Что такое обучение моделей искусственного интеллекта? Все, что вам нужно знать

ИИ не обладает сознанием. ИИ использует гораздо более простую смесь алгоритмов, которые не могут “думать” или “чувствовать”. Этот упрощенный процесс называется “моделью”. Благодаря новым методам обучения модели становятся умнее, эффективнее и все больше вливаются в нашу повседневную жизнь.

Если вам интересно, как обучить собственный искусственный интеллект, читайте дальше, чтобы получить общее представление об этом процессе.

Что такое обучение искусственному интеллекту (и почему оно должно вас волновать)?

Мы обучаем модели ИИ в процессе тренировки. Люди сначала учатся есть, ходить и говорить. LLM сначала учатся основам, таким как математика, чтение и структура предложений. По мере обучения в школе вы будете осваивать повседневные навыки, такие как математика и чтение. Затем вы освоите другие навыки, которые вам никогда не понадобятся. ИИ также следует аналогичному процессу. Как только они могут обрабатывать входные данные и генерировать выходные, модели обучаются на больших массивах данных, чем мы с вами можем себе представить.

Благодаря новым методам эти наборы данных сокращаются. Меньшие наборы данных дают меньшие модели. Более качественные данные порождают более тонкий и эффективный ИИ. Google и Microsoft уже поставляют ноутбуки со встроенным ИИ. По мере совершенствования вычислительной техники модели становятся все более эффективными. Вскоре ИИ будет работать на аппаратном обеспечении смартфонов. К 2050 году вы сможете вести глубокие философские беседы со своим тостером.

Обучение искусственному интеллекту в реальном мире

Модели искусственного интеллекта уже используются во многих местах, куда вы и не подумали бы заглянуть. Сейчас мы все знакомы с чат-ботами и генераторами изображений. Реальные сферы применения ИИ и машинного обучения простираются гораздо дальше, чем вы думаете.

• Здравоохранение: Модели все чаще обучаются на медицинских данных. Они часто используются для ускорения постановки диагноза и выявления редких заболеваний, с которыми врачи сталкиваются редко.
• Фармацевтика: Модели создают гипотетические соединения и анализируют их эффективность. Такие псевдоиспытания могут сэкономить годы и даже десятилетия проб и ошибок по сравнению с традиционными методами.
• Финансы: В конце 2010-х годов люди поняли, насколько эффективно модели искусственного интеллекта анализируют торговые модели. Сегодня торговля с использованием ИИ является отраслевым стандартом как для криптовалют, так и для акций.
• Развлечения: Netflix, Spotify и даже YouTube используют обучаемые модели, чтобы рекомендовать вам новый контент. Эти модели, вероятно, анализируют ваше медиапотребление, чтобы точно предсказать, что вам понравится в следующий раз. Помните, когда рекомендации Netflix были мусором? Их улучшение напрямую связано с развитием искусственного интеллекта.
• Аэрокосмическая промышленность: NASA использует модели искусственного интеллекта для анализа данных о планетах. Это позволяет лучше изучить не только Землю, но и далекие планеты.

Приведенный выше список – лишь верхушка айсберга. Обучение “с нуля” позволяет ИИ принимать решения на основе данных, которые он никогда не видел. По мере появления новых методов обучения высококачественные модели постепенно внедряются в вашу повседневную жизнь. Представьте себе духовку, которая знает, как приготовить вашу еду до совершенства, – мы уже не за горами!

Процесс обучения модели искусственного интеллекта

Когда мы учим ребенка читать, мы не вручаем ему энциклопедию и не уходим. Сначала мы учим ее буквам. Затем мы переходим к словам и, в конце концов, к предложениям. От предложений мы переходим к абзацам, а затем и к целым книгам. Такие же постепенные шаги применимы и к моделям ИИ. Сначала модель учится обрабатывать входные данные (считывать информацию). Затем она учится генерировать выходные данные. После достаточного обучения модель может начать обучаться самостоятельно. После того как мы отладили ее, мы тестируем и внедряем модель для использования в реальном мире.

Шаг 1: Подготовка данных

Моделям нужны данные. Прежде чем выбрать модель, нужно решить, на каких данных ее обучать. Данные должны быть чистыми, хорошо отформатированными и отражать реальные закономерности.

Необработанные данные часто бывают шумными, противоречивыми и неполными. Прежде чем вводить их в модель, необходимо очистить и отформатировать данные. Независимо от того, будет ли ваша модель обучаться на структурированных данных, таких как электронные таблицы, или на совершенно неструктурированных данных, таких как текст и видео, качество и релевантность являются ключевыми. Вы же не станете обучать самоприготовившуюся духовку играть в гольф!

Качественные данные сокращают время обучения и позволяют получить небольшую, но умную модель. Наш рынок наборов данных предлагает чистые, готовые к использованию данные из коробки.

Шаг 2: Выбор обучающей модели

Вам нужно выбрать подходящую модель обучения для ИИ, который вы хотите создать. Вы можете использовать одну из приведенных ниже моделей – или их комбинацию.

• Большие языковые модели: Часто используются для чат-ботов. Они обучаются на огромных массивах данных и предназначены для естественной обработки человеческого языка. LLM читают и генерируют текст, делая предсказания на основе своих обучающих данных. ChatGPT, Claude и DeepSeek – все это примеры LLM.
• Конволюционные нейронные сети: Эти модели используются для анализа изображений и видео. Реальные примеры включают ResNet, EfficientNet и YOLO (You Only Look Once).
• Рекуррентные нейронные сети и трансформаторы: Эти модели отлично справляются с предсказаниями, распознаванием речи и последовательных данных. GPT и BERT – широко используемые примеры. LLM фактически являются ответвлением трансформаторов.
• Деревья решений и случайные леса: Деревья решений и случайные леса идеально подходят для классификации данных и прогностического моделирования. Этот тип лучше всего подходит для финансовых моделей и оценки рисков. Примеры: XGBoost, CatBoost, DecisionTreeClassifier от Scikit-learn.
• Модели обучения с подкреплением: Deep Q-Networks (DQN), AlphaGo и PPO (Proximal Policy Optimization) – все они используют обучение с подкреплением. Это лучший вариант, когда модель ИИ должна обучаться стратегии с течением времени. Ромбы ориентируются в гостиных и избегают мебели благодаря обучению с подкреплением.

Шаг 3: Обучение модели

Обучение – это медленный процесс. Подобно освоению нового навыка, это непрерывный цикл упражнений, обратной связи и корректировок. Модель продолжает совершенствоваться до тех пор, пока не сможет выполнять свою задачу.

1. Ввод и обработка: Модель получает данные (помеченные или не помеченные) для обработки.
2. Обучение и корректировка: По мере обработки данных модель находит взаимосвязи и делает обобщения. Мы даем модели обратную связь, чтобы повысить ее точность и улучшить процесс принятия решений.
3. Тюнинг: Как только наши настройки начинают обретать форму, мы можем сосредоточиться на более детальных, тюнинговых. На этом этапе модель уже может эффективно выполнять многие задачи, но она еще не совсем готова к производству.

Шаг 4: Проверка и тонкая настройка

Представьте, что вы сдаете экзамен по вождению, ни разу не управляя автомобилем. Вы сдали письменную часть экзамена по вождению, но у вас нет опыта. Вы знаете, что педаль газа заставляет машину ускоряться, а тормоза – останавливать ее. Вы понимаете, что руль позволяет вам поворачивать. Вы садитесь за руль и быстро понимаете, что не готовы. Вы не успеваете нажать на педали, поворачиваете слишком резко, и БАМ! Вы только что попали в свою первую автомобильную аварию. При вождении вам нужна не только теория, но и опыт.

В процессе проверки и доработки модель тестируется в реальных сценариях. Это могут быть глубокие беседы, финансовое моделирование, генерация изображений и многое другое. Модель должна отработать и отточить свои возможности в реальном мире. На этом этапе разработчик вносит точные коррективы, чтобы обеспечить правильную работу. Когда вы останавливаете автомобиль, вы не просто хлопаете по тормозам, а плавно нажимаете на педаль и плавно останавливаетесь. Точно так же ваша модель искусственного интеллекта учится генерировать результат, который точно соответствует вашим целям.

Шаг 5: Тестирование и развертывание

Стали бы вы использовать лекарство, которое никогда не тестировалось? На бумаге все выглядит хорошо, но побочные эффекты совершенно неизвестны, а эффективность не доказана. Звучит довольно опасно, не так ли?

Не стоит также внедрять непроверенную модель. В конце 2010-х годов плохо обученные ИИ были запущены в производство после тренировки в социальных сетях. Правильное тестирование могло бы предотвратить корпоративный конфуз и общественный резонанс, которые последовали за этим.

“Разведите костер, и ему будет тепло в течение дня. Подожги его, и он будет в тепле всю оставшуюся жизнь – или до тех пор, пока непроверенный прототип не взорвется у него перед носом.” -Терри Пратчетт

После тщательного тестирования модель готова к развертыванию. Если тест не удался, мы вносим уточнения и пробуем снова.

Трудности в обучении моделей

Обучение искусственному интеллекту – это не только солнечный свет и радуга. Есть много подводных камней, которых нужно избегать. Самые большие проблемы в обучении ИИ – те же, что и в разработке программного обеспечения в целом.

• Плохие или испорченные данные: Если вы обучаете модель на мусорных данных, вы получите мусорную модель.
• Слабое или отсутствующее тестирование: Вам необходимо протестировать все возможные сценарии. В противном случае вы окажетесь похожи на парня из цитаты Терри Пратчетта.
• Проблемы “черного ящика”: Нейронные сети часто называют “черными ящиками”. Мы до сих пор не до конца понимаем, как они работают. Мы знаем, что один нейрон срабатывает и общается с другими. Отлаживать нейронную сеть – все равно что просить неандертальца сделать операцию на мозге… с помощью дубинки.

Будущее модельного обучения

Обучение с помощью искусственного интеллекта развивается так, как мы и не думали. Сегодня вы можете спросить у LLM, как построить LLM, и он вам ответит. Скоро модели ИИ будут напрямую обучать другие модели ИИ. Хорошо, что у них нет чувств – человеческим работникам никогда не нравилось обучать своих сменщиков.

Благодаря обучению с помощью нескольких кадров объем данных для обучения и моделей ИИ сокращается. Каждый день появляются новые, более эффективные методы. Более умные модели работают на более слабом оборудовании. С каждым прорывом в обучении мы все ближе к философски просвещенному тостеру… и другим более полезным вещам.

Заключение

Без надлежащего обучения модели ИИ терпят крах и сгорают. Мы прошли долгий путь, но мы только начинаем царапать поверхность. По мере того как ИИ все больше проникает в нашу повседневную жизнь, инновации, которые мы увидим в ближайшие 10 лет, просто непостижимы. Пару лет назад ChatGPT 3.5 перевернул мир, но это было только начало. Если вы хотите обучить свою собственную модель искусственного интеллекта, обратите внимание на наши ai инструменты.

Если вы хотите получить собственные данные, обратите внимание на наши веб-скреперы, которые могут обеспечить вашу модель реальными данными по требованию. Начните сегодня с бесплатной пробной версии!