Was ist Self-Supervised Learning (SSL) in einem Artikel?

Definition von selbstüberwachtem Lernen

Selbstüberwachtes Lernen (Self-Supervised Learning, SSL) ist ein aufkommendes Lernparadigma im Bereich des maschinellen Lernens, bei dem die Kernidee darin besteht, automatisch überwachte Signale aus unmarkierten Daten zu erzeugen und Modelle zu trainieren, um nützliche Darstellungen der Daten zu lernen. Im Gegensatz zum herkömmlichen überwachten Lernen, das auf manuell vergebenen Etiketten beruht, nutzt das selbstüberwachte Lernen die innere Struktur der Daten selbst, um Vorübungsaufgaben zu entwerfen, die das Modell löst, um die zugrunde liegenden Muster und Merkmale der Daten zu erfassen.

In der natürlichen Sprachverarbeitung können Modelle beispielsweise sprachliche Darstellungen erlernen, indem sie maskierte Wörter in Sätzen vorhersagen; in der Computer Vision können Modelle visuelle Inhalte verstehen, indem sie erkennen, ob ein Bild gedreht oder zusammengefügt wurde. Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass er die Abhängigkeit von teuren und zeitaufwändigen manuellen Anmerkungen drastisch reduziert, riesige Mengen an unmarkierten Daten verarbeiten kann und die Verallgemeinerung und Anpassungsfähigkeit des Modells verbessert. Selbstüberwachtes Lernen ist auf Bilder und Texte anwendbar und lässt sich auch auf multimodale Daten wie Audio und Video ausdehnen, was der Entwicklung künstlicher Intelligenz neue Impulse verleiht. Im Wesentlichen handelt es sich um eine Art des Repräsentationslernens, bei dem die in der Pre-Trainingsphase erlernten Merkmale effizient auf verschiedene nachgelagerte Aufgaben wie Klassifizierung, Erkennung und Segmentierung übertragen werden können, was in realen Anwendungen eine wichtige Rolle spielt. Das Aufkommen des selbstüberwachten Lernens spiegelt das Streben der Gemeinschaft des maschinellen Lernens nach effizienter Datennutzung wider und markiert eine Verlagerung von der Abhängigkeit von gelabelten Daten hin zum autonomen Lernen.

Grundlagen des selbstüberwachten Lernens

Die Grundprinzipien des selbstüberwachten Lernens bestehen darin, aus unmarkierten Daten überwachte Signale zu erzeugen und das Lernen des Modells durch geschickt konzipierte Pre-Training-Aufgaben zu steuern. Diese Grundsätze umfassen mehrere Schlüsselaspekte, um sicherzustellen, dass das Modell die wesentlichen Merkmale der Daten erfasst.

• Datenanreicherung und SichterzeugungMehrere erweiterte Ansichten werden aus den Originaldaten durch Anwendung zufälliger Transformationen wie Drehung, Beschneidung oder Farbanpassung erzeugt. Das Modell lernt, die Konsistenz zwischen diesen Ansichten aufrechtzuerhalten, was die Robustheit und Invarianz erhöht. Im Bildbereich werden zum Beispiel verschiedene erweiterte Versionen desselben Bildes verwendet, um Modelle für die Erkennung von unveränderlichen Merkmalen zu trainieren.
• Vergleichende LernmechanismenKontrastlernen ist eine der wichtigsten Methoden des selbstüberwachten Lernens, bei der Darstellungen durch den Vergleich von Musterpaaren gelernt werden. Die Modelle werden so trainiert, dass sie ähnliche Muster (z. B. verschiedene Erweiterungen desselben Bildes) näher zusammenbringen und unähnliche Muster weiter auseinanderschieben. Dieser Prozess stützt sich auf eine Verlustfunktion wie InfoNCE, die das Modell dazu motiviert, feinkörnige Unterschiede in den Daten zu erkennen.
• Generative Pre-Training-AufgabenBei solchen Aufgaben muss das Modell einen Teil der Eingabedaten rekonstruieren oder generieren. Bei der Modellierung maskierter Sprache beispielsweise sagt das Modell maskierte Wörter voraus; bei der Bildwiederherstellung füllt das Modell fehlende Pixel auf. Durch die Rekonstruktion der Fehler lernt das Modell semantische und strukturelle Informationen über die Daten.
• Prädiktive AufgabengestaltungSelbstüberwachtes Lernen beinhaltet oft die Vorhersage einer Eigenschaft oder Transformation der Daten. Zum Beispiel die Vorhersage des Winkels der Bilddrehung oder der Reihenfolge der Videobilder. Diese Aufgaben zwingen das Modell dazu, die Eigendynamik der Daten zu verstehen und so nützliche Merkmalsrepräsentationen zu lernen.
• Hinweis auf Migration und FeinabstimmungNach Abschluss des Pre-Trainings wird die gelernte Repräsentation auf eine nachgelagerte Aufgabe übertragen, um das Modell mit einer kleinen Menge an gelabelten Daten fein abzustimmen. Dies zeigt den Nutzen des selbstüberwachten Lernens, das unbeaufsichtigtes Vortraining mit überwachter Feinabstimmung kombiniert, um die Gesamtleistung zu verbessern.

Unterschied zwischen selbstüberwachtem Lernen und traditionellem überwachten Lernen

Selbstüberwachtes Lernen unterscheidet sich in mehreren Dimensionen erheblich vom traditionellen überwachten Lernen, was sich in den Datenanforderungen, dem Lernprozess und den Anwendungsszenarien widerspiegelt.

• Abhängigkeiten bei der DatenkennzeichnungWährend das herkömmliche überwachte Lernen vollständig auf manuell vergebenen Etiketten beruht, benötigt das selbstüberwachte Lernen keine externen Etiketten und verwendet die Daten, um selbst Pseudo-Etiketten zu generieren. Dies reduziert die Kosten und den Zeitaufwand für die Datenaufbereitung und eignet sich besonders für Bereiche, in denen nur wenige Kennzeichnungen vorhanden sind.
• Die Quelle des Signals herausfindenBeim traditionellen überwachten Lernen werden die Lernsignale aus markierten Kategorien oder Werten abgeleitet; beim selbstüberwachten Lernen werden die Signale durch Vorübungen wie Vergleichs- oder Generierungsaufgaben erzeugt. Letzteres konzentriert sich mehr auf die intrinsische Struktur der Daten als auf die externe Semantik.
• Fähigkeiten zur ModellverallgemeinerungWährend traditionelles überwachtes Lernen dazu neigt, sich zu sehr an gelabelte Daten anzupassen, lernt selbstüberwachtes Lernen allgemeinere Repräsentationen durch unmarkiertes Vortraining und neigt dazu, eine bessere Generalisierungsleistung bei Migrationsaufgaben zu zeigen.
• Erweitertes Spektrum an AnwendungenWährend das herkömmliche überwachte Lernen auf Aufgaben beschränkt ist, für die etikettierte Daten zur Verfügung stehen, kann das selbstüberwachte Lernen ein breiteres Spektrum an nicht etikettierten Daten verarbeiten, wie z. B. Rohbilder oder Texte im Internet, wodurch die Grenzen des maschinellen Lernens erweitert werden.
• Anforderungen an die RechenleistungTraditionelles überwachtes Lernen erfordert in der Regel weniger Rechenressourcen für das Training, hat aber hohe Kosten für die Kennzeichnung; selbstüberwachtes Lernen ist in der Vor-Trainings-Phase rechenintensiv, reduziert aber den Aufwand für die Kennzeichnung und ist insgesamt effizienter.

Anwendungsbereiche des selbstüberwachten Lernens

Selbstüberwachtes Lernen hat sich in einer Reihe von Bereichen als sehr vielversprechend erwiesen, wobei die Anwendungen von der Grundlagenforschung bis hin zu realen industriellen Szenarien reichen.

• ComputervisionBei der Bildklassifizierung, Objekterkennung und -segmentierung verbessert selbstüberwachtes Lernen die Modellleistung durch Vortraining von Modellen wie SimCLR oder MoCo. In der medizinischen Bildgebung zum Beispiel werden Modelle anhand von unmarkierten Röntgenbildern vortrainiert und dann für die Krankheitsdiagnose feinabgestimmt, wodurch die Abhängigkeit von Expertenkommentaren verringert wird.
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)Selbstüberwachtes Lernen hat den Erfolg von Modellen wie BERT, GPT usw. vorangetrieben, die durch maskierte Sprachmodelle vortrainiert werden. Die Modelle lernen Sprachrepräsentationen, die für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung und Stimmungsanalyse verwendet werden. Dies hat die Genauigkeit und Effizienz von Sprachmodellen erheblich verbessert.
• AudioverarbeitungIn der Spracherkennung und Musikanalyse lernen selbstüberwachte Lernmodelle akustische Merkmale, indem sie Audiosegmente vorhersagen oder durch Vergleiche lernen. Vorgefertigte Modelle können zum Beispiel für die Sprachverarbeitung in ressourcenarmen Sprachen verwendet werden, um die Zugänglichkeit zu verbessern.
• VideoanalyseFür die Erkennung von Handlungen oder die Zusammenfassung von Videos nutzt das selbstüberwachte Lernen zeitliche Informationen, wie die Vorhersage der Reihenfolge der Bilder oder den Vergleich von Videoclips, und das Modell erfasst dynamische Merkmale. Dies ist von praktischem Wert für die Überwachungs- oder Unterhaltungsindustrie.
• multimodales LernenKombination von Bildern, Text und Audio, selbstüberwachtes Lernen lernt einheitliche Repräsentationen durch cross-modale Vergleichsaufgaben. Anwendungen für autonomes Fahren oder virtuelle Assistenten, um das Verständnis für komplexe Umgebungen zu verbessern.

Vorteile des selbstüberwachten Lernens

Die Vorteile des selbstüberwachten Lernens machen es zu einer wichtigen Richtung im maschinellen Lernen, und diese Vorteile spiegeln sich in der Effizienz, Skalierbarkeit und Praktikabilität wider.

• Reduzierte KennzeichnungsanforderungenSelbstüberwachtes Lernen reduziert die Kosten für manuelle Beschriftungen drastisch und macht maschinelles Lernen in ressourcenbeschränkten Umgebungen praktikabler. In der wissenschaftlichen Forschung ist es beispielsweise möglich, große Mengen unmarkierter Daten zu verarbeiten.
• Verbesserte DatennutzungSelbstüberwachtes Lernen ist in der Lage, die in den Daten verborgenen Informationen zu erschließen und die Effizienz der Datennutzung zu verbessern. Das Modell lernt aus massiven unmarkierten Daten, um eine Verzerrung der Markierung zu vermeiden und eine umfassendere Wissensdarstellung zu erhalten.
• Starke migratorische LernfähigkeitVorgefertigte Repräsentationen können leicht auf mehrere nachgelagerte Aufgaben mit geringem Feinschliff migriert werden. Dies beschleunigt die Modellbereitstellung für schnell iterative Anwendungsszenarien.
• Robustheit und VerallgemeinerungDurch Datenerweiterung und vergleichendes Lernen sind selbstüberwachte Lernmodelle widerstandsfähiger gegen Rauschen und Schwankungen, schneiden bei unbekannten Daten besser ab und verringern das Risiko der Überanpassung.
• Förderung der InnovationSelbstüberwachtes Lernen ermutigt zu neuartigen Pre-Training-Aufgabendesigns, fördert die Kreativität in der Gemeinschaft des maschinellen Lernens und führt zu Durchbrüchen wie selbstüberwachten visuellen Konvertern.

Die Herausforderung des selbstüberwachten Lernens

Trotz der vielversprechenden Möglichkeiten des selbstgesteuerten Lernens steht es noch vor einer Reihe von Herausforderungen, die theoretische, praktische und ethische Aspekte betreffen.

• Komplexität des MissionsdesignsDie Entwicklung effektiver Pre-Training-Aufgaben erfordert Fachwissen und Experimente, und ungeeignete Aufgaben können dazu führen, dass das Modell irrelevante Merkmale lernt und die nachfolgende Leistung beeinträchtigt. So können beispielsweise Maskierungsstrategien bei Texten zu Verzerrungen führen.
• Anforderungen an die RechenleistungDie Pre-Training-Phase des selbstüberwachten Lernens erfordert in der Regel erhebliche Rechenressourcen und Zeit, was für KMU oder einzelne Forscher ein Hindernis darstellt. Die Optimierung der Effizienz von Algorithmen und Hardware ist eine aktuelle Forschungspriorität.
• Fehlen von BewertungskriterienIm Gegensatz zum überwachten Lernen, für das es klare Maßstäbe wie die Genauigkeit gibt, fehlt beim selbstüberwachten Lernen ein einheitliches Bewertungsprotokoll, was den Vergleich verschiedener Methoden erschwert. Benchmark-Datensätze und Metriken werden von der Gemeinschaft entwickelt.
• Schlechte InterpretierbarkeitRepräsentationen, die von selbstüberwachten Lernmodellen erlernt werden, sind oft "black-boxed" und es ist schwierig, ihren Entscheidungsprozess zu erklären, was bei risikoreichen Anwendungen wie im Gesundheitswesen Glaubwürdigkeitsprobleme aufwirft.
• Verstärkung der DatenverzerrungWenn unetikettierte Daten soziale oder kulturelle Voreingenommenheit enthalten, kann selbstüberwachtes Lernen diese Voreingenommenheit verstärken und zu unfairen Modellen führen. Es werden Strategien zur Erkennung und Abschwächung von Verzerrungen benötigt.

Schlüsseltechniken für selbstüberwachtes Lernen

Selbstüberwachtes Lernen stützt sich auf eine Reihe von Schlüsseltechniken, um effizientes Lernen zu erreichen, die alles von der Datenverarbeitung bis zur Modelloptimierung umfassen.

• Rahmen für kontrastives Lernen: wie SimCLR und MoCo, lernt diskriminative Darstellungen durch Maximierung der positiven Probenpaarähnlichkeit und Minimierung der negativen Probenpaarähnlichkeit. Dies setzt eine umfangreiche Stapelverarbeitung und Speicherbankverwaltung voraus.
• Generierung adversarischer NetzwerkeGenerative adversarische Netze werden für das selbstüberwachte Lernen verwendet, bei dem das Modell die Datenverteilung durch generative und diskriminative Aufgaben lernt. Bei der Bilderzeugung zum Beispiel helfen generative adversarische Netze dem Modell, echte Merkmale zu erfassen.
• Struktur des SelbstkodierersEin Variations-Autoencoder oder Denoising-Autoencoder lernt eine komprimierte Darstellung durch Rekonstruktion der Eingabedaten. Dies wird häufig bei der Erkennung von Anomalien eingesetzt.
• Techniken der ZeitmodellierungFür sequentielle Daten wie Video oder Sprache wird ein rekurrentes neuronales Netz oder ein Konverter verwendet, um zukünftige Bilder oder Wörter vorherzusagen, und das Modell lernt zeitliche Abhängigkeiten.
• Integration von Multi-Task-LernenDie Kombination mehrerer Pre-Training-Aufgaben, wie z. B. gleichzeitige Vergleichs- und Generierungsaufgaben, ermöglicht dem Modell eine umfassendere Darstellung und verbessert die Generalisierung.

Die Entwicklung des selbstüberwachten Lernens

Die Entwicklung des selbstüberwachten Lernens hat einen Prozess durchlaufen, der von den Anfängen bis zum Aufkommen reichte und die Entwicklung des Bereichs des maschinellen Lernens widerspiegelt.

• frühes KeimstadiumIn den frühen 2010er Jahren demonstrierten unter anderem Word Embedding-Methoden das Potenzial des unüberwachten Repräsentationslernens, das die Grundlage für selbstüberwachtes Lernen durch die Vorhersage von Wortvektoren aus Kontextwörtern bildet.
• Durchbrüche in der Computer VisionUm 2018 kamen Methoden wie Rotationsvorhersage und Jigsaw-Aufgaben im Bildbereich auf, und entsprechende Arbeiten trieben das Feld voran.
• Revolution in der Verarbeitung natürlicher SpracheDas BERT-Modell wurde 2018 veröffentlicht. Es erreichte eine bahnbrechende Leistung durch das Vortraining von maskierten Sprachmodellen, was zu einer weit verbreiteten Verwendung von selbstüberwachtem Lernen in der natürlichen Sprachverarbeitung führte.
• Multimodale ErweiterungenSeit 2020 wird das selbstüberwachte Lernen auf multimodale Daten wie Video und Audio ausgedehnt, wobei Modelle wie CLIP Bild und Text für das Lernen ohne Stichproben kombinieren.
• Aktuelle Forschungs-HotspotsSelbstüberwachtes Lernen in Kombination mit Verstärkungslernen und Meta-Lernen, um effizientere Lernparadigmen zu erforschen, mit einem Gemeinschaftsschwerpunkt auf Skalierungsgesetzen und ethischen Fragen.

Künftige Trends beim selbstüberwachten Lernen

Zukünftige Trends im Bereich des selbstüberwachten Lernens weisen in Richtung effizienter, verallgemeinerter und verantwortlicher Richtungen, die die nächste Generation von KI-Systemen prägen werden.

• Vorschulung in größerem UmfangMit zunehmenden Rechenressourcen wird selbstüberwachtes Lernen größere Datensätze und Modelle verarbeiten, z. B. Modelle mit Billionen von Parametern, um die Darstellungsqualität zu verbessern. Dies erfordert optimierte Algorithmen und einen verteilten Trainingsfortschritt.
• verkehrsträgerübergreifende VereinheitlichungKünftig wird selbstüberwachtes Lernen multimodale Daten wie Bild, Sprache, Audio usw. integrieren, um eine einheitliche Repräsentation zu erlernen und eine wirklich allgemeine KI zu erreichen. Anwendungen wie verkörperte Intelligenz und Robotik.
• Beispiellose LernförderungSelbstüberwachtes Pre-Training wird es den Modellen ermöglichen, bei nachgelagerten Aufgaben mit weniger Stichproben bessere Leistungen zu erbringen, was den Bedarf an fein abgestimmten Daten verringert und den Einsatz von KI auf Edge-Geräten erleichtert.
• Interpretierbarkeit und FairnessDie Forschung wird sich darauf konzentrieren, die Entscheidungen von Modellen des selbstüberwachten Lernens zu erklären und Datenverzerrungen zu reduzieren, um sicherzustellen, dass die Modelle fair, transparent und ethisch vertretbar sind.
• Beschleunigte industrielle LandungSelbstüberwachtes Lernen wird sich im Gesundheitswesen, im Bildungswesen, in der Fertigung und in anderen Bereichen rasch durchsetzen, innovative Produkte und Dienstleistungen hervorbringen und die Arbeitsabläufe in der Branche verändern.