Які переваги моделей попереднього навчання?

Попередньо навчені моделі є потужними інструментами, які прискорити розробку моделей, підвищити продуктивність додатків штучного інтелекту та зробити машинне навчання більш доступним для ширшого діапазону випадків використання та доменів.

Позитивним є те, що попередньо навчені моделі дозволяють передавати знання подальшим завданням, покращуючи продуктивність і зменшуючи потребу в навчанні з нуля. Вони також можуть заощадити обчислювальні ресурси, використовуючи вже вивчені представлення.

Якщо домени надто несхожі, попередньо навчена модель може не дати значних переваг. Застаріла інформація: попередньо підготовлені моделі можуть застаріти, коли з’являться нові дані. Якщо ваша проблемна область швидко розвивається, використання попередньо навченої моделі, яка не була оновлена ​​останніми даними, може бути недоліком.

Попередня підготовка фокусується на неконтрольоване навчання з великомасштабних немаркованих даних, фіксуючи загальне розуміння мови. Тонке налаштування базується на попередньому навчанні та адаптує моделі до конкретних завдань, використовуючи дані з мітками для конкретних завдань, що забезпечує спеціалізовану продуктивність.

Контрольовані моделі навчання Excel у середовищах, де проблеми чітко визначені, а зв’язок між вхідними даними та результатом чіткий і стабільний. Однак вони часто борються з нестандартними, складними проблемами, де зв’язки є нелінійними або мають високий рівень невизначеності.

Багаті репрезентації: попередня підготовка дає змогу моделям вивчати насичене ієрархічне представлення даних. Наприклад, попередньо навчені згорткові нейронні мережі (CNN) охоплюють низькорівневі функції, такі як грані та текстури, що сприяє подальшим завданням.