Тонкая настройка (глубокое обучение)

От / / Оставьте комментарий

Тонкая настройка (глубокое обучение) Основы тонкой настройки Тонкая настройка — это метод переноса обучения, который адаптирует предварительно обученную модель к […]

Artificial intelligence, Machine learning, Искусственный интеллект, Машинное обучение

Тонкая настройка (глубокое обучение)

  • Основы тонкой настройки

    • Тонкая настройка — это метод переноса обучения, который адаптирует предварительно обученную модель к новым данным. 
    • Тонкая настройка может затрагивать всю нейронную сеть или только определенные слои, при этом остальные слои «замораживаются». 
    • Модель может быть дополнена адаптерами с меньшим количеством параметров, которые точно настраиваются для повышения эффективности. 

  • Архитектура и задачи

    • Для некоторых архитектур, таких как сверточные нейронные сети, ранние слои обычно остаются замороженными, а поздние слои распознают более высокие уровни функций. 
    • Модели, обученные на больших корпусах, могут быть усовершенствованы путем добавления слоя, обученного для конкретной задачи. 
    • Полная тонкая настройка модели может быть эффективной, но требует больших вычислительных ресурсов. 

  • Методы точной настройки

    • Точная настройка обычно выполняется с помощью обучения под наблюдением, но также существуют методы с ограниченным наблюдением. 
    • Тонкая настройка может сочетаться с обучением с подкреплением для создания языковых моделей, таких как ChatGPT. 

  • Прочность и варианты

    • Тонкая настройка может снизить надежность модели из-за изменений в распределении. 
    • Линейная интерполяция весов точной настройки с весами исходной модели может повысить производительность вне распределения. 

  • Адаптация низкого ранга и ReFT

    • LoRa — это метод точной настройки, основанный на адаптерах, который создает матрицы низкого ранга для добавления к исходной матрице. 
    • ReFT — это новая методика, направленная на точную настройку больших языковых моделей путем изменения менее 1% их представлений. 

  • Приложения и рекомендации

    • Тонкая настройка широко используется в обработке естественного языка и языковом моделировании. 
    • Некоторые коммерческие модели предлагают API для тонкой настройки, в то время как модели с открытым исходным кодом доступны для настройки на GitHub. 
    • В статье также упоминаются другие связанные темы, такие как катастрофическое забвение, постоянное обучение и адаптация к предметной области. 

Полный текст статьи:

Тонкая настройка (глубокое обучение) — Википедия

Похожие статьи:

  1. Автоматизированное машинное обучение Автоматизированное машинное обучение Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для...
  2. Кафе (программное обеспечение) Caffe (программное обеспечение) Основные подходы к обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  3. Ю-Нет U-Образная сетка Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  4. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  5. Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Контролируемое обучение Обучение с заранее подготовленными данными,...
  6. Машина векторов релевантности Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  7. Машинное обучение на основе правил Машинное обучение на основе правил Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными...
  8. Международная конференция по изучению представлений Международная конференция по обучению репрезентациям Основные направления машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями...
  9. Мультимодальное обучение Мультимодальное обучение Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  10. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  11. Глубокое обучение Глубокое обучение Глубокое обучение стало революционным подходом в распознавании речи и других областях.  Глубокое обучение основано...
  12. Международная конференция по машинному обучению Международная конференция по машинному обучению Основные подходы к обучению в ИИ Контролируемое обучение: обучение с заранее...
  13. Обучение с подкреплением на основе отзывов людей Обучение с подкреплением на основе обратной связи с людьми Основы обучения с подкреплением на основе обратной...
  14. Настройка базы данных Настройка базы данных Настройка базы данных Оптимизация и унификация производительности базы данных  Включает настройку запросов, файлов...
  15. Правильное обобщенное разложение Правильное обобщенное разложение Обзор методов машинного обучения Методы машинного обучения используются для решения задач классификации, регрессии...
  16. Кривая обучения (машинное обучение) Кривая обучения (машинное обучение) Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным...
  17. Самостоятельная игра Самостоятельная игра Основы машинного обучения Машинное обучение — это процесс обучения алгоритмов для выполнения задач, которые...
  18. Deeplearning4j Глубокое Изучение4j Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным наблюдением  Самостоятельное...
  19. Человек в курсе событий Человек-в-курсе событий Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным наблюдением  Самостоятельное...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх