relativno mali skup podataka koji se može obraditi s manje računalne snage.
• Poboljšane performanse: Osim ako ne potrošite milijune dolara na izgradnju svog modela od nule, ne možete očekivati ​​model tako dobar ili pouzdan kao veliki jezični model (LLM) od divovske tehnološke tvrtke. Korištenjem prijenosa učenja možete iskoristiti moćne mogućnosti ovih prethodno obučenih LLM-ova, kao što je GPT, kako biste poboljšali izvedbu svog modela.

Obuka AI modela od nule je moguća, ali za to su vam potrebni veći resursi.

Kako funkcionira prijenos učenja?

U suštini, postoje tri faze kada je u pitanju prijenos učenja.

• Odabir prethodno obučenog modela: Prethodno obučeni model prolazi početnu obuku korištenjem velikog skupa podataka iz izvornog zadatka, kao što je ImageNet, ili velike zbirke teksta. Ova početna faza obuke omogućuje modelu stjecanje znanja o općim značajkama i uzorcima koji se nalaze u skupu podataka. Količina vremena i resursa koje ćete uštedjeti prijenosom učenja ovisit će o sličnostima između prethodno obučenog modela i modela koji pokušavate izgraditi.
• Ekstrakcija značajki: Nakon što je prethodno obučeni model odabran za fino podešavanje, početni slojevi unaprijed obučenog modela (najbliži ulazu) se zamrzavaju; to znači da su njihove težine fiksne tijekom finog podešavanja. Zamrzavanje ovih slojeva zadržava opće znanje naučeno tijekom faze prije obuke i sprječava da na njih snažno utječe skup podataka specifičnih za zadatke ciljnog modela. Za modele koji su u potpunosti osposobljeni za određene aplikacije, završni slojevi modela uklanjaju se ili se poništavaju da bi ciljni model bio osposobljen za druge specifične aplikacije.
• Fino podešavanje: Nakon što se unaprijed obučeni model zamrzne i gornji slojevi uklone, novi skup podataka šalje se algoritmu za učenje, koji se zatim koristi za obuku novog modela i specifičnosti njegove primjene.

Postoji više od tri faze, ali ovaj pregled detaljno opisuje kako funkcionira proces učenja prijenosa umjetne inteligencije, s nekim finim podešavanjem.

Ograničenja AI Transfer Learninga

Iako je prijenos učenja vrijedan koncept u obuci učinkovitih i pouzdanih modela, postoji dosta ograničenja koja morate znati kada koristite prijenos učenja za obuku modela.

• Neusklađenost zadatka: Prilikom odabira osnovnog modela za prijenos učenja, on mora biti što relevantniji za probleme koje će novi model riješiti. Vjerojatnije je da će korištenje modela koji klasificira mačke za izradu modela za klasificiranje pasa dati bolje rezultate nego korištenje modela za klasificiranje automobila za stvaranje modela za biljke. Što je osnovni model relevantniji za model koji pokušavate izgraditi, to ćete više vremena i resursa uštedjeti tijekom procesa prijenosa učenja.
• Pristranost skupa podataka: Iako se prethodno obučeni modeli često obučavaju u velikim skupovima podataka, još uvijek postoji mogućnost da su tijekom obuke razvili određenu pristranost. Korištenje visoko pristranog osnovnog modela također bi uzrokovalo da model naslijedi svoje pristranosti, čime bi se smanjila točnost i pouzdanost vašeg modela. Nažalost, podrijetlo ovih predrasuda teško je odrediti zbog priroda dubokog učenja crne kutije.
• Prekomerno opremanje: Jedna od glavnih prednosti prijenosa učenja je ta što možete koristiti relativno mali skup podataka za daljnje uvježbavanje modela. Međutim, obučavanje modela na premalom skupu podataka može uzrokovati prekomjerno opremanje, što značajno smanjuje pouzdanost modela kada se dobiju novi podaci.

Dakle, iako je prijenos učenja zgodna tehnika učenja AI-jem, postoje ograničenja i nije srebrni metak.

Trebate li koristiti prijenos učenja?

Otkako su dostupni unaprijed obučeni modeli, prijenos učenja se uvijek koristio za izradu specijaliziranijih modela. Zaista nema razloga da ne koristite prijenos učenja ako već postoji prethodno obučen model relevantan za probleme koje će vaš model rješavati.

Iako je moguće uvježbati jednostavan model strojnog učenja od nule, to će zahtijevati na modelu dubokog učenja puno podataka, vremena i vještina, što neće imati smisla ako možete prenamijeniti postojeći model sličan onome koji planirate vlak. Dakle, ako želite potrošiti manje vremena i novca na obuku modela, pokušajte trenirati svoj model kroz prijenos učenja.