Что такое многозадачное обучение (MTL) в одной статье?

Ответы ИИОпубликовано 3 недели назад Круг обмена ИИ

6.2K 00

Точное определение многозадачного обучения

Многозадачное обучение (MTL) - это не отдельный алгоритм, а интеллектуальная парадигма машинного обучения. Ее можно понять с помощью яркой аналогии: хороший студент не изучает физику, химию и математику в полной изоляции. Напротив, математические инструменты, которыми он овладевает при изучении физики, могут, в свою очередь, углубить его понимание законов физики; а абстрактное модельное мышление, заложенное в физике, может помочь ему в решении химических проблем. Перенос и проверка знаний между дисциплинами в конечном итоге помогли ему стать всесторонне развитым специалистом.

Многозадачное обучение опирается на эту мудрость человеческого обучения. В области искусственного интеллекта многозадачное обучение предписывает одной модели ИИ одновременно изучать и выполнять несколько связанных между собой задач. Основной механизм заключается в том, что модель учится решать одну задачу, используя при этом знания, полученные в ходе решения других задач (или "индуктивное предубеждение"), для оказания себе помощи. Благодаря обмену параметрами модели или представлениями признаков для разных задач модель вынуждена искать более важные и надежные внутренние законы, общие для всех задач, что превосходит суммарный эффект от обучения отдельной "предвзятой" экспертной модели для каждой задачи. Конечной целью такого "многоцелевого" подхода к обучению является повышение способности к обобщению, эффективности обучения и общей производительности модели.

Основные идеи для многозадачного обучения

Обмен и передача знаний:В данных разных задач заложена дополнительная информация. Благодаря совместному использованию определенной части структуры модели процесс обучения одной задачи может эффективно использовать данные других задач для достижения неявной передачи знаний.
Неявное расширение данных:С точки зрения моделирования, обучение нескольким задачам одновременно эквивалентно обучению на больших и разнообразных данных. Такой подход эффективно повышает информационную плотность данных и снижает риск перестройки модели на одной задаче.
Эффективное направление внимания:Когда задача (например, обнаружение краев изображения) относительно проста, это помогает модели сначала научиться фокусироваться на глубинных особенностях изображения, что, в свою очередь, позволяет ей более эффективно решать более сложные задачи (например, распознавание объектов).
обозначает регуляризацию обучения:Принуждение модели к изучению представлений признаков, которые должны быть одновременно актуальны для нескольких задач, само по себе является мощным средством регуляризации. Это ограничение заставляет модель отбрасывать шум, характерный для конкретной задачи, и изучать более универсальные существенные признаки.
Механизм "подслушивания":Задача A может "подслушать" действительные признаки, полученные для другой задачи B в процессе обучения.

Основные преимущества многозадачного обучения

Значительное улучшение обобщающей способности модели:Слой общего представления заставляет модель изучать более общие характеристики, что позволяет избежать чрезмерной адаптации к шуму в данных, относящихся к конкретной задаче, и, таким образом, повысить устойчивость к новым, неизвестным данным.
Значительное повышение эффективности использования данных:Для некоторых задач с недостатком данных или высокой стоимостью аннотации совместное обучение может быть выполнено с помощью смежных задач с достаточным количеством данных, чтобы эффективно смягчить проблемы холодного старта и недостатка данных.
Эффективное снижение затрат на развертывание модели:По сравнению с обучением и развертыванием отдельной модели для каждой задачи, многозадачная модель значительно сокращает общий объем памяти и требования к хранению данных за счет совместного использования большинства параметров.
Значительно более быстрый вывод модели:На этапе выводов одна многозадачная модель требует только одного прямого вычисления для получения выходов нескольких задач одновременно, что гораздо эффективнее, чем последовательное выполнение нескольких независимых моделей.
Содействие открытию знаний между миссиями:Анализируя, какие части модели являются общими, а какие - эксклюзивными для конкретной задачи, исследователи могут глубже понять внутренние связи и различия между разными задачами, что способствует углублению научного понимания.

Классическая архитектура для многозадачного обучения

Архитектура Hard Parameter Sharing (HPS):Это наиболее распространенная и классическая архитектура. Нижний слой модели состоит из всех задач, совместно использующих мощную кодирующую сеть, а затем к верхней части сети присоединяется легкий выходной слой, специфичный для каждой задачи в отдельности.
Архитектура Soft Parameter Sharing (SPS):В этой архитектуре каждая задача имеет свою собственную независимую модель и параметры. Однако путем добавления регуляризирующего члена в функцию потерь параметры различных слоев модели поощряются к тому, чтобы они оставались одинаковыми, что позволяет более гибко осуществлять "мягкий" обмен знаниями.
Структура кодирования-декодирования (EDS):Такая архитектура особенно популярна в задачах "последовательность-последовательность". Общий кодер отвечает за сжатие входной информации в информационно насыщенный вектор признаков, а затем несколько декодеров, специфичных для каждой задачи, декодируют из этого вектора нужные результаты.
Смесь экспертов (MoE):Модель содержит несколько "экспертных" подсетей и управляемую сеть. Управляемая сеть учится динамически выбирать и комбинировать различные экспертные сети для каждого входного образца, что позволяет модели адаптивно распределять наиболее подходящие вычислительные ресурсы для различных задач или образцов.
Архитектура слияния межзадачного внимания:Опираясь на идею механизма внимания, архитектура позволяет взаимодействовать между картами признаков разных задач. Характеристики одной задачи могут быть "замечены" и заимствованы из другой задачи, когда это необходимо, что позволяет более тонко и динамично объединять характеристики.

Стратегии обучения для многозадачного обучения

Статическое или динамическое взвешивание функции потерь:Это самый простой способ сбалансировать многозадачное обучение. Вручную задайте фиксированный вес для функции потерь каждой задачи или разработайте алгоритм, который будет динамически регулировать веса в процессе обучения, чтобы сбалансировать важность различных задач.
Балансировка потерь на основе неопределенности:Более тонкий подход к динамическому взвешиванию. Модель предсказывает как результат задачи, так и неопределенность собственного предсказания. Для задач с более высокой неопределенностью веса потерь автоматически снижаются, что уменьшает вмешательство шумных задач в общее обучение.
Устранение конфликтов и выравнивание градиентов:На общем слое могут возникать конфликты в направлении обновления градиента для разных задач (феномен "перетягивания каната"). Некоторые продвинутые алгоритмы оптимизации активно обнаруживают такие конфликты и обеспечивают, чтобы каждое обновление было выгодным или, по крайней мере, безвредным для всех задач, проецируя или поворачивая вектор градиента.
Группировка задач и альтернативное обучение:В зависимости от актуальности задач их можно разделить на разные группы для совместного обучения. В качестве альтернативы можно поочередно оптимизировать различные подмножества задач на разных этапах обучения, чтобы избежать взаимного вмешательства и обеспечить стабильность процесса обучения.
Применение адаптивного оптимизатора скорости обучения:Адаптивный оптимизатор скорости обучения, такой как Adam, способен вычислять независимые скорости обучения для различных параметров модели, что особенно важно в многозадачных сценариях. Он может естественным образом адаптироваться к различным потребностям разных задач для разных скоростей обновления параметров.

Сценарии применения многозадачного обучения

Автономное вождение и восприятие роботов:Единая перцептивная модель в автомобиле способна одновременно решать несколько задач в дорожной сцене, таких как распознавание транспортных средств и пешеходов (обнаружение целей), отображение линий полос движения (сегментация), понимание дорожных знаков (классификация) и определение зон, пригодных для движения, для эффективного понимания окружающей среды в режиме реального времени.
Платформа для интегрированного понимания естественного языка:Мощная языковая модель может использоваться как инфраструктурная платформа NLP для предприятия или исследовательской организации, предоставляя разнообразные услуги, такие как анализ настроения, распознавание именованных сущностей, резюмирование текста, машинный перевод и распознавание намерений, благодаря единой многозадачной модели, стоящей за ней.
Интеллектуальная система диагностики медицинских изображений:При анализе медицинских изображений (например, КТ, МРТ) многозадачная модель может одновременно выполнять точную сегментацию поражений, распознавание контуров различных органов и прогнозирование классификации заболеваний на основе изображений, предоставляя врачам полную и комплексную вспомогательную диагностическую информацию.
Контроль финансовых рисков и борьба с мошенничеством:В финансовом секторе одна модель может одновременно анализировать поведение пользователя при совершении операций, информацию о счете и отпечатки пальцев устройства, чтобы совместно предсказать несколько рисков, таких как риск невозврата кредита, риск мошенничества при совершении операций и риск незаконного присвоения средств, повышая точность и охват идентификации рисков.
Мультимодальные интерактивные приложения:В таких приложениях, как визуальные ответы на вопросы (VQA) или описание изображений, модель должна обладать способностью как к визуальному восприятию, так и к созданию языка. Системы многозадачного обучения могут легко интегрировать обе задачи - извлечение признаков изображения и обработку текста - в одной модели.

Контрольные показатели для многозадачного обучения

Эталоны понимания естественного языка (GLUE и SuperGLUE):GLUE (Generalised Language Understanding Evaluation) и его более сложная модернизированная версия, SuperGLUE, являются золотым стандартом в области NLP для оценки способности модели к многозадачности. В них включен разнообразный набор лингвистических задач, таких как текстовая привязка, анализ настроения и оценка сходства предложений.
Бенчмарки для крупномасштабного многозадачного понимания языка (MMLU):MMLU (Massive Multitasking Language Understanding) - это чрезвычайно обширная коллекция обзоров, охватывающая 57 различных предметных областей, от элементарной математики до профессионального права. Он предназначен для проверки точности многозадачности крупномасштабных языковых моделей на широкой базе знаний.
Многозадачные комбинации компьютерного зрения:В области компьютерного зрения несколько классических наборов данных обычно объединяются для создания многозадачной среды оценки. Например, такие наборы данных, как PASCAL VOC, COCO и т. д., используются для одновременной оценки производительности нескольких задач, таких как обнаружение цели и семантическая сегментация.
Бенчмарк мультимодальной оценки (MMT-Bench, GEM):С развитием мультимодальных моделей появились специальные оценочные бенчмарки, такие как MMT-Bench и GEM. Их цель - оценить способность модели одновременно обрабатывать и согласовывать информацию из нескольких модальностей, таких как изображение, текст, аудио и т. д.
Бенчмарки для обработки речи и аудио:В области речи исследователи используют такие наборы данных, как LibriSpeech (распознавание речи) и AudioSet (классификация аудиособытий), чтобы оценить, может ли модель одновременно понимать содержание речи и распознавать фоновые звуки, что очень важно в таких сценариях, как интеллектуальные кабины пилотов.

Практические проблемы многозадачного обучения

Распространенность негативной миграции:Когда задачи плохо коррелируют или даже конфликтуют друг с другом, принудительный обмен информацией может привести к снижению производительности модели, а не к ее росту. Как отсеять и обработать негативную миграцию между задачами - основная проблема многозадачного обучения.
Трудная задача балансирования искусства:Сложность обучения, объем данных, скорость сходимости и величина функции потерь сильно варьируются от задачи к задаче. Разработка стратегии обучения, которая автоматически и справедливо уравновешивает все задачи, все еще остается открытой темой для исследований.
Сложность обучения и отладки модели:Многозадачные модели имеют гораздо большее пространство гиперпараметров, и явление "see-saw" во время обучения (производительность одной задачи улучшается, а другой падает) встречается очень часто, что делает отладку и настройку модели чрезвычайно сложной.
Рассуждения о противоречиях между эффективностью и потреблением ресурсов:Хотя многозадачные модели теоретически более эффективны, в сценариях, где нужно выполнить только одну задачу, активация всей большой общей модели приводит к ненужной трате вычислительных ресурсов, что особенно актуально для граничных устройств с ограниченными ресурсами.
Релевантность задачи неизвестна априори:Во многих реальных приложениях мы не можем заранее знать, какие задачи можно объединить для обучения. Определение наилучшей комбинации задач часто требует длительного экспериментального исследования, что увеличивает порог и стоимость прикладного многозадачного обучения.

Передовые тенденции в области многозадачного обучения

Автоматизированное многозадачное обучение (AutoMTL):Исследователи разрабатывают алгоритмы, позволяющие автоматически проектировать многозадачные системы обучения. Эти алгоритмы могут автоматически искать оптимальные структуры разделения сети, методы группировки задач и стратегии балансировки потерь, что значительно снижает сложность ручного проектирования.
Глубокая интеграция с непрерывным обучением:Будущие многозадачные модели должны будут обладать способностью постоянно учиться новым задачам, а не фиксировать все задачи на начальном этапе. Как позволить моделям приобретать новые навыки, не забывая старые знания, - вот ключ к достижению интеллекта, способного к обучению на протяжении всей жизни.
Повышение интерпретируемости и безопасности моделей:Повышение прозрачности процесса принятия решений в многозадачных моделях помогает нам понять конкретные механизмы синергии или конфликта между задачами. Повышение надежности и безопасности модели перед лицом атак противника является гарантией того, что она перейдет в критические области применения.
Совместная разработка моделей и оборудования:Важным будущим направлением является разработка оптимизированных аппаратных ускорителей специально для многозадачных моделей или, наоборот, разработка эффективных архитектур моделей, которые могут в полной мере использовать существующие аппаратные возможности для решения проблемы эффективности развертывания в реальном мире.
Возникновение межпарадигмальных исследований:Многозадачное обучение все чаще сочетается с другими парадигмами машинного обучения. Например, многозадачное обучение с подкреплением используется для обучения роботов, способных выполнять несколько сложных операций одновременно, а многозадачное метаобучение позволяет моделям научиться быстро адаптироваться к новому набору связанных задач.