Предварительно обученная модель (Pre-trained Model) что это такое, статья для чтения и понимания

Определение предварительно обученной модели

Предварительно обученные модели (PTM) - это фундаментальная и мощная техника в области искусственного интеллекта, представляющая собой модели машинного обучения, предварительно обученные на больших наборах данных. Модель изучает общие закономерности и особенности данных путем обработки огромного количества информации для формирования обширной базы знаний. На этапе предварительного обучения используется неконтролируемое или самоконтролируемое обучение, когда модель автоматически извлекает закономерности из исходных данных без необходимости ручного управления маркировкой. Например, при обработке естественного языка модели предварительного обучения могут анализировать тексты с миллиардами слов, чтобы изучить структуру языка, семантические связи и контекстную информацию. После завершения предварительного обучения модель приобретает способность к обобщению и может быть перенесена на различные конкретные задачи. Разработчикам достаточно использовать небольшое количество данных о конкретной области для тонкой настройки модели, чтобы быстро адаптировать ее к новым приложениям. Теоретической основой этого подхода является трансферное обучение, которое подчеркивает эффективный перенос знаний из одного сценария в другой.

Предварительно обученные модели значительно снижают порог разработки приложений ИИ и уменьшают зависимость от больших объемов меченых данных и вычислительных ресурсов. В настоящее время модели с предварительным обучением проникли в несколько областей, таких как распознавание изображений в компьютерном зрении и акустическое моделирование в обработке речи. Среди известных примеров - модель BERT на базе архитектуры Transformer для задач понимания языка, а также семейство моделей GPT, ориентированных на генерацию текста. Рост числа моделей с предварительным обучением способствует популяризации технологий ИИ, позволяя все большему числу отраслей получать выгоду от интеллектуальных решений. Понимание моделей предварительного обучения помогает понять основную динамику развития современного ИИ.

Историческое развитие моделей предварительного обучения

• Ранняя фаза зарождения началась примерно в 2010 году, когда в области машинного обучения начали изучать концепцию трансферного обучения. Исследователи обнаружили, что характеристики, полученные от моделей, обученных на больших наборах данных, могут помочь в решении новых задач. Конкурс ImageNet способствовал предварительному обучению визуальных моделей, и в 2012 году победил AlexNet, продемонстрировав эффективность предварительного обучения.
• В 2018 году в области обработки естественного языка произошел прорыв, когда Google представил модель BERT. BERT использует архитектуру двунаправленного трансформатора для предварительного обучения на текстах, таких как Википедия, чтобы достичь лидерства в ряде лингвистических задач. Эта разработка вдохновила бум исследований в области моделей предварительного обучения.
• После 2020 года трендом становятся крупномасштабные модели. openAI выпускает GPT-3 с размером параметров 175 миллиардов, демонстрируя потенциал предварительно обученных моделей для обучения на меньшем количестве образцов. В то же время появляются мультимодальные предварительно обученные модели, такие как CLIP, объединяющая визуальную и лингвистическую информацию.
• Значительный вклад вносит сообщество разработчиков с открытым исходным кодом: такие платформы, как Hugging Face, предоставляют библиотеки предварительно обученных моделей, что снижает барьер для их использования. Разработчики могут легко получить доступ к моделям, чтобы ускорить создание инновационных приложений.
• В последнее время основное внимание уделяется эффективности и этике: исследования направлены на сжатие моделей, "зеленый" ИИ и снижение вычислительных затрат. История показывает, что предварительно обученные модели проходят путь от доказательства концепции до практического применения, что способствует распространению технологий ИИ.

Как работают предварительно обученные модели

• Предварительно обученные модели основаны на обучении, основанном на данных, и сначала обучаются на больших наборах данных. Модель автоматически извлекает особенности данных с помощью нейросетевой архитектуры, такой как Transformer. В процессе обучения используются неконтролируемые задачи, такие как моделирование языка по маске, что позволяет модели предсказывать недостающие части.
• Модели изучают общие представления, которые отражают законы, лежащие в основе данных. В естественном языке модели осваивают синтаксис и семантику; в изображениях модели распознают края и текстуры. Эти представления можно переносить и адаптировать к различным задачам.
• На этапе тонкой настройки используются предварительно обученные представления и вводится небольшое количество меченых данных. Параметры модели слегка корректируются в соответствии с конкретными потребностями. Тонкая настройка сохраняет знания, полученные при предварительном обучении, и одновременно оптимизирует выполнение задачи.
• Предварительно обученные модели опираются на механизм миграционного обучения, при котором знания перетекают из исходной области в целевую. В исходной области данных много, а в целевой - мало, и миграция уменьшает потребность в данных.
• Модель обрабатывает длинные последовательные данные с помощью таких приемов, как механизм внимания. Слой самовнимания трансформатора взвешивает важную информацию, чтобы улучшить качество представления. Суть принципа работы заключается в повторном использовании результатов обучения для эффективной адаптации.

Процесс обучения для предварительно обученных моделей

• На этапе предварительного обучения используются огромные объемы немаркированных данных, а цель обучения часто является самоконтролируемой задачей. Например, лингвистические модели предсказывают следующее слово, а визуальные модели восстанавливают блоки изображений. Обучение потребляет много вычислительных ресурсов и требует поддержки GPU-кластеров.
• Ключевую роль играет предварительная обработка данных, включающая такие этапы, как бинирование и нормализация. Качество данных влияет на эффективность модели, поэтому их необходимо очистить от шума, чтобы обеспечить разнообразие. Продолжительность обучения варьируется от нескольких дней до нескольких месяцев, в зависимости от объема данных и сложности модели.
• На этапе тонкой настройки вводятся данные для последующих задач, которые невелики. Обучение проводится с помощью контролируемого обучения с использованием функций потерь, разработанных для данной задачи, например, перекрестной энтропии классификации. Цикл тонкой настройки короткий, обычно он завершается за несколько часов или дней.
• Настройка гиперпараметров очень важна, необходимо тщательно подбирать скорость обучения, размер партии и т. д. Чрезмерно тонкая настройка может привести к катастрофическому забыванию и разрушению предварительно обученных знаний. Такие методы, как иерархические скорости обучения, позволяют смягчить эту проблему.
• В процессе обучения особое внимание уделяется воспроизводимости, а инструменты с открытым исходным кодом, такие как PyTorch и TensorFlow, упрощают этот процесс. Распределенное обучение ускоряет процесс, а контрольные точки модели сохраняют прогресс для легкого восстановления.

Типы предварительно обученных моделей

• На основе архитектурной классификации модели-трансформеры доминируют в обработке естественного языка. BERT использует структуру кодера и подходит для задач понимания; GPT использует структуру декодера и хорош для генеративных задач. Визуальные трансформаторы адаптируются к области изображений, например, модель ViT.
• По модальности унимодальные модели обрабатывают один тип данных, например, текст или изображения. Мультимодальные модели объединяют несколько данных, например, DALL-E обрабатывает текст для создания изображений. Предварительно обученные аудиомодели, такие как Wav2Vec, ориентированы на речь.
• С точки зрения масштаба, небольшие модели с небольшим количеством параметров подходят для сред с ограниченными ресурсами. Большие модели с огромным количеством параметров, такие как сотни миллиардов моделей, обладают высокой производительностью, но требуют больших вычислительных затрат. Модели среднего размера обеспечивают баланс между эффективностью и производительностью.
• Модели, ориентированные на конкретный домен, нацелены на специализированные сценарии, например, BioBERT для биомедицинских текстов. Общие модели охватывают широкий спектр, например, фреймворк T5 для унифицированных текстовых задач. Разнообразие типов отвечает различным потребностям приложений.
• Модели с открытым исходным кодом и проприетарные модели сосуществуют, при этом модель с открытым исходным кодом способствует сотрудничеству, а проприетарная модель поддерживается предприятием для обеспечения коммерциализации. При выборе типа необходимо учитывать цели миссии, состояние ресурсов.

Области применения предварительно обученных моделей

• В обработке естественного языка предварительно обученные модели используются для машинного перевода, анализа настроения и систем вопросов и ответов. Например, ChatGPT основан на технологии предварительного обучения для обеспечения плавного диалога. Приложения для автоматизации обслуживания клиентов.
• В области компьютерного зрения модели используются для классификации изображений, обнаружения объектов и анализа медицинских изображений. Предварительно обученные модели ускоряют визуальное восприятие для автономного вождения и повышают точность диагностики.
• Для распознавания и синтеза речи используются модели, транскрибирующие речь в текст или генерирующие естественную речь. Интеллектуальные помощники, такие как Siri, используют предварительно обученные компоненты для улучшения пользовательского опыта.
• Рекомендательные системы используют предварительно обученные модели для анализа поведения пользователей и предоставления персонализированного контента. Платформы электронной коммерции оптимизируют рекомендации по товарам, чтобы повысить конверсию.
• Модели помогают открывать лекарства, прогнозировать климат в научных исследованиях. Методы предварительного обучения обрабатывают сложные данные для ускорения инноваций. Приложения демонстрируют ценность моделей в различных отраслях.

Преимущества предварительно обученных моделей

• Предварительно обученные модели значительно снижают потребность в данных. В то время как традиционное машинное обучение требует больших объемов меченых данных, предварительно обученные модели требуют лишь небольшого количества точных данных, полученных в процессе миграционного обучения. Сократите расходы на сбор данных и ускорьте развертывание проекта.
• Вычислительная эффективность, повторное использование предварительно обученных параметров экономит время обучения. Разработчики избегают обучения с нуля и используют существующую базу моделей. Экономия ресурсов позволяет даже малым и средним командам применять передовой ИИ.
• Модель хорошо обобщается и предварительно обучена для изучения общих характеристик и адаптации к различным задачам. Одна модель используется в нескольких сценариях, что повышает эффективность использования. Обобщенность снижает риск чрезмерной подгонки.
• Значительный прирост производительности, причем предварительно обученные модели часто ставят рекорды в бенчмарках. Масштабное обучение данных позволяет выявить тонкие закономерности, которые превосходят модели, ориентированные на конкретную задачу. Преимущества особенно заметны в сложных задачах.
• Содействие демократизации технологий и открытый доступ к предварительно обученным моделям для популяризации инструментов ИИ. Пользователи, не являющиеся экспертами, могут создавать приложения для развития инноваций. Преимущественное содействие интеграции ИИ в повседневную жизнь.

Проблемы предварительно обученных моделей

• Высокое потребление вычислительных ресурсов, обучение больших моделей требует мощной арифметики, что приводит к высокому потреблению энергии. Экологические издержки вызывают озабоченность, и исследования переходят к эффективным архитектурам, таким как обрезка моделей и квантование.
• Плохая интерпретируемость моделей, сложный процесс принятия решений для предварительно обученных моделей, трудное понимание внутренних механизмов. Характеристики "черного ящика" препятствуют доверию, особенно в таких чувствительных областях, как здравоохранение и юриспруденция. Исследования в области интерпретируемого ИИ ищут решения.
• Зависимость от высокого качества данных, шум данных влияет на эффективность модели. Сложность тонкой настройки в областях с дефицитом данных, что ограничивает спектр приложений. Проблемы требуют междисциплинарного сотрудничества.

Социальное воздействие моделей предварительного обучения

• На экономическом уровне предварительно обученные модели автоматизируют повторяющиеся задачи и меняют рынок труда. Спрос на некоторые профессии снижается, и появляются новые, такие как специалист по этике ИИ. Обществу необходимо адаптироваться к меняющейся структуре занятости.
• В образовании модели предоставляют персонализированные средства обучения, помогающие преподавать и учиться. Студентам легче получить доступ к знаниям, но чрезмерное увлечение ими может ослабить критическое мышление. Система образования нуждается в интеграции технологий.
• Изменения в средствах массовой информации и коммуникации, а также созданные с помощью моделей информационные потоки, насыщенные контентом, также способствуют распространению ложных новостей. Общественность должна стать более информационно грамотной и различать правду и ложь.
• Здравоохранение развивается, модели ускоряют диагностику заболеваний, становится возможным персонализированное лечение. Конфиденциальность находится в центре внимания, и безопасность данных пациентов имеет решающее значение.
• Глобальный обмен знаниями ускоряется, а заранее подготовленные модели разрушают географические ограничения и облегчают сотрудничество. На первый план выходят проблемы цифрового неравенства, а неравенство ресурсов может увеличить этот разрыв. Социальное воздействие должно обеспечивать баланс между инновациями и справедливостью.

Перспективы развития предварительно обученных моделей

• Технология развивается в направлении мультимодальности, когда модели объединяют текст, изображение и звуковую информацию. Расширяются сценарии применения, например, взаимодействие с виртуальной реальностью. Мультимодальные модели обеспечивают более естественные человеко-компьютерные интерфейсы.
• Эффективность моделей повышается, а исследования сосредоточены на облегченной конструкции. Дистилляция знаний, методы поиска нейронной архитектуры позволяют уменьшить размер параметров и адаптировать модели к мобильным устройствам.
• Укрепляется этика и управление, отрасль разрабатывает стандарты, регулирующие использование моделей. Интерпретируемость и справедливость становятся основными показателями для обеспечения ответственного развития технологий.
• Персонализированные приложения становятся все более глубокими, модели адаптируются к индивидуальным потребностям, например, индивидуальные решения в области здравоохранения. Одновременное развитие технологий защиты конфиденциальности данных, обеспечивающих баланс между персонализацией и безопасностью.
• Междисциплинарная интеграция ускоряется, а предварительно обученные модели объединяются с биологией и климатологией для решения глобальных проблем. Будущее предвещает дальнейшее развитие технологий на благо человеческого общества.