Искусство обучения больших моделей: четырехэтапный путь от предварительного обучения к обучению с подкреплением

В сегодняшней области искусственного интеллекта крупномасштабные модели стали важной силой, способствующей технологическому прогрессу, благодаря своим превосходным характеристикам и широким перспективам применения. Обучение такой сложной модели — это не однодневная работа, а требует четырех тщательно разработанных этапов: предварительное обучение, контролируемая точная настройка (SFT), обучение модели вознаграждения и точная настройка обучения с подкреплением (RL). В этой статье будут подробно рассмотрены эти четыре этапа, раскрыты техническая логика и детали реализации каждого этапа.

1. Предтренировочный этап (Pretraining)

Основные цели: Создайте базовую модель с общим пониманием широкого спектра данных. На этапе предварительного обучения фиксируются статистические закономерности и основная структура языка, изображений или других типов данных, позволяя модели обучаться на крупномасштабных немаркированных наборах данных. На этом этапе обычно используются стратегии самостоятельного обучения, такие как модели языка в маске (например, BERT) или контрастное обучение (например, SimCLR).

Детали реализации: Модель пытается предсказать скрытые части или найти сходство в изображениях, изучая внутренние характеристики данных в неконтролируемой среде. Этот этап требует много вычислительных ресурсов, а размер модели часто бывает очень большим, чтобы ее можно было лучше обобщить для различных задач.

Сценарии применения: Предварительно обученные модели, такие как BERT и RoBERTa, широко используются в области обработки естественного языка, закладывая прочную основу для последующей тонкой настройки и адаптации к конкретным задачам.

2. Контролируемая точная настройка (SFT).

Основные цели: Адаптируйте предварительно обученные общие модели к конкретным задачам. Путем точной настройки помеченных наборов данных для конкретной предметной области модели изучают выходные шаблоны для конкретных задач, таких как анализ настроений, распознавание именованных объектов или классификация изображений.

Детали реализации: На основе предварительно обученной модели добавляются дополнительные выходные слои и используются стратегии контролируемого обучения для настройки параметров модели с целью минимизации ошибок прогнозирования. Обучающие данные на этом этапе относительно небольшие, но узконаправленные, что позволяет модели лучше выполнять конкретные задачи.

Сценарии применения: Например, анализ настроений медицинских записей будет точно настроен на основе предварительно обученных языковых моделей с использованием медицинских текстов, аннотированных эмоциями.

3. Моделирование вознаграждения

Основные цели: Разработать критерии оценки поведения модели. В некоторых сложных или открытых задачах простых правильных/неправильных обозначений недостаточно для управления модельным обучением. Модели вознаграждения помогают модели производить продукцию более высокого качества, присваивая ей оценки (вознаграждения).

Детали реализации: Создайте модель вознаграждения, назначая баллы вознаграждения за различное поведение или созданный контент модели с помощью ручных или автоматизированных методов. Для этого необходимо разработать разумную функцию вознаграждения, чтобы гарантировать, что цели, преследуемые моделью, соответствуют фактическим целям задачи.

Сценарии применения: В системах генеративного диалога модели вознаграждения могут использоваться для оценки связности, информационной насыщенности и удовлетворенности пользователей диалогом, побуждая модель генерировать более естественные и полезные ответы.

4. Этап тонкой настройки Reinforcement Learning (Reinforcement Learning, RL)

Основные цели: Оптимизируйте стратегию принятия решений модели посредством взаимодействия с окружающей средой. На этапе обучения с подкреплением используются сигналы вознаграждения, позволяющие модели учиться методом проб и ошибок в конкретной среде и постоянно оптимизировать свою стратегию поведения для максимизации долгосрочных вознаграждений.

Детали реализации: Модель действует в окружающей среде, корректируя свою стратегию на основе обратной связи, предоставляемой моделью вознаграждения. Для этого часто используются такие методы, как методы политического градиента, при которых модель постепенно учится делать оптимальный выбор в течение многих итераций.

Сценарии применения: В таких сценариях, как игровой искусственный интеллект и автоматическая навигация роботов, обучение с подкреплением позволяет модели самостоятельно изучать лучшую стратегию в динамичной среде и достигать эффективных возможностей решения проблем.

Заключение

Эти четыре этапа представляют собой систематический процесс обучения: от обширного базового предварительного обучения до тонкой настройки для конкретных задач и расширенной оптимизации стратегии. Каждый шаг направлен на то, чтобы сделать модель более интеллектуальной и эффективной для решения конкретных задач приложения. Поскольку технология продолжает развиваться, этот процесс продолжает оптимизироваться, подталкивая большие модели к более широким и глубоким областям применения.