Was ist Transferlernen in der künstlichen Intelligenz und wie funktioniert es?

Wenn Sie daran interessiert sind, Ihr KI-Modell in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder Computer Vision zu trainieren, sollten Sie sich über Transfer-Learning-Technologie und die Verwendung vorab trainierter Modelle informieren.

Ohne Transferlernen ist das Training eines effizienten und zuverlässigen Modells oft ein ressourcenintensives Unterfangen, das viel Geld, Zeit und Fachwissen erfordert. Es wird geschätzt, dass der Entwickler von ChatGPT Millionen für das Training von GPT-3, GPT-3.5 und ausgegeben hat GPT-4. Dank der Leistungsfähigkeit des Transferlernens können Sie Ihr eigenes Modell in kurzer Zeit genauso leistungsstark trainieren wie ein neueres GPT-Modell. Verifizieren Möglichkeiten, ChatGPT als Datenanalysator zu verwenden.

Was ist Transferlernen in der künstlichen Intelligenz?

Transferlernen ist die Idee, ein vorab trainiertes Modell wie BERT oder eines der verschiedenen GPT-Modelle zu nehmen und es anhand eines benutzerdefinierten Datensatzes zu trainieren, um an Aufgaben zu arbeiten, für deren Bewältigung es nicht unbedingt trainiert wurde.

Sie können beispielsweise ein vorab trainiertes Modell für die Klassifizierung verschiedener Katzentypen nehmen und es für die Klassifizierung von Hunden trainieren. Durch Transferlernen sollte das Training eines Hundeklassifizierungsmodells viel weniger Zeit und Ressourcen erfordern, um genauso zuverlässig zu werden wie das ursprüngliche Katzenklassifizierungsmodell.

Dies funktioniert, weil Katzen und Hunde viele Merkmale gemeinsam haben, die ein vorab trainiertes Modell bereits identifizieren kann. Da ein Katzenklassifizierungsmodell verschiedene Merkmale von Katzen identifizieren kann, wie z. B. vier Beine, Fellmäntel und hervorstehende Nasen, kann ein Hundeklassifizierungsmodell das gesamte Training überspringen, um die Merkmale zu identifizieren, die es vom Originalmodell geerbt hat. Nachdem ich all dies geerbt habe Neuronale Netze , verwirft dann die letzten Schichten des trainierten Modells, das zur Identifizierung der spezifischsten Merkmale der Katze verwendet wurde, und ersetzt sie durch einen hundespezifischen Datensatz.

Mit welchen KI-Modellen können Sie das Lernen übertragen?

Um Transferlernen nutzen zu können, benötigen Sie ein vorab trainiertes Modell. Ein vorab trainiertes Modell ist ein KI-Modell, das trainiert wird, um allgemeines Wissen über ein bestimmtes Thema oder eine bestimmte Idee zu erlangen. Diese Arten von vorab trainierten Modellen sind speziell für die Feinabstimmung und Erstellung weiterer Modelle für unterschiedliche Verwendungszwecke konzipiert. Einige der beliebtesten vorab trainierten Modelle sind für NLP, wie BERT und GPT, und Computer Vision, wie VGG19 und Inceptionv3.

Obwohl diese leicht anpassbaren Modelle weit verbreitet sind, sind sie nicht die einzigen, die Sie zur Lernvermittlung verwenden können. Sie können auch Modelle verwenden, die auf spezifischere Aufgaben der Objekt- oder Spracherkennung im Allgemeinen trainiert wurden. Solange das Modell neuronale Netze entwickelt hat, die auf das Modell anwendbar sind, das Sie trainieren möchten, können Sie jedes Modell zum Transferieren des Lernens verwenden.

Sie können öffentlich verfügbare vorab trainierte Modelle von Orten wie TensorFlow Hub, Hugging Face und dem OpenAI Model Marketplace erhalten. Verifizieren So erstellen Sie ein Modell für maschinelles Lernen mit Microsoft Lobe.

Vorteile des Einsatzes von Transferlernen in der künstlichen Intelligenz

Transferlernen bietet viele Vorteile gegenüber dem Training eines KI-Modells von Grund auf.

1. Reduzieren Sie die Trainingszeit: Beim Training eines Modells von Grund auf wird ein großer Teil des Trainingsprozesses für allgemeines Grundlagenwissen aufgewendet. Durch Transferlernen erbt Ihr Modell automatisch das gesamte Hintergrundwissen und verkürzt so die Trainingszeit erheblich.
2. Geringerer Ressourcenbedarf: Da das gesamte Grundwissen bereits vorhanden ist, müssen Sie das Modell lediglich anhand der Details Ihrer Anwendung weiter trainieren. Dafür ist oft nur ein relativ kleiner Datensatz erforderlich, der mit weniger Rechenleistung verarbeitet werden kann.
3. Verbesserte Performance: Sofern Sie nicht Millionen von Dollar ausgeben, um Ihr Modell von Grund auf zu erstellen, können Sie von einem riesigen Technologieunternehmen kein so gutes oder zuverlässiges Modell wie ein großes Sprachmodell (LLM) erwarten. Mit Transferlernen können Sie die leistungsstarken Funktionen dieser vorab trainierten LLMs wie GPT nutzen, um die Leistung Ihres Modells zu verbessern.

Es ist möglich, ein KI-Modell von Grund auf zu trainieren, dafür sind jedoch mehr Ressourcen erforderlich.

Wie funktioniert der Lerntransfer?

Grundsätzlich gibt es drei Stufen der Lernvermittlung.

1. Wählen Sie ein vorab trainiertes Modell: Das vorab trainierte Modell wird zunächst mit einem großen Datensatz aus einer interessanten Quelle wie ImageNet oder einem großen Textkorpus trainiert. Diese anfängliche Trainingsphase ermöglicht es dem Modell, Kenntnisse über gemeinsame Merkmale und Muster im Datensatz zu erlangen. Wie viel Zeit und Ressourcen Sie durch Transferlernen sparen, hängt von den Ähnlichkeiten zwischen dem vorab trainierten Modell und dem Modell ab, das Sie erstellen möchten.
2. Merkmalsextraktion: Sobald ein vorab trainiertes Modell zur Feinabstimmung ausgewählt wird, bleiben die ersten Schichten des vorab trainierten Modells (die der Eingabe am nächsten liegen) zurück; Dies bedeutet, dass seine Gewichte während der Feinabstimmung konstant bleiben. Durch das Einfrieren dieser Schichten bleibt das allgemeine Wissen erhalten, das während der Vortrainingsphase erlernt wurde, und verhindert, dass es stark durch den Aufgabendatensatz des Zielmodells beeinflusst wird. Bei vollständig trainierten Modellen für bestimmte Anwendungen werden die letzten Schichten der Modelle entfernt oder erst gelernt, wenn das Zielmodell in anderen spezifischen Anwendungen trainiert wird.
3. Feinabstimmung: Nach dem Einfrieren des vorab trainierten Modells und dem Entfernen der oberen Schichten wird ein neuer Datensatz dem Lernalgorithmus zugeführt, der dann zum Trainieren des neuen Modells und seiner Anwendungseigenschaften verwendet wird.

Es steckt mehr dahinter als die drei Phasen, aber dieses Diagramm zeigt grob, wie der Transfer-Learning-KI-Prozess funktioniert, mit einigen Feinabstimmungen.

Grenzen des Transferlernens in der künstlichen Intelligenz

Obwohl Transferlernen ein wertvolles Konzept für das Training effizienter und zuverlässiger Modelle ist, gibt es einige Einschränkungen, die Sie beachten müssen, wenn Sie Transferlernen zum Trainieren eines Modells verwenden.

1. AufgabenkonfliktBei der Auswahl eines Grundmodells für den Lerntransfer sollte es einen möglichst engen Bezug zu den Problemen haben, die das neue Modell lösen wird. Die Verwendung eines Modells zur Klassifizierung von Katzen zur Erstellung eines Modells zur Klassifizierung von Hunden führt wahrscheinlich zu besseren Ergebnissen als die Verwendung eines Fahrzeugklassifizierungsmodells zur Erstellung eines Pflanzenmodells. Je relevanter das zugrunde liegende Modell für das Modell ist, das Sie erstellen möchten, desto mehr Zeit und Ressourcen sparen Sie während des Lerntransferprozesses.
2. Datensatzverzerrung: Obwohl vorab trainierte Modelle oft auf großen Datensätzen trainiert werden, besteht immer noch die Möglichkeit, dass sie während des Trainings eine gewisse Verzerrung entwickelt haben. Die Verwendung eines zu voreingenommenen Basismodells kann auch dazu führen, dass das Modell seine Voreingenommenheiten übernimmt, was die Genauigkeit und Zuverlässigkeit Ihres Modells verringert. Leider ist es aufgrund des Black-Box-Charakters von Deep Learning schwierig, den Ursprung dieser Vorurteile genau zu bestimmen.
3. Zusätzliche Ausrüstung: Einer der Hauptvorteile des Transferlernens besteht darin, dass Sie einen relativ kleinen Datensatz verwenden können, um das Modell weiter zu trainieren. Das Training des Modells mit einem zu kleinen Datensatz kann jedoch zu einer Überanpassung führen, was die Zuverlässigkeit des Modells bei der Fütterung mit neuen Daten erheblich verringert.

Daher ist Transferlernen zwar eine nützliche Lerntechnik für KI, es gibt jedoch Einschränkungen und es ist kein Allheilmittel. Verifizieren Gründe, warum die Sicherheitsprobleme generativer KI immer schlimmer werden.

Sollten Sie Transferlernen nutzen?

Seit der Verfügbarkeit vorab trainierter Modelle wird Transferlernen seit langem zur Erstellung spezialisierterer Modelle eingesetzt. Es gibt keinen wirklichen Grund, Transferlernen nicht zu nutzen, wenn bereits ein vorab trainiertes Modell vorhanden ist, das für die Probleme, die Ihr Modell lösen wird, relevant ist.

Obwohl es möglich ist, ein einfaches Modell für maschinelles Lernen von Grund auf zu trainieren, würde dies auf einem Deep-Learning-Modell eine Menge Daten, Zeit und Fähigkeiten erfordern, was keinen Sinn ergeben würde, wenn Sie ein vorhandenes Modell, das diesem ähnelt, wiederverwenden könnten Du planst zu trainieren. Wenn Sie also weniger Zeit und Geld für das Training eines Modells aufwenden möchten, versuchen Sie, Ihr eigenes Modell durch Transferlernen zu trainieren. Sie können es jetzt ansehen Online-Verzeichnisse mit KI-Tools zum Entdecken oder Suchen nach der besten KI-Anwendung.