Yapay Zeka Transferi Öğrenimi Nedir ve Nasıl Çalışır?

Doğal dil işleme (NLP) veya bilgisayar görüşü için kendi yapay zeka modelinizi eğitmekle ilgileniyorsanız, aktarım öğrenimi ve önceden eğitilmiş modellerin nasıl kullanılacağı hakkında bilgi sahibi olmalısınız.

Transfer öğrenimi olmadan, etkili ve güvenilir bir model yetiştirmek genellikle kaynakları kısıtlayan bir çaba olacaktır. ChatGPT geliştiricisi OpenAI'nin GPT-3, GPT-3.5 ve GPT-4. Transfer öğreniminin gücü ile kendi modelinizi en son GPT modeli kadar güçlü bir şekilde çok az kaynakla kısa sürede eğitebilirsiniz.

Yapay Zeka Transferi Öğrenimi Nedir?

Transfer öğrenimi, BERT gibi önceden eğitilmiş bir model veya farklı GPT modelleri ve üstesinden gelmek için eğitilmesi gerekmeyen görevler üzerinde çalışması için onu özel bir veri kümesinde eğitmek.

Örneğin, farklı kedi türlerini sınıflandırmak için önceden eğitilmiş bir modeli alıp köpekleri sınıflandırmak için eğitebilirsiniz. Transfer öğrenimi yoluyla, köpek sınıflandırma modelinizin eğitimi, orijinal kedi sınıflandırma modeli kadar güvenilir hale gelmek için önemli ölçüde daha az zaman ve kaynak gerektirmelidir.

Bu, kediler ve köpeklerin önceden eğitilmiş modelin zaten tanımlayabileceği birçok özelliği paylaştığı için işe yarar. Kedi sınıflandırma modeli, bir kedinin dört ayaklı olması, kürk mantoları ve belirgin olması gibi çeşitli özelliklerini tanımlayabildiğinden, burunlar, köpek sınıflandırma modeli, bu özellikleri belirlemek ve bunları orijinalinden devralmak için tüm eğitimi atlayabilir modeli. Tüm bu sinir ağlarını devraldıktan sonra, bir kedinin daha spesifik özelliklerini belirlemek için kullanılan eğitimli modelin son katmanlarını keser ve bunları köpeklere özgü bir veri kümesiyle değiştirirsiniz.

Transfer Öğrenimi için Hangi Yapay Zeka Modellerini Kullanabilirsiniz?

Transfer öğrenimini kullanmak için önceden eğitilmiş bir modele ihtiyacınız olacak. Önceden eğitilmiş bir model, genellikle belirli bir konu veya fikir hakkında genel bilgi edinmek amacıyla eğitilmiş bir AI modeli olarak bilinir. Bu tür önceden eğitilmiş modeller, insanların ince ayar yapması ve uygulamaya daha özel modeller oluşturması için bilerek yapılır. Önceden eğitilmiş en popüler modellerden bazıları NLP içindir, örneğin BERT ve GPTve VGG19 ve Inceptionv3 gibi bilgisayar görüşü.

Popüler olmasına rağmen, kolayca ince ayar yapılabilen bu modeller, transfer öğrenimi için kullanabileceğiniz tek model değildir. Genel nesne veya dil tanımadan daha spesifik görevler üzerinde eğitilmiş modelleri de kullanabilirsiniz. Model, eğitmeye çalıştığınız modele uygun sinir ağları geliştirdiği sürece, transfer öğrenimi için hemen hemen her modeli kullanabilirsiniz.

TensorFlow Hub, Hugging Face ve OpenAI model pazarı gibi yerlerden herkese açık önceden eğitilmiş modeller edinebilirsiniz.

Yapay Zeka Transfer Öğrenimini Kullanmanın Faydaları

Transfer öğrenimi, bir yapay zeka modelini sıfırdan eğitmeye göre çeşitli avantajlar sağlar.

• Azaltılmış Eğitim Süresi: Bir modeli sıfırdan eğitirken, eğitim sürecinin büyük bir kısmı genel temel bilgilere harcanır. Transfer öğrenimi sayesinde, modeliniz tüm bu temel bilgileri otomatik olarak devralır ve böylece eğitim süresini önemli ölçüde azaltır.
• Daha Az Kaynak Gereksinimi: Tüm temel bilgiler zaten orada olduğundan, yapmanız gereken tek şey, modeli uygulamanızın ayrıntıları için daha fazla eğitmektir. Bu genellikle yalnızca daha az bilgi işlem gücüyle işlenebilen nispeten küçük bir veri kümesi gerektirir.
• Geliştirilmiş Performans: Modelinizi sıfırdan oluşturmak için milyonlarca dolar harcamazsanız, dev bir teknoloji şirketinden büyük bir dil modeli (LLM) kadar iyi veya güvenilir bir model bekleyemezsiniz. Transfer öğrenimini kullanarak, modelinizin performansını artırmak için GPT gibi bu önceden eğitilmiş LLM'lerin güçlü özelliklerinden yararlanabilirsiniz.

Bir AI modelini sıfırdan eğitmek mümkündür, ancak bunu yapmak için daha fazla kaynağa ihtiyacınız vardır.

Transfer Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Temelde, öğrenmeyi aktarma söz konusu olduğunda üç aşama vardır.

• Önceden Eğitilmiş Bir Model Seçme: Önceden eğitilmiş bir model, ImageNet gibi bir kaynak görevden veya büyük bir metin koleksiyonundan oldukça büyük bir veri kümesi kullanılarak ilk eğitimden geçer. Bu ilk eğitim aşaması, modelin veri kümesinde bulunan genel özellikler ve örüntüler hakkında bilgi edinmesini sağlar. Transfer öğreniminden tasarruf edeceğiniz zaman ve kaynak miktarı, önceden eğitilmiş model ile oluşturmaya çalıştığınız model arasındaki benzerliklere bağlı olacaktır.
• Özellik çıkarma: İnce ayar için önceden eğitilmiş bir model seçildikten sonra, önceden eğitilmiş modelin (girdiye en yakın olan) ilk katmanları dondurulur; bu, ince ayar sırasında ağırlıklarının sabit tutulduğu anlamına gelir. Bu katmanların dondurulması, eğitim öncesi aşamada öğrenilen genel bilgileri korur ve hedef modelin göreve özgü veri kümesinden büyük ölçüde etkilenmelerini önler. Belirli uygulamalar için tamamen eğitilmiş modeller için, modellerin son katmanları kaldırılır veya hedef modelin diğer özel uygulamalarda eğitilmesi için öğrenilmez.
• İnce ayar: Önceden eğitilmiş model dondurulduktan ve üst katmanlar kaldırıldıktan sonra, öğrenme algoritmasına yeni bir veri kümesi beslenir ve bu daha sonra yeni modeli ve uygulamasının özelliklerini eğitmek için kullanılır.

Üç aşamadan daha fazlası var, ancak bu taslak, bazı ince ayarlarla yapay zeka transfer öğrenme sürecinin nasıl çalıştığını kabaca detaylandırıyor.

Yapay Zeka Transferi Öğrenimine İlişkin Sınırlamalar

Transfer öğrenimi, etkili ve güvenilir modellerin eğitiminde değerli bir kavram olsa da, bir modeli eğitmek için transfer öğrenimini kullanırken bilmeniz gereken epeyce sınırlama vardır.

• Görev Uyuşmazlığı: Transfer öğrenimi için bir temel model seçerken, yeni modelin çözeceği problemlerle mümkün olduğunca alakalı olması gerekir. Köpekleri sınıflandıran bir model oluşturmak için kedileri sınıflandıran bir model kullanmak, bitkiler için bir model oluşturmak üzere arabaları sınıflandıran bir model kullanmaktan daha iyi sonuçlar verir. Temel model, oluşturmaya çalıştığınız modelle ne kadar alakalı olursa, transfer öğrenme süreci boyunca o kadar fazla zaman ve kaynak tasarrufu sağlarsınız.
• Veri Kümesi Önyargısı: Önceden eğitilmiş modeller genellikle büyük veri kümelerinde eğitilse de, eğitimleri sırasında belirli bir önyargı geliştirme olasılıkları vardır. Yüksek ölçüde önyargılı temel modeli kullanmak, modelin önyargılarını devralmasına da neden olarak modelinizin doğruluğunu ve güvenilirliğini azaltır. Ne yazık ki, bu önyargıların kaynağını belirlemek, derin öğrenmenin kara kutu doğası.
• Aşırı uyum gösterme: Transfer öğreniminin ana faydalarından biri, bir modeli daha fazla eğitmek için nispeten küçük bir veri kümesi kullanabilmenizdir. Bununla birlikte, modeli çok küçük bir veri kümesinde eğitmek, yeni veriler sağlandığında model güvenilirliğini önemli ölçüde azaltan fazla uydurmaya neden olabilir.

Bu nedenle, transfer öğrenimi kullanışlı bir yapay zeka öğrenme tekniği olsa da, sınırlamalar mevcuttur ve sihirli değnek değildir.

Transfer Öğrenimini Kullanmalı mıyım?

Önceden eğitilmiş modellerin mevcudiyetinden bu yana, transfer öğrenimi her zaman daha özel modeller yapmak için kullanılmıştır. Modelinizin çözeceği problemlerle ilgili önceden eğitilmiş bir model varsa, transfer öğrenimini kullanmamak için hiçbir neden yoktur.

Basit bir makine öğrenimi modelini sıfırdan eğitmek mümkün olsa da, bunu derin bir öğrenme modeli üzerinde yapmak, Çok fazla veri, zaman ve beceri; planladığınız modele benzer mevcut bir modeli yeniden amaçlandırabilirseniz, bu bir anlam ifade etmeyecektir. tren. Bu nedenle, bir modeli eğitmek için daha az zaman ve para harcamak istiyorsanız, modelinizi transfer öğrenimi yoluyla eğitmeyi deneyin.