Yapay zeka modelinizi doğal dil işleme (NLP) veya bilgisayarlı görme konusunda eğitmekle ilgileniyorsanız transfer öğrenme teknolojisini ve önceden eğitilmiş modellerin nasıl kullanılacağını öğrenmelisiniz.
Transfer öğrenimi olmadan, verimli ve güvenilir bir modelin eğitimi genellikle kaynak yoğun bir çabadır ve çok fazla para, zaman ve uzmanlık gerektirir. ChatGPT geliştiricisinin GPT-3, GPT-3.5 ve eğitimine milyonlar harcadığı tahmin edilmektedir. GPT-4, transfer öğreniminin gücü sayesinde, kısa sürede daha az kaynakla kendi modelinizi daha yeni bir GPT modeli kadar güçlü bir şekilde eğitebilirsiniz. Doğrulamak ChatGPT'yi veri analizörü olarak kullanma yolları.
Hızlı Linkler
Yapay zekada transfer öğrenme nedir?
Transfer öğrenimi, BERT gibi önceden eğitilmiş bir modeli veya çeşitli GPT modellerinden birini alıp, onu, mutlaka üstesinden gelmek için eğitilmediği görevler üzerinde çalışmak üzere özel bir veri seti üzerinde eğitme fikridir.
Örneğin, farklı kedi türlerini sınıflandırmak için önceden eğitilmiş bir modeli alıp onu köpekleri sınıflandırmak üzere eğitebilirsiniz. Transfer öğrenimi ile bir köpek sınıflandırma modelinin eğitiminin, orijinal kedi sınıflandırma modeli kadar güvenilir olabilmesi için çok daha az zaman ve kaynak harcaması gerekir.
Bu işe yarıyor çünkü kediler ve köpekler, önceden eğitilmiş bir modelin zaten tanımlayabileceği birçok özelliği paylaşıyor. Bir kedi sınıflandırma modeli, kedilerin dört bacak, kürk manto ve belirgin burun gibi farklı özelliklerini tanımlayabildiğinden, bir köpek sınıflandırma modeli, orijinal modelden miras aldığı bu özellikleri tanımlamak için tüm bu eğitimi atlayabilir. Bütün bunları miras aldıktan sonra Nöral ağlar , daha sonra kedinin en spesifik özelliklerini tanımlamak için kullanılan eğitimli modelin son katmanlarını atar ve bunları köpeğe özgü bir veri kümesiyle değiştirir.
Öğrenimi aktarmak için hangi yapay zeka modellerini kullanabilirsiniz?
Transfer öğrenimini kullanmak için önceden eğitilmiş bir modele ihtiyacınız olacaktır. Önceden eğitilmiş bir model, belirli bir konu veya fikir hakkında genel bilgi edinmek amacıyla eğitilmiş bir yapay zeka modeli olarak bilinir. Bu tür önceden eğitilmiş modeller, insanların ince ayar yapması ve farklı kullanımlar için daha fazla model oluşturması için özel olarak tasarlanmıştır. En popüler önceden eğitilmiş modellerden bazıları, BERT ve GPT gibi NLP ve VGG19 ve Inceptionv3 gibi bilgisayarlı görme içindir.
Yaygın olmasına rağmen, kolayca uyarlanabilen bu modeller öğrenmeyi sağlamak için kullanabileceğiniz tek model değildir. Genel olarak nesne veya dil tanıma gibi daha spesifik görevler üzerine eğitilmiş modelleri de kullanabilirsiniz. Model, eğitmeye çalıştığınız modele uygun sinir ağları geliştirdiği sürece öğrenmeyi aktarmak için herhangi bir modeli kullanabilirsiniz.
Herkese açık önceden eğitilmiş modelleri TensorFlow Hub, Hugging Face ve OpenAI Model Marketplace gibi yerlerden alabilirsiniz. Doğrulamak Microsoft Lobe ile makine öğrenimi modeli nasıl oluşturulur?.
Yapay zekada transfer öğrenmeyi kullanmanın faydaları
Transfer öğrenimi, bir yapay zeka modelini sıfırdan eğitmeye göre birçok avantaj sunar.
- Eğitim süresini azaltın: Bir modeli sıfırdan eğitirken, eğitim sürecinin büyük bir kısmı genel temel bilgilere harcanır. Transfer öğrenimi sayesinde modeliniz tüm bu arka plan bilgisini otomatik olarak devralır ve böylece eğitim süresini önemli ölçüde azaltır.
- Daha düşük kaynak gereksinimleri: Tüm temel bilgiler zaten mevcut olduğundan tek yapmanız gereken, uygulamanızın ayrıntıları konusunda modeli eğitmeye devam etmektir. Bu genellikle yalnızca daha az bilgi işlem gücüyle işlenebilecek nispeten küçük bir veri kümesi gerektirir.
- Arttırılmış performans: Modelinizi sıfırdan oluşturmak için milyonlarca dolar harcamadığınız sürece dev bir teknoloji şirketinden büyük dil modeli (LLM) kadar iyi veya güvenilir bir model bekleyemezsiniz. Transfer öğrenimiyle, modelinizin performansını artırmak için GPT gibi önceden eğitilmiş bu Yüksek Lisansların güçlü özelliklerinden yararlanabilirsiniz.
Bir yapay zeka modelini sıfırdan eğitmek mümkündür ancak bunu yapmak için daha fazla kaynağa ihtiyacınız vardır.
Öğrenim aktarımı nasıl çalışır?
Öğrenmenin aktarılmasında temel olarak üç aşama vardır.
- Önceden eğitilmiş bir model seçin: Önceden eğitilmiş model, ImageNet gibi ilgi duyulan bir kaynaktan gelen büyük bir veri kümesi veya büyük bir metin külliyatı kullanılarak ilk eğitime tabi tutulur. Bu ilk eğitim aşaması, modelin veri setinde mevcut olan ortak özellikler ve modeller hakkında bilgi edinmesini sağlar. Transfer öğreniminden tasarruf ettiğiniz zaman ve kaynak miktarı, önceden eğitilmiş model ile oluşturmaya çalıştığınız model arasındaki benzerliklere bağlıdır.
- Özellik çıkarma: İnce ayar yapmak için önceden eğitilmiş bir model seçildiğinde, önceden eğitilmiş modelin ilk katmanları (girdiye en yakın olan) geride kalır; Bu, ince ayar sırasında ağırlıklarının sabit kaldığı anlamına gelir. Bu katmanların dondurulması, eğitim öncesi aşamada öğrenilen genel bilgiyi korur ve hedef modelin görev veri kümesinden yoğun şekilde etkilenmesini önler. Belirli uygulamalara yönelik tam olarak eğitilmiş modeller için, modellerin son katmanları kaldırılır veya hedef model diğer belirli uygulamalarda eğitilene kadar öğrenilmez.
- İnce ayar: Önceden eğitilmiş model dondurulduktan ve üst katmanlar kaldırıldıktan sonra, öğrenme algoritmasına yeni bir veri seti beslenir ve bu daha sonra yeni modeli ve uygulama özelliklerini eğitmek için kullanılır.
Üç aşamadan daha fazlası var, ancak bu şema, bazı ince ayarlarla, transfer öğrenme yapay zeka sürecinin kabaca nasıl çalıştığını ayrıntılarıyla anlatıyor.
Yapay zekada transfer öğreniminin sınırlamaları
Her ne kadar transfer öğrenimi verimli ve güvenilir modellerin eğitiminde değerli bir kavram olsa da, bir modeli eğitmek için transfer öğrenimini kullanırken bilmeniz gereken birkaç sınırlama vardır.
- Görev uyumsuzluğuÖğrenmeyi aktarmak için temel bir model seçerken, yeni modelin çözeceği sorunlarla mümkün olduğunca yakından ilişkili olmalıdır. Köpekleri sınıflandıran bir model oluşturmak için kedileri sınıflandıran bir model kullanmak, bitki modeli oluşturmak için araba sınıflandırma modelini kullanmaktan muhtemelen daha iyi sonuçlar üretecektir. Temel model, oluşturmaya çalıştığınız modelle ne kadar alakalı olursa, öğrenme aktarımı sürecinde o kadar fazla zaman ve kaynak tasarrufu sağlarsınız.
- Veri seti önyargısı: Önceden eğitilmiş modeller genellikle büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş olsa da, eğitimleri sırasında belirli bir önyargı geliştirmiş olma ihtimalleri hala mevcuttur. Çok önyargılı bir temel modelin kullanılması, modelin kendi önyargılarını devralmasına da neden olarak modelinizin doğruluğunu ve güvenilirliğini azaltabilir. Ne yazık ki, derin öğrenmenin kara kutu niteliğinden dolayı bu önyargıların kökenini belirlemek zordur.
- Ek ekipman: Transfer öğreniminin temel faydalarından biri, modeli daha fazla eğitmek için nispeten küçük bir veri kümesi kullanabilmenizdir. Ancak modeli çok küçük bir veri seti üzerinde eğitmek, fazla uyum sağlamaya neden olabilir ve bu da yeni verilerle beslendiğinde modelin güvenilirliğini önemli ölçüde azaltır.
Bu nedenle, transfer öğrenimi yapay zeka için yararlı bir öğrenme tekniği olsa da sınırlamaları vardır ve bu sihirli bir değnek değildir. Doğrulamak Üretken yapay zekanın güvenlik sorunlarının kötüleşmesinin nedenleri.
Transfer öğrenimini kullanmalı mısınız?
Önceden eğitilmiş modellerin mevcut olmasından bu yana, transfer öğrenimi uzun süredir daha özel modeller oluşturmak için kullanılmaktadır. Modelinizin çözeceği problemlerle ilgili önceden eğitilmiş bir model zaten varsa, transfer öğrenmeyi kullanmamak için gerçek bir neden yoktur.
Basit bir makine öğrenimi modelini sıfırdan eğitmek mümkün olsa da, bunu derin bir öğrenme modelinde yapmak çok fazla veri, zaman ve beceri gerektirir; mevcut bir modeli buna benzer bir şekilde yeniden tasarlayabilseydiniz bu mantıklı olmazdı. antrenman yapmayı planlıyorsun. Dolayısıyla, bir modeli eğitmek için daha az zaman ve para harcamak istiyorsanız transfer öğrenme yoluyla kendi modelinizi eğitmeyi deneyin. Artık görüntüleyebilirsiniz En iyi yapay zeka uygulamasını keşfetmek veya aramak için yapay zeka araçlarının çevrimiçi dizinleri.
