Se você estiver interessado em treinar seu modelo de IA em Processamento de Linguagem Natural (NLP) ou visão computacional, você deve aprender sobre Transfer Learning e como usar modelos pré-treinados.
Sem aprendizado de transferência, treinar um modelo eficiente e confiável costuma ser um esforço intensivo em recursos, exigindo muito dinheiro, tempo e experiência, pois estima-se que um desenvolvedor do ChatGPT tenha gasto milhões em treinamento GPT-3, GPT-3.5, e GPT-4.Com o poder de transferência de aprendizado, você pode treinar seu modelo com o poder do modelo GPT mais recente com poucos recursos em um curto período. Verificar Formas de usar o ChatGPT como um analisador de dados.
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O que é Transfer Learning em IA?
O aprendizado por transferência é a ideia de pegar um modelo pré-treinado, como BERT ou um dos vários modelos GPT, e treiná-lo em um conjunto de dados personalizado para trabalhar em tarefas para as quais não foi necessariamente treinado.
Por exemplo, você pode pegar um modelo pré-treinado para classificar diferentes tipos de gatos e treiná-lo para classificar cães. Por meio do aprendizado por transferência, o treinamento do modelo de classificação de cães deve levar muito menos tempo e recursos para se tornar tão confiável quanto o modelo original de classificação de gatos.
Isso funciona porque cães e gatos compartilham muitas características que o modelo pré-treinado já pode identificar. Como o modelo de classificação de gatos pode identificar diferentes características de gatos, como ter quatro patas, casacos de pele e narizes proeminentes, o modelo de classificação de cães pode pular todo esse treinamento para identificar as características herdadas do modelo original. Depois de herdar tudo isso redes neurais , você então descarta as últimas camadas do modelo treinado usado para identificar as características mais específicas do gato e as substitui por um conjunto de dados específico para cães.
Quais modelos de IA você pode usar para transferir o aprendizado?
Para usar o aprendizado por transferência, você precisará de um modelo pré-treinado. Um modelo pré-treinado é conhecido como um modelo de IA treinado com o objetivo de adquirir conhecimento geral sobre um determinado tópico ou ideia. Esses tipos de modelos pré-treinados são especialmente projetados para que as pessoas ajustem e criem mais modelos para diferentes usos. Alguns dos modelos pré-treinados mais populares são para NLP, como BERT e GPT, e visão computacional, como VGG19 e Inceptionv3.
Embora comuns, esses modelos facilmente ajustáveis não são os únicos que você pode usar para transferir o aprendizado. Você também pode usar modelos treinados para tarefas mais específicas do que reconhecimento de objetos ou linguagem em geral. Desde que o modelo tenha desenvolvido redes neurais aplicáveis ao modelo que você está tentando treinar, você pode usar qualquer modelo para transferir o aprendizado.
Você pode obter modelos pré-treinados disponíveis publicamente em locais como TensorFlow Hub, Hugging Face e OpenAI Model Marketplace. Verificar Como criar um modelo de aprendizado de máquina usando o Microsoft Lobe.
Benefícios do uso de aprendizado de transferência em inteligência artificial
O aprendizado por transferência oferece vários benefícios em relação ao treinamento de um modelo de IA do zero.
- Reduza o tempo de treinamento: ao treinar um modelo do zero, uma grande parte do processo de treinamento é gasta no conhecimento básico geral. Por meio do aprendizado por transferência, seu modelo herda automaticamente todo esse conhecimento básico, reduzindo bastante o tempo de treinamento.
- Menos requisitos de recursos: como todo o conhecimento básico já está em vigor, tudo o que você precisa fazer é continuar treinando o modelo nos detalhes de seu aplicativo. Muitas vezes, isso requer apenas um conjunto de dados relativamente pequeno que pode ser processado com menos poder de computação.
- Performance melhorada: a menos que você gaste milhões de dólares construindo seu modelo do zero, não pode esperar um modelo tão bom ou tão confiável quanto um modelo de linguagem grande (LLM) de uma empresa gigante de tecnologia. Com o aprendizado por transferência, você pode aproveitar os poderosos recursos desses LLMs pré-treinados, como o GPT, para melhorar o desempenho do seu modelo.
É possível treinar um modelo de IA do zero, mas são necessários mais recursos para isso.
Como funciona a transferência de aprendizagem?
Basicamente, existem três estágios quando se trata de transferência de aprendizagem.
- Escolha um modelo pré-treinado: o modelo pré-treinado passa pelo treinamento inicial usando um grande conjunto de dados de uma fonte significativa, como ImageNet, ou um grande conjunto de scripts. Essa fase inicial de treinamento permite que o modelo obtenha conhecimento dos recursos e padrões gerais encontrados no conjunto de dados. A quantidade de tempo e recursos que você economiza com a transferência de aprendizado depende das semelhanças entre o modelo pré-treinado e o modelo que você está tentando construir.
- extração de características: uma vez que um modelo pré-treinado foi escolhido para ajustar, as camadas iniciais do modelo pré-treinado (mais próximas da entrada) são deixadas; Isso significa que seus pesos permanecem constantes durante o ajuste fino. Congelar essas camadas retém o conhecimento geral aprendido durante o pré-treinamento e evita que ele seja excessivamente afetado pelo conjunto de dados das tarefas do modelo de destino. Para modelos totalmente treinados para aplicativos específicos, as camadas finais dos modelos são removidas ou não são aprendidas até que o modelo de destino seja treinado em outros aplicativos específicos.
- Afinação: depois que o modelo pré-treinado é congelado e as camadas superiores são removidas, um novo conjunto de dados é alimentado no algoritmo de aprendizado, que é usado para treinar o novo modelo e suas propriedades de aplicativo.
Há mais do que três estágios, mas este diagrama mostra em detalhes como funciona o processo de transferência de IA, com alguns ajustes finos.
Limitações do aprendizado por transferência em inteligência artificial
Embora o aprendizado por transferência seja um conceito valioso no treinamento de modelos eficientes e confiáveis, há algumas limitações das quais você precisa estar ciente ao usar o aprendizado por transferência para treinar um modelo.
- Incompatibilidade de tarefaAo escolher um modelo básico de transferência de aprendizado, ele deve ser o mais relevante possível para os problemas que o novo modelo resolverá. Usar um modelo que classifica gatos para criar um modelo para classificar cães provavelmente produzirá melhores resultados do que usar um modelo que classifica gatos para criar um modelo para plantas. Quanto mais apropriado for o modelo base para o modelo que você está tentando construir, mais tempo e recursos você economizará durante o processo de transferência de aprendizado.
- viés do conjunto de dados: embora os modelos pré-treinados sejam frequentemente treinados em grandes conjuntos de dados, ainda existe a possibilidade de que eles tenham desenvolvido um certo viés durante o treinamento. Usar um modelo base altamente tendencioso também pode fazer com que o modelo herde seus vieses, o que reduz a precisão e a confiabilidade do seu modelo. Infelizmente, é difícil identificar a origem desses vieses devido à natureza de caixa preta do aprendizado profundo.
- equipamento adicional: um dos principais benefícios do aprendizado por transferência é que você pode usar um conjunto de dados relativamente pequeno para treinar ainda mais o modelo. No entanto, treinar o modelo em um conjunto de dados muito pequeno pode causar overfitting, o que reduz muito a confiabilidade do modelo quando alimentado com novos dados.
Portanto, embora o aprendizado por transferência seja uma técnica de aprendizado útil para IA, existem limitações e não é uma panaceia. Verificar As razões pelas quais os problemas de segurança para IA generativa estão piorando.
Você deve usar a aprendizagem por transferência?
Desde a disponibilidade de modelos pré-treinados, o aprendizado transformacional tem sido usado há muito tempo para criar modelos mais especializados. Não há razão real para não usar o aprendizado de transferência se já houver um modelo pré-treinado relevante para os problemas que seu modelo resolverá.
Embora seja possível treinar um modelo simples de aprendizado de máquina do zero, fazer isso em um modelo de aprendizado profundo exigirá muitos dados, tempo e habilidade, o que não fará sentido se você puder adaptar um modelo existente semelhante ao você pretende treinar. Portanto, se você quiser gastar menos tempo e dinheiro treinando um modelo, tente treinar seu modelo por meio do aprendizado por transferência. Você pode ver agora Diretórios online de ferramentas de IA para descobrir ou procurar o melhor aplicativo de IA.
