Обучение с учителем в мире искусственного интеллекта работает аналогично. Модель «учится» на предоставленных ей примерах текста (входные данные) и соответствующих ответах (выходные данные).
Например, если у нас есть фраза «Небо такое…» и ответ «голубое», модель учится предсказывать слово «голубое» после фразы «Небо такое…».
Цель здесь – научить модель делать правильные прогнозы или генерировать текст, опираясь на предоставленные ей примеры.
Перенос обучения: После того как модель была предварительно обучена на большом объеме данных, она может быть дополнительно обучена (или «дообучена») на узкоспециализированных данных для конкретных задач. Это позволяет модели применять общие знания к специфическим сценариям.
Файн-тюнинг моделей: Это метод, когда языковая модель настраивается или «тунируется» для определенной задачи.
Это часто используется после переноса обучения, чтобы модель могла лучше справляться с уникальными аспектами конкретной задачи.
Вы купили новый пианино и вы уже умеете играть на нем только исключительно классические произведения.
Однако, вы решаете присоединиться к джазовому оркестру, и хотя у вас уже есть базовые навыки игры на пианино, джаз требует особого стиля и техники.
Чтобы адаптироваться к этому новому стилю, вы начинаете брать дополнительные уроки и практиковаться исключительно в джазе.
Этот процесс адаптации ваших навыков к новому стилю можно сравнить с «файн-тюнингом» в мире машинного обучения.
Таким же образом, если у нас есть языковая модель, обученная на большом объеме данных, и мы хотим, чтобы она решала конкретную задачу:
(например, анализировала отзывы о ресторанах), мы можем «дообучить» или «настроить» эту модель на специализированных данных об отзывах, чтобы она лучше справлялась с этой конкретной задачей.
Обучение с подкреплением: В этом методе модель «награждается» или «наказывается» на основе качества ее ответов или действий, что побуждает ее улучшать свои результаты со временем.
Представьте детскую игру, где ребенок управляет радиоуправляемой машинкой, пытаясь проехать по замкнутому треку. В начале ребенок может часто выезжать за пределы трека или сталкиваться с препятствиями.
Но каждый раз, когда машинка успешно проходит круг по треку без ошибок, ребенок радуется и чувствует удовлетворение. Это радостное чувство служит «наградой».
Если же машинка выезжает за пределы трека или сталкивается с препятствием, ребенок может испытать разочарование или фрустрацию – это «наказание».
Со временем, реагируя на эти награды и наказания, ребенок улучшает свои навыки управления машинкой и делает все меньше ошибок.
В мире искусственного интеллекта это аналогично тому, как работает обучение с подкреплением.
Модель, например, играющая в компьютерную игру, получает «награду» за правильные действия и «наказание» за ошибки.
Откликаясь на эти сигналы, модель со временем улучшает свою стратегию игры.
В машинном обучении, особенно в обучении с подкреплением, «поощрения» часто называются «наградами» (rewards), а «наказания» называются «штрафами» (penalties) или «отрицательными наградами» (negative rewards).
Модель стремится максимизировать сумму полученных наград (или минимизировать сумму штрафов) в процессе своего обучения.
Языковые модели не просто «запоминают» слова, но и понимают контекст, в котором они используются. Это помогает им лучше интерпретировать запросы и генерировать более точные ответы.
