Что такое обучение с нулевым выстрелом? Будущее ИИ

Zero Shot Learning — это метод, который позволяет системам идентифицировать и классифицировать новые элементы без необходимости каких-либо предварительных примеров. Этот метод особенно полезен в таких областях, как обнаружение объектов с нулевым выстрелом, где система может распознавать объекты на основе их описательных характеристик, а не на основе помеченных данных.

В этом руководстве мы рассмотрим основные идеи нулевого обучения, его практическое применение и то, как оно может изменить наш подход к различным задачам.

Что такое обучение с нулевым выстрелом?

Обучение с нулевым выстрелом — это способ машин распознавать новые объекты или концепции без необходимости использования каких-либо предварительных примеров. Вместо того, чтобы полагаться на большие наборы размеченных данных, он использует то, что уже знает, для выяснения ситуации.

Это делает его действительно полезным в ситуациях, когда получить размеченные данные сложно, например, при изучении редких заболеваний или недавно открытых видов. Ему уделяется много внимания в таких областях, как распознавание изображений и обработка языка, поскольку он позволяет машинам быстро адаптироваться без необходимости дополнительного обучения.

Обобщенное обучение с нулевым выстрелом

Обобщенное обучение с нулевым выстрелом (GSZL) продвигает обучение с нулевым выстрелом на шаг вперед, решая более реалистичную задачу. В GSZL модель работает не только с совершенно новыми, ранее неизвестными данными. Вместо этого ему необходимо выяснить, принадлежат ли данные к классу, который он уже изучил, или к классу, которого он раньше не видел. Это усложняет задачу, поскольку модели отдают предпочтение знакомым классам, на которых они прошли обучение.

Чтобы справиться с этим, GSZL часто требуются дополнительные методы, позволяющие сбалансировать прогнозы между известными и неизвестными категориями, что делает его более подходящим для реальных приложений.

Работа по обучению с нулевым выстрелом

Обучение с нулевым выстрелом позволяет модели распознавать и классифицировать новые концепции без каких-либо помеченных примеров для обучения. Вместо этого он использует знания, полученные в результате предварительного обучения на больших неразмеченных наборах данных. Модель сначала обучается на различных данных, таких как изображения или текст, чтобы лучше понять взаимосвязи между объектами и их атрибутами.

При обнаружении новых классов ему дается описание или вектор внедрения, объясняющий, что представляют собой эти классы. Используя свои предварительные знания, модель может затем сопоставить новые данные с этими невидимыми классами, даже если она никогда не обучалась напрямую на примерах из них.

Важность обучения с нулевым выстрелом

Обучение с нулевого выстрела устраняет необходимость в маркированных обучающих данных, что делает его значительным достижением. Таким образом, модели могут распознавать новые классы, только изучая их описания. Представьте себе, что модель могла бы осваивать новые идеи на лету, не требуя переобучения или дополнительного сбора данных.

Это очень адаптируемый метод, который позволяет моделям использовать свои знания в новых контекстах. Такая адаптивность помогает системам искусственного интеллекта быстро обрабатывать новые данные в реальных условиях, делая их более масштабируемыми и гибкими. В целом, нулевое обучение — это важный первый шаг к решениям машинного обучения, которые будут более широко применимы и эффективны.

Почему обучение с нуля имеет значение для компаний?

Вот почему обучение с нуля меняет правила игры для компаний.

Обучение с нулевым выстрелом обеспечивает новый уровень гибкости ИИ, позволяя моделям адаптироваться к совершенно новым данным и задачам без необходимости дополнительной маркировки или переобучения.

Эта возможность означает, что компании могут быстро масштабировать свои усилия в области искусственного интеллекта для внедрения новых продуктов, выхода на различные географические рынки и удовлетворения новых сегментов клиентов и потребностей бизнеса.

Модели НЛП с нулевым обучением могут со временем распознавать практически неограниченный спектр новых концепций, полагаясь исключительно на описания. Такая адаптивность означает, что они могут развиваться по мере изменения бизнес-среды.

• Экономически эффективные инновации

Благодаря нулевому обучению компании могут внедрять инновации и персонализировать свои предложения с минимальными затратами. Это также помогает оценивать риски, выявлять аномалии и постоянно совершенствовать процессы.

Применяя обучение с нуля, компании могут разрабатывать более устойчивые системы искусственного интеллекта, которые хорошо адаптируются к быстро меняющейся среде и остаются на шаг впереди.

Методы на основе атрибутов

Обучение с нулевым выстрелом на основе атрибутов (ZSL) во многом похоже на традиционное обучение с учителем. Вместо обучения модели с использованием помеченных примеров для каждого класса она фокусируется на помеченных особенностях определенных классов, таких как цвет, форма или другие важные характеристики.

Даже если модель не видит целевые классы во время обучения, она все равно может угадать метку нового класса, если его атрибуты аналогичны атрибутам уже изученных классов. Это означает, что он может делать разумные предположения на основе того, что ему известно об этих функциях.

• Обучение с помощью функций

Как только классификатор нулевого выстрела поймет соответствующие функции, он сможет использовать описания для разных классов. Это особенно полезно, когда нет помеченных примеров целевого класса, но есть множество примеров его функций. Например, модель может узнать, как выглядят «полоски» у тигров и зебр, а «желтые» — у канареек. Таким образом, когда он встречает пчелу, даже если он никогда ее раньше не видел, он может распознать в ней «желтое полосатое летающее насекомое», основываясь на этих изученных признаках.

Хотя методы ZSL на основе атрибутов весьма полезны, у них есть некоторые недостатки. Они предполагают, что каждый класс можно описать с помощью простого набора атрибутов, что не всегда верно. Например, американский щегл может иметь разную окраску и рисунок в зависимости от его пола, возраста и статуса разведения. Точно так же открытые площадки для бадминтона могут различаться по цвету, поверхности и формальным линиям.

• Проблемы стоимости и обобщения

Аннотирование отдельных атрибутов может занять столько же времени и денег, сколько и маркировка целых примеров класса. Кроме того, этим методам сложно работать с классами, имеющими неизвестные или отсутствующие атрибуты, что может ограничить их полезность в некоторых ситуациях.

Методы на основе встраивания

Методы нулевого обучения (ZSL), основанные на встраивании, используют так называемые семантические встраивания. Это простые представления, которые помогают уловить значение различных точек данных, таких как слова или изображения. Они облегчают сравнение и классификацию новых образцов.

• Как работает классификация?

Когда модели необходимо классифицировать выборку, она проверяет, насколько ее встраивание похоже на встраивание разных классов. Думайте об этом как о поиске дороги в районе. Если дом (или образец) находится рядом с улицей (или классом), скорее всего, он является частью этой улицы. Модель использует такие меры, как расстояние, чтобы увидеть, насколько они близки, что помогает ей решить, к какому классу принадлежит выборка.

• Как создаются вложения?

Есть несколько простых способов создать такие вложения:

1. Предварительно обученные модели. Такие модели, как BERT или word2vec, могут быстро генерировать вложения для слов.
2. Кодировщики изображений: такие инструменты, как ResNet, могут создавать вложения для изображений.
3. Автоэнкодеры: они помогают сжимать данные, сохраняя при этом важные функции.
4. Нейронные сети. Различные нейронные сети иногда обучаются с нуля для создания полезных вложений на основе доступных данных.

• Совместное пространство для встраивания

Поскольку мы часто имеем дело с разными типами данных, например с текстом и изображениями, нам нужна общая основа для их сравнения. Это общее пространство называется общим пространством встраивания. Представьте себе это как универсальную игровую площадку, где могут взаимодействовать все типы данных. Чем лучше эти разные типы могут соединяться, тем лучше будет работать наша модель.

• Улучшение с помощью контрастного обучения

Чтобы гарантировать, что внедрения из разных источников хорошо сочетаются друг с другом, в некоторых моделях используется контрастное обучение. Этот метод помогает модели научиться сближать похожие пары (например, изображение кошки и слово «кот»), одновременно раздвигая разнородные пары. Таким образом, модель лучше понимает отношения между вложениями.

• Тренируйтесь вместе для лучших результатов

Отличный способ убедиться, что различные вложения хорошо согласованы, — это совместное обучение моделей. Например, модель CLIP OpenAI обучалась на огромном наборе данных, содержащем более 400 миллионов пар изображений и подписей. Обучая кодировщики изображений и текста вместе, модель научилась связывать изображения с их описаниями. Этот метод позволил CLIP очень хорошо работать при классификации нулевых выстрелов без каких-либо дополнительных настроек.

Генеративные методы

Генеративный ИИ предлагает новый подход к обучению с нуля. Вместо необходимости размечать данные, он может создавать новые примеры обучения с нулевым выстрелом на основе того, что он уже знает. Используя описания классов, которых модель раньше не встречала, генеративные методы могут создавать синтетические образцы. Как только эти образцы будут помечены, их можно будет рассматривать как обычные обучающие данные.

• Роль больших языковых моделей (LLM)

Большие языковые модели (LLM) играют большую роль в этом процессе. Они помогают создавать четкие и качественные описания для новых занятий. Например, DALL-E 3 от OpenAI показал, что сгенерированные ею подписи иногда могут работать лучше, чем настоящие.

• Понимание вариационных автоэнкодеров (VAE)

Вариационные автоэнкодеры (VAE) — это классный тип генеративной модели. Вместо того, чтобы просто хранить данные, они учатся представлять их как совокупность возможностей. Это позволяет им создавать случайные выборки из того, что они узнали. Существует также вариант под названием «Условные VAE» (CVAE), который позволяет точно настраивать характеристики генерируемых ими образцов.

Генеративно-состязательные сети (GAN) работают по-другому. Они состоят из двух частей: генератора, который создает новые образцы, и дискриминатора, который проверяет, настоящие или поддельные эти образцы. Генератор становится лучше в создании выборок на основе обратной связи от дискриминатора. С момента их появления в 2014 году было внесено множество улучшений, чтобы сделать GAN более стабильными и эффективными.

И у VAE, и у GAN есть свои взлеты и падения. VAE стабильны, но могут создавать размытые изображения, тогда как GAN создают более четкие изображения, но их трудно обучать. Объединив оба подхода в VAEGAN, исследователи видят потрясающие результаты в обучении с нуля.

• Использование LLM для создания образцов

Наконец, LLM также может помочь в создании маркированных образцов. Например, такая модель, как Llama 2, может генерировать данные, которые помогают обучать другую модель, такую ​​​​как Sentence-BERT, которая используется для классификации текста. Это показывает, как генеративные методы могут ускорить обучение с нуля.

Области применения

Обучение с нуля действительно полезно во многих областях. Например, при классификации изображений это помогает идентифицировать и сортировать изображения, даже если нет предшествующих примеров, на которые можно было бы ссылаться. При семантической сегментации он эффективно выделяет разные части изображения. Этот подход также позволяет создавать новые изображения только на основе описаний.

Обнаружение объектов с нулевого снимка может обнаруживать объекты на изображениях без необходимости использования специальных обучающих данных. Кроме того, он помогает понимать и генерировать человеческий язык, облегчая общение, а также ценен в вычислительной биологии, помогая в анализе биологических данных.

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что Zero Shot Learning — это эффективная стратегия, которая создает новые возможности для целого ряда приложений. Он особенно полезен в таких областях, как идентификация объектов с нулевым выстрелом, где обнаружение новых объектов становится простым из-за его адаптируемости и способности понимать закономерности, не требуя предыдущих примеров. Кроме того, улучшения в естественном НЛП с нуля улучшают понимание человеком языка и контекста, открывая двери для более естественного взаимодействия с технологиями.

Если вы хотите глубже понять такие достижения, рассмотрите возможность записаться на курс специализации Simplilearn's Applied Gen AI. Он дает ценную информацию и навыки для навигации в развивающейся среде генеративного искусственного интеллекта и машинного обучения.

В то же время не упустите шанс погрузиться в наши ведущие программы по генеративному искусственному интеллекту. Вы освоите ключевые навыки, такие как оперативное проектирование, GPT и другие передовые концепции. Сделайте следующий шаг и зарегистрируйтесь сегодня, чтобы оставаться впереди в мире искусственного интеллекта!

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое нулевой выстрел в LLM?

Нулевой выстрел в LLM относится к способности модели выполнять задачу, не видя ни одного примера этой задачи во время обучения. Он может понимать и применять знания на основе описаний, что позволяет ему решать новые задачи на лету.

2. В чем разница между обучением с нулевым выстрелом и обучением с учителем?

Основное отличие заключается в методе обучения. При нулевом обучении модель работает без размеченных примеров для конкретной задачи, вместо этого используются описания. При контролируемом обучении модель учится на помеченных данных, требуя конкретных примеров для каждой задачи, с которой она сталкивается.

3. Что такое «нулевой обучающий перевод»?

Обученный перевод с нулевым выстрелом позволяет модели переводить текст на другой язык, не встречая ранее никаких примеров на этом языке. Он опирается на понимание значения слов и предложений, что позволяет создавать переводы на основе описаний.

4. Является ли ChatGPT нулевым?

Да, ChatGPT считается беспроигрышным, поскольку он может отвечать на вопросы и выполнять задачи без предварительных примеров. Он использует свое понимание языка для предоставления ответов на основе получаемых входных данных, что делает его универсальным в различных контекстах.

5. Каковы наборы данных для нулевого обучения?

Наборы данных для нулевого обучения включают коллекции помеченных данных с атрибутами или описаниями классов, таких как изображения или текстовые данные с сопутствующими характеристиками. Эти наборы данных помогают моделям научиться устанавливать связи между известными и неизвестными классами на основе их атрибутов.