Was ist KI-Transferlernen und wie funktioniert es?

Wenn Sie daran interessiert sind, Ihr eigenes KI-Modell für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder Computer Vision zu trainieren, sollten Sie sich mit Transferlernen und der Verwendung vorab trainierter Modelle vertraut machen.

Ohne Transferlernen ist das Training eines effektiven und zuverlässigen Modells oft ein ressourcenintensives Unterfangen viel Geld, Zeit und Fachwissen, wobei der ChatGPT-Entwickler OpenAI schätzungsweise Millionen für die Schulung von GPT-3, GPT-3.5 und ausgegeben hat GPT-4. Mit der Kraft des Transferlernens können Sie mit wenig Ressourcen und in kurzer Zeit Ihr eigenes Modell so leistungsstark wie das neueste GPT-Modell trainieren.

Was ist KI-Transfer-Lernen?

Transferlernen ist die Idee, ein vorab trainiertes Modell wie BERT oder eines davon zu verwenden verschiedene GPT-Modelle und es anhand eines benutzerdefinierten Datensatzes zu trainieren, um an Aufgaben zu arbeiten, für deren Bewältigung es nicht unbedingt geschult wurde.

Sie können beispielsweise ein vorab trainiertes Modell zur Klassifizierung verschiedener Katzenarten nehmen und es für die Klassifizierung von Hunden trainieren. Durch Transferlernen sollte das Training Ihres Hundeklassifizierungsmodells deutlich weniger Zeit und Ressourcen erfordern, um genauso zuverlässig zu werden wie das ursprüngliche Katzenklassifizierungsmodell.

Dies funktioniert, da Katzen und Hunde viele Merkmale gemeinsam haben, die das vorab trainierte Modell bereits identifizieren kann. Da das Katzenklassifizierungsmodell die verschiedenen Merkmale einer Katze identifizieren kann, z. B. vier Beine, Pelzmäntel und prominente Merkmale Schnauzen kann das Hundeklassifizierungsmodell das gesamte Training überspringen, um diese Merkmale zu identifizieren und sie vom Original zu erben Modell. Nachdem Sie alle diese neuronalen Netze geerbt haben, schneiden Sie die letzten Schichten des trainierten Modells ab, das zur Identifizierung der spezifischeren Merkmale einer Katze verwendet wird, und ersetzen sie durch einen hundespezifischen Datensatz.

Welche KI-Modelle können Sie für Transferlernen verwenden?

Um Transferlernen nutzen zu können, benötigen Sie ein vorab trainiertes Modell. Ein vorab trainiertes Modell wird allgemein als KI-Modell bezeichnet, das trainiert wird, um allgemeines Wissen zu einem bestimmten Thema oder einer bestimmten Idee zu erlangen. Diese Art von vorab trainierten Modellen wurde speziell für die Feinabstimmung und Erstellung anwendungsspezifischerer Modelle entwickelt. Einige der beliebtesten vorab trainierten Modelle sind beispielsweise für NLP BERT und GPTund Computer Vision, wie VGG19 und Inceptionv3.

Obwohl sie beliebt sind, sind diese leicht anpassbaren Modelle nicht die einzigen, die Sie für Transferlernen verwenden können. Sie können auch Modelle verwenden, die auf spezifischere Aufgaben als die allgemeine Objekt- oder Spracherkennung trainiert wurden. Solange das Modell neuronale Netze entwickelt hat, die auf das Modell, das Sie trainieren möchten, anwendbar sind, können Sie nahezu jedes Modell für Transferlernen verwenden.

Sie können öffentlich verfügbare vorab trainierte Modelle von Orten wie TensorFlow Hub, Hugging Face und dem OpenAI-Modellmarktplatz erhalten.

Vorteile des Einsatzes von KI-Transferlernen

Transferlernen bietet mehrere Vorteile gegenüber dem Training eines KI-Modells von Grund auf.

• Reduzierte Trainingszeit: Beim Training eines Modells von Grund auf wird ein großer Teil des Trainingsprozesses für allgemeines Grundlagenwissen aufgewendet. Durch Transferlernen erbt Ihr Modell automatisch das gesamte Grundwissen, wodurch die Trainingszeit erheblich verkürzt wird.
• Geringerer Ressourcenbedarf: Da das gesamte Grundwissen bereits vorhanden ist, müssen Sie das Modell nur noch weiter für die Besonderheiten Ihrer Anwendung trainieren. Dafür ist oft nur ein relativ kleiner Datensatz erforderlich, der mit weniger Rechenleistung verarbeitet werden kann.
• Verbesserte Leistung: Wenn Sie nicht Millionen von Dollar für den Aufbau Ihres Modells von Grund auf ausgeben, können Sie von einem riesigen Technologieunternehmen kein so gutes oder zuverlässiges Modell wie ein Large Language Model (LLM) erwarten. Durch den Einsatz von Transferlernen können Sie die leistungsstarken Funktionen dieser vorab trainierten LLMs, wie z. B. GPT, nutzen, um die Leistung Ihres Modells zu verbessern.

Das Trainieren eines KI-Modells von Grund auf ist möglich, dafür sind jedoch mehr Ressourcen erforderlich.

Wie funktioniert Transferlernen?

Im Wesentlichen gibt es beim Transferlernen drei Phasen.

• Auswählen eines vorab trainierten Modells: Ein vorab trainiertes Modell wird zunächst mit einem umfangreichen Datensatz aus einer Quellaufgabe wie ImageNet oder einer großen Textsammlung trainiert. Diese anfängliche Trainingsphase ermöglicht es dem Modell, sich Kenntnisse über allgemeine Merkmale und Muster im Datensatz anzueignen. Wie viel Zeit und Ressourcen Sie durch Transferlernen sparen, hängt von den Ähnlichkeiten zwischen dem vorab trainierten Modell und dem Modell ab, das Sie erstellen möchten.
• Merkmalsextraktion: Sobald ein vorab trainiertes Modell zur Feinabstimmung ausgewählt wurde, werden die ersten Schichten des vorab trainierten Modells (am nächsten zur Eingabe) eingefroren; Das bedeutet, dass ihre Gewichte während der Feinabstimmung unverändert bleiben. Durch das Einfrieren dieser Schichten bleibt das allgemeine Wissen erhalten, das während der Vortrainingsphase erlernt wurde, und verhindert, dass sie stark durch den aufgabenspezifischen Datensatz des Zielmodells beeinflusst werden. Bei Modellen, die vollständig für bestimmte Anwendungen trainiert wurden, werden die letzten Schichten der Modelle entfernt oder verlernt, damit das Zielmodell in anderen spezifischen Anwendungen trainiert werden kann.
• Feinabstimmung: Nachdem das vorab trainierte Modell eingefroren und die obersten Schichten entfernt wurden, wird ein neuer Datensatz dem Lernalgorithmus zugeführt, der dann zum Trainieren des neuen Modells und der Besonderheiten seiner Anwendung verwendet wird.

Es steckt mehr dahinter als die drei Phasen, aber diese Übersicht beschreibt grob, wie der KI-Transfer-Lernprozess funktioniert, mit einigen Feinabstimmungen.

Einschränkungen beim KI-Transferlernen

Obwohl Transferlernen ein wertvolles Konzept zum Trainieren effektiver und zuverlässiger Modelle ist, gibt es einige Einschränkungen, die Sie kennen müssen, wenn Sie Transferlernen zum Trainieren eines Modells verwenden.

• Aufgabenkonflikt: Bei der Auswahl eines Basismodells für Transferlernen muss es möglichst relevant für die Probleme sein, die das neue Modell lösen wird. Die Verwendung eines Modells zur Klassifizierung von Katzen zur Erstellung eines Modells zur Klassifizierung von Hunden führt mit größerer Wahrscheinlichkeit zu besseren Ergebnissen als die Verwendung eines Modells zur Klassifizierung von Autos zur Erstellung eines Modells für Pflanzen. Je relevanter das Basismodell für das Modell ist, das Sie erstellen möchten, desto mehr Zeit und Ressourcen sparen Sie während des Transferlernprozesses.
• Datensatzverzerrung: Obwohl vorab trainierte Modelle häufig in großen Datensätzen trainiert werden, besteht dennoch die Möglichkeit, dass sie während des Trainings eine bestimmte Verzerrung entwickelt haben. Die Verwendung des stark verzerrten Basismodells würde auch dazu führen, dass das Modell seine Verzerrungen erbt, wodurch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit Ihres Modells verringert wird. Leider ist der Ursprung dieser Vorurteile schwer zu bestimmen Black-Box-Charakter des Deep Learning.
• Überanpassung: Einer der Hauptvorteile des Transferlernens besteht darin, dass Sie einen relativ kleinen Datensatz verwenden können, um ein Modell weiter zu trainieren. Das Training des Modells mit einem zu kleinen Datensatz kann jedoch zu einer Überanpassung führen, was die Modellzuverlässigkeit bei der Bereitstellung neuer Daten erheblich verringert.

Obwohl Transferlernen eine praktische KI-Lerntechnik ist, gibt es Einschränkungen und es ist kein Allheilmittel.

Sollten Sie Transferlernen nutzen?

Seit der Verfügbarkeit vorab trainierter Modelle wird Transferlernen immer zur Erstellung spezialisierterer Modelle genutzt. Es gibt wirklich keinen Grund, Transferlernen nicht zu nutzen, wenn es bereits ein vorab trainiertes Modell gibt, das für die Probleme, die Ihr Modell lösen wird, relevant ist.

Obwohl es möglich ist, ein einfaches Modell für maschinelles Lernen von Grund auf zu trainieren, ist dafür ein Deep-Learning-Modell erforderlich eine Menge Daten, Zeit und Fachwissen, was keinen Sinn macht, wenn Sie ein vorhandenes Modell, das dem von Ihnen geplanten Modell ähnelt, wiederverwenden können Zug. Wenn Sie also weniger Zeit und Geld für das Training eines Modells aufwenden möchten, versuchen Sie, Ihr Modell durch Transferlernen zu trainieren.