Основные понятия точной настройки модели

Статья
05/21/2024

Тонкой настройкой является процесс принятия предварительно обученной модели и его корректировки, чтобы лучше соответствовать вашим данным. Этот процесс поможет вам получить большую часть данных и повысить производительность модели. В этой статье вы узнаете основные понятия тонкой настройки и при правильной настройке модели ИИ.

Введение

Точное настройка — это мощный способ, который поможет вам получить больше данных. Чтобы разобраться в тонкой настройке, важно понять концепцию передачи обучения. Передача обучения — это метод машинного обучения, в котором модель, обученная на одной задаче, перенацелима на вторую связанную задачу. Это делается, принимая предварительно обученную модель и корректируя ее, чтобы лучше соответствовать новым данным. Тонкой настройкой является форма передачи обучения, в которой предварительно обученная модель корректируется, чтобы лучше соответствовать новым данным.

Существует несколько шагов, связанных с тонкой настройкой модели. Сначала необходимо выбрать предварительно обученную модель, которая хорошо подходит для вашей задачи. Затем необходимо подготовить образец данных и точно настроить модель на этих данных. Наконец, необходимо выполнить итерацию в модели, чтобы повысить производительность.

Когда нужно точно настроить

Точное настройка подходит для раз, когда у вас есть небольшой объем данных и требуется повысить производительность модели. Начиная с предварительно обученной модели, вы можете использовать знания, которые модель уже узнала, и настроить ее в соответствии с вашими данными. Это поможет повысить производительность модели и уменьшить объем данных, необходимых для обучения.

Обычно вам не нужно точно настраивать модель, если у вас есть большой объем данных. В этом случае модель можно обучить с нуля и добиться хорошей производительности без точной настройки. Тем не менее, в этом случае может оказаться полезной тонкой настройкой, если вы хотите повысить производительность модели. Вы также можете точно настроить модель, если у вас есть определенная задача, которая отличается от задачи предварительно обученной модели, изначально обученной.

Вы можете избежать дорогостоящей настройки модели с помощью разработки запросов или цепочки запросов. Эти методы помогают создавать высококачественный текст без необходимости точной настройки.

Выбор предварительно обученной модели

Вы должны выбрать предварительно обученную модель, которая хорошо подходит для ваших требований к задаче. Существует множество предварительно обученных моделей, которые были обучены для широкого спектра задач. Вы должны выбрать модель, которая была обучена аналогичной задаче, с той, над которую вы работаете. Это поможет вам использовать знания, которые уже узнала модель и настроить ее, чтобы лучше соответствовать вашим данным.

HuggingFace модели являются хорошим местом для начала при поиске предварительно обученных моделей. Модели HuggingFace группируются в категории на основе задачи, на которую они были обучены, что упрощает поиск модели, которая хорошо подходит для вашей задачи.

К этим категориям относятся:

Мультимодальные
Компьютерное зрение
Обработка естественного языка
Аудио
табличный
Обучение с подкреплением

Проверьте совместимость модели с вашей средой и средствами, которые вы используете. Например, при использовании Visual Studio Codeможно использовать Azure Machine Learning расширение для Visual Studio Code точной настройки модели.

Проверьте состояние и лицензию модели. Некоторые предварительно обученные модели могут быть доступны под лицензией с открытым исходным кодом, а другие могут требовать использования коммерческой или личной лицензии. Все модели, содержащие сведения о HuggingFace лицензии. Перед его настройкой убедитесь, что у вас есть необходимые разрешения для использования модели.

Подготовка примеров данных

Подготовка примеров данных включает очистку и предварительную обработку данных, чтобы сделать его подходящим для обучения. Вы также должны разделить данные на наборы обучения и проверки, чтобы оценить производительность модели. Формат данных должен соответствовать формату, ожидаемому предварительно обученной моделью, которую вы используете. Эти сведения можно найти с моделями HuggingFace в разделе формата инструкций карта модели. Большинство моделей карта будут включать шаблон для создания запроса для модели и некоторых псевдокодов, которые помогут вам приступить к работе.

Итерацию в модели

После точной настройки модели необходимо оценить его производительность в наборе проверки. Для оценки производительности модели можно использовать такие метрики, как точность, точность, отзыв и F1. Если производительность модели не удовлетворительна, можно выполнить итерацию на модели, изменив гиперпараметры, изменив архитектуру или настроив модель на дополнительных данных. Вы также можете изучить качество и разнообразие данных, чтобы узнать, существуют ли проблемы, которые необходимо устранить. Как правило, меньший набор высококачественных данных является более ценным, чем большой набор данных низкого качества.

См. также

Чтобы узнать больше о моделях точной настройки ИИ, проверка следующие ресурсы:

Поделиться через