¿Qué es Transfer Learning en AI y cómo funciona?

Si está interesado en entrenar su modelo de IA en Procesamiento del lenguaje natural (NLP) o visión por computadora, debe aprender sobre Transfer Learning y cómo usar modelos previamente entrenados.

Sin transferencia de aprendizaje, entrenar un modelo eficiente y confiable es a menudo un esfuerzo intensivo en recursos, que requiere mucho dinero, tiempo y experiencia, ya que se estima que un desarrollador de ChatGPT ha gastado millones en entrenar GPT-3, GPT-3.5, y GPT-4. Con el poder de la transferencia de aprendizaje, puede entrenar su modelo con el poder del modelo GPT más nuevo con pocos recursos en un período corto. Verificar Formas de usar ChatGPT como analizador de datos.

¿Qué es Transfer Learning en IA?

El aprendizaje de transferencia es la idea de tomar un modelo previamente entrenado como BERT o uno de los diversos modelos GPT y entrenarlo en un conjunto de datos personalizado para trabajar en tareas para las que no estaba necesariamente capacitado.

Por ejemplo, puede tomar un modelo previamente entrenado para clasificar diferentes tipos de gatos y entrenarlo para clasificar perros. A través del aprendizaje por transferencia, entrenar el modelo de clasificación de perros debería tomar mucho menos tiempo y recursos para volverse tan confiable como el modelo de clasificación de gatos original.

Esto funciona porque los gatos y los perros comparten muchos rasgos que el modelo preentrenado ya puede identificar. Debido a que el modelo de clasificación de gatos puede identificar diferentes rasgos de los gatos, como tener cuatro patas, abrigos de piel y narices prominentes, el modelo de clasificación de perros puede omitir todo ese entrenamiento para identificar los rasgos que heredó del modelo original. Después de heredar todos estos Redes neuronales , luego descarta las últimas capas del modelo entrenado utilizado para identificar los rasgos más específicos del gato y los reemplaza con un conjunto de datos específico del perro.

¿Qué modelos de IA puede usar para transferir el aprendizaje?

Para usar el aprendizaje por transferencia, necesitará un modelo previamente entrenado. Un modelo preentrenado se conoce como un modelo de IA que se entrena con el propósito de adquirir conocimientos generales sobre un tema o idea en particular. Este tipo de modelos preentrenados están especialmente diseñados para que las personas los ajusten y creen más modelos para diferentes usos. Algunos de los modelos preentrenados más populares son para PNL, como BERT y GPT, y visión artificial, como VGG19 e Inceptionv3.

Aunque son comunes, estos modelos fácilmente ajustables no son los únicos que puede usar para transferir el aprendizaje. También puede utilizar modelos entrenados para tareas más específicas que el reconocimiento de objetos o el lenguaje en general. Siempre que el modelo haya desarrollado redes neuronales aplicables al modelo que intenta entrenar, puede usar cualquier modelo para transferir el aprendizaje.

Puede obtener modelos preentrenados disponibles públicamente en lugares como TensorFlow Hub, Hugging Face y OpenAI Model Marketplace. Verificar Cómo crear un modelo de aprendizaje automático con Microsoft Lobe.

Beneficios de utilizar el aprendizaje por transferencia en inteligencia artificial

Transferir el aprendizaje ofrece varios beneficios sobre el entrenamiento de un modelo de IA desde cero.

1. Reducir el tiempo de entrenamiento: Cuando se entrena un modelo desde cero, una gran parte del proceso de entrenamiento se dedica al conocimiento básico general. A través del aprendizaje por transferencia, su modelo hereda automáticamente todo este conocimiento básico, lo que reduce en gran medida el tiempo de capacitación.
2. Menos requisitos de recursos: Dado que todo el conocimiento básico ya está en su lugar, todo lo que tiene que hacer es seguir entrenando al modelo en los detalles de su aplicación. A menudo, esto solo requiere un conjunto de datos relativamente pequeño que se puede procesar con menos poder de cómputo.
3. Desempeño mejorado: A menos que gaste millones de dólares construyendo su modelo desde cero, no puede esperar un modelo tan bueno o tan confiable como un modelo de lenguaje grande (LLM) de una empresa tecnológica gigante. Con el aprendizaje por transferencia, puede aprovechar las poderosas capacidades de estos LLM previamente capacitados, como GPT, para mejorar el rendimiento de su modelo.

Es posible entrenar un modelo de IA desde cero, pero necesita más recursos para hacerlo.

¿Cómo funciona la transferencia de aprendizaje?

Básicamente, hay tres etapas cuando se trata de transferir el aprendizaje.

1. Elija un modelo pre-entrenado: el modelo preentrenado se somete a un entrenamiento inicial utilizando un gran conjunto de datos de una fuente importante, como ImageNet, o un gran conjunto de scripts. Esta fase de entrenamiento inicial permite que el modelo adquiera conocimiento de las características y patrones generales que se encuentran en el conjunto de datos. La cantidad de tiempo y recursos que ahorra de la transferencia de aprendizaje depende de las similitudes entre el modelo entrenado previamente y el modelo que está tratando de construir.
2. extracción de características: una vez que se ha elegido un modelo preentrenado para sintonizar, se dejan las capas iniciales del modelo preentrenado (más cercanas a la entrada); Esto significa que sus pesos permanecen constantes durante el ajuste fino. La congelación de estas capas retiene el conocimiento general aprendido durante el entrenamiento previo y evita que se vea demasiado afectado por el conjunto de datos de las tareas del modelo de destino. Para los modelos que están completamente entrenados para aplicaciones específicas, las capas finales de los modelos se eliminan o no se aprenden hasta que el modelo de destino se entrene en otras aplicaciones específicas.
3. Sintonia FINA: Después de congelar el modelo previamente entrenado y eliminar las capas superiores, se alimenta un nuevo conjunto de datos al algoritmo de aprendizaje, que luego se usa para entrenar el nuevo modelo y sus propiedades de aplicación.

Hay más que las tres etapas, pero este diagrama muestra aproximadamente en detalle cómo funciona el proceso de transferencia de IA, con algunos ajustes.

Limitaciones del aprendizaje por transferencia en inteligencia artificial

Aunque el aprendizaje por transferencia es un concepto valioso en el entrenamiento de modelos eficientes y confiables, existen algunas limitaciones que debe tener en cuenta al usar el aprendizaje por transferencia para entrenar un modelo.

1. Desajuste de tareasAl elegir un modelo básico para la transferencia del aprendizaje, debe ser lo más relevante posible para los problemas que resolverá el nuevo modelo. Es probable que usar un modelo que clasifique gatos para crear un modelo para clasificar perros produzca mejores resultados que usar un modelo que clasifique gatos para crear un modelo para plantas. Cuanto más apropiado sea el modelo base para el modelo que está tratando de construir, más tiempo y recursos ahorrará durante el proceso de transferencia de aprendizaje.
2. sesgo del conjunto de datos: aunque los modelos preentrenados a menudo se entrenan en grandes conjuntos de datos, aún existe la posibilidad de que hayan desarrollado un cierto sesgo mientras los entrenaban. El uso de un modelo base muy sesgado también puede hacer que el modelo herede sus sesgos, lo que reduce la precisión y la confiabilidad de su modelo. Desafortunadamente, es difícil identificar el origen de estos sesgos debido a la naturaleza de caja negra del aprendizaje profundo.
3. equipamiento adicional: Uno de los principales beneficios del aprendizaje por transferencia es que puede usar un conjunto de datos relativamente pequeño para entrenar aún más el modelo. Sin embargo, entrenar el modelo en un conjunto de datos muy pequeño puede causar un sobreajuste, lo que reduce en gran medida la confiabilidad del modelo cuando se alimenta con nuevos datos.

Entonces, si bien el aprendizaje por transferencia es una técnica de aprendizaje útil para la IA, existen limitaciones y no es una panacea. Verificar Las razones por las que los problemas de seguridad de la IA generativa están empeorando.

¿Deberías usar el aprendizaje por transferencia?

Desde la disponibilidad de modelos preentrenados, el aprendizaje transformacional se ha utilizado durante mucho tiempo para crear modelos más especializados. No existe una razón real para no utilizar el aprendizaje por transferencia si ya existe un modelo preentrenado relevante para los problemas que resolverá su modelo.

Aunque es posible entrenar un modelo de aprendizaje automático simple desde cero, hacerlo en un modelo de aprendizaje profundo requerirá una gran cantidad de datos, tiempo y habilidad, lo que no tendrá sentido si puede reutilizar un modelo existente similar al que planeas entrenar. Por lo tanto, si desea gastar menos tiempo y dinero en entrenar un modelo, intente entrenar su modelo a través del aprendizaje por transferencia. Puedes ver ahora Directorios en línea de herramientas de IA para descubrir o buscar la mejor aplicación de IA.