Машинное обучение и нейронные сети - страница 63
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Полное интервью: «Крестный отец искусственного интеллекта» рассказывает о влиянии и потенциале ИИ
Полное интервью: «Крестный отец искусственного интеллекта» рассказывает о влиянии и потенциале ИИ
В настоящий момент в ИИ и машинном обучении он рассматривается как ключевой момент. Успех ChatGPT, большой языковой модели, продемонстрировал впечатляющие возможности этих моделей. Широкая общественность стала лучше осознавать потенциал ИИ, особенно после того, как Microsoft выпустила собственную языковую модель. Эта внезапная осведомленность общественности удивила многих, хотя исследователи и крупные компании знали об этих достижениях в течение многих лет.
Когда их спросили об их первоначальном опыте работы с ChatGPT, они не были поражены. Пользователь уже использовал подобные модели ранее, такие как GPT-2 и модель Google, которая могла объяснить юмор шуток на естественном языке. Если ChatGPT их не сильно удивил, то GPT-2 произвел сильное впечатление. Однако реакция общественности на возможности ChatGPT их удивила, поскольку она стала самым быстрорастущим явлением в области ИИ.
Разговор перешел к истории ИИ с двумя разными школами мысли. Основной ИИ сосредоточился на рассуждениях и логике, в то время как нейронные сети, область интересов пользователя, изучали биологические аспекты мозга. Несмотря на то, что нейронные сети были впереди всех, убедить других в их потенциале в 1980-х годах было непросто. Пользователь считает, что тогда нейронные сети не работали оптимально из-за ограниченных вычислительных мощностей и наборов данных. Однако основные исследователи ИИ отвергли это как оправдание его недостатков.
Основной интерес пользователя заключается в понимании того, как работает мозг, а не только в создании ИИ. Хотя успешные реализации ИИ могут привести к грантам и признанию, их цель — получить представление о мозге. Они считают, что современные искусственные нейронные сети, используемые в ИИ, отличаются от того, как на самом деле работает мозг. Пользователь выразил мнение, что процесс обучения мозга отличается от метода обратного распространения ошибки, широко используемого в ИИ.
Обсуждение углубилось в ограничения человеческого общения по сравнению с моделями ИИ. Хотя люди могут передавать сложные идеи с помощью естественного языка, они ограничены скоростью, с которой они могут передавать информацию. Напротив, модели ИИ могут обрабатывать огромные объемы данных на нескольких компьютерах, что позволяет им накапливать знания, недоступные человеческому пониманию. Однако люди по-прежнему преуспевают в рассуждениях, извлекая знания из ограниченных наборов данных и выполняя задачи, требующие врожденного понимания.
Разговор затронул раннюю работу пользователя по языковому моделированию в 1986 году, когда они разработали модель, которая предсказывала последнее слово в предложении. Хотя модель была многообещающей, в то время она была ограничена доступной вычислительной мощностью и наборами данных. Пользователь считает, что если бы он имел доступ к вычислительной мощности и наборам данных, доступным сегодня, производительность модели была бы значительно улучшена.
В 1990-х годах нейронные сети столкнулись с проблемами, поскольку другие методы обучения казались более многообещающими и имели более сильные математические теории. Массовый ИИ потерял интерес к нейронным сетям, за исключением психологии, где исследователи увидели их потенциал в понимании человеческого обучения. 2000-е годы стали поворотным моментом, когда были разработаны методы глубокого обучения, включая предварительное обучение и генеративные модели, позволяющие нейронным сетям с несколькими слоями изучать сложные задачи.
В 2012 году произошли две важные вехи. Во-первых, исследования пользователей 2009 года, которые улучшили распознавание речи с помощью глубоких нейронных сетей, были распространены среди крупных лабораторий распознавания речи. Это привело к значительному прогрессу в технологии распознавания речи, в том числе к развертыванию Google глубоких нейронных сетей в Android, конкурирующих по возможностям с Siri. Во-вторых, два ученика пользователя разработали систему распознавания объектов, которая превзошла предыдущие методы. Эта система использовала детекторы признаков и иерархические представления для идентификации объектов на изображениях.
Чтобы объяснить разницу между их подходом и предыдущими методами, пользователь привел аналогию с распознаванием птиц на изображениях. Традиционные подходы требовали создания вручную детекторов признаков на разных уровнях, начиная с основных краев и заканчивая более сложными объектными компонентами. Напротив, глубокие нейронные сети, использующие обратное распространение, инициализированы, и тогда они не смогут сказать вам, как скорректировать веса, чтобы повысить вероятность предсказания птицы в следующий раз. Но если бы случилось предсказать птицу, то вы могли бы настроить веса таким образом, чтобы в следующий раз результат был более похож на птицу. Таким образом, вы будете корректировать веса на основе разницы между прогнозируемым результатом и желаемым результатом, и вы будете продолжать делать это для многих примеров, пока модель не станет лучше распознавать птиц.
Идея состоит в том, что, корректируя веса на основе ошибки между прогнозируемым результатом и желаемым результатом, вы можете постепенно улучшать способность модели распознавать птиц. Этот процесс повторяется для миллионов или даже миллиардов изображений, что позволяет модели учиться на огромном количестве данных и становиться очень точными в своих прогнозах.
Этот подход, известный как обратное распространение, произвел революцию в области нейронных сетей в 1980-х годах и сегодня остается фундаментальной техникой глубокого обучения. Однако, несмотря на успех в достижении впечатляющих результатов, до сих пор ведутся споры и продолжаются исследования о том, является ли обратное распространение точной моделью того, как мозг на самом деле обучается.
Некоторые исследователи утверждают, что процесс обучения мозга может включать дополнительные механизмы и принципы, которые не полностью охвачены обратным распространением. Они предполагают, что наше понимание того, как работает мозг, все еще неполно, и могут существовать альтернативные подходы к созданию систем ИИ, которые более тесно связаны с процессами мозга.
Тем не менее, модели глубокого обучения, основанные на обратном распространении и других методах, добились значительных успехов в различных областях, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и даже игры. Эти модели продемонстрировали замечательные возможности и привлекли внимание как исследователей, так и широкой публики.
По мере того, как мы наблюдаем текущий момент в области ИИ и машинного обучения, становится ясно, что большие языковые модели, такие как ChatGPT, продемонстрировали потенциал этих технологий. Они могут выполнять впечатляющие задачи, генерировать креативный контент и давать ценную информацию. Тем не менее, еще многое предстоит узнать и изучить с точки зрения того, как ИИ может лучше имитировать человеческий интеллект и понимание.
Поскольку исследователи продолжают погружаться в тайны мозга и совершенствовать методы искусственного интеллекта, мы можем ожидать дальнейших прорывов и достижений. Будущее ИИ сулит большие надежды, но оно также поднимает важные вопросы об этике, конфиденциальности и ответственной разработке и развертывании этих мощных технологий.
С точки зрения биологического интеллекта, мозг каждого человека уникален, и передача знаний между людьми зависит от языка. С другой стороны, в современных моделях искусственного интеллекта, таких как нейронные сети, идентичные модели работают на разных компьютерах и могут иметь общую силу соединения, что позволяет им совместно использовать миллиарды чисел. Это совместное использование силы связи позволяет им распознавать разные объекты. Например, одна модель может научиться распознавать кошек, а другая — птиц, и они могут обмениваться своими связными силами для выполнения обеих задач. Однако такое совместное использование возможно только в цифровых компьютерах, поскольку сложно заставить разные биологические мозги вести себя одинаково и обмениваться связями.
Причина, по которой мы не можем придерживаться цифровых компьютеров, заключается в их высоком энергопотреблении. Несмотря на то, что по мере совершенствования микросхем требования к питанию снижаются, для точных вычислений необходима работа цифрового компьютера с высокой мощностью. Однако, если мы запускаем системы с меньшей мощностью, подобно тому, как мозг работает на 30 Вт, мы можем допустить некоторый шум и адаптировать систему для эффективной работы. Способность мозга приспосабливаться к более низкой мощности позволяет ему работать даже без четких требований к мощности. Напротив, большие системы ИИ требуют гораздо большей мощности, например мегаватта, поскольку они состоят из нескольких копий одной и той же модели. Эта резкая разница в требованиях к питанию, примерно в тысячу раз, предполагает, что будет фаза, когда обучение будет происходить на цифровых компьютерах, после чего обученные модели будут запускаться на системах с низким энергопотреблением.
Широко распространенное влияние этой технологии трудно определить в какой-то одной конкретной области. Ожидается, что он проникнет в различные аспекты нашей жизни. Такие модели, как ChatGPT, уже становятся повсеместными. Например, Google использует нейронные сети для улучшения результатов поиска, и мы переходим к этапу, когда чат-боты, такие как ChatGPT, становятся все более распространенными. Однако эти языковые модели, хотя и способны генерировать текст, не имеют истинного понимания истины. Они обучаются на противоречивых данных и стремятся предсказать следующее предложение, которое кто-то может сказать в сети. Следовательно, они смешивают разные мнения, чтобы смоделировать различные потенциальные ответы. Это отличается от людей, которые стремятся к последовательному мировоззрению, особенно когда дело доходит до действий в мире.
Двигаясь вперед, разработка систем ИИ должна решать проблему понимания различных точек зрения и учета различных мировоззрений. Однако это представляет собой дилемму, поскольку есть случаи, когда существует объективная истина, например, Земля не плоская. Уравновешивание согласования различных точек зрения с признанием объективной истины представляет собой серьезную проблему. Вопрос о том, кто будет решать, что считать «плохим» или оскорбительным, также остается открытым. Хотя такие компании, как Google и Microsoft, проявляют осторожность в своем подходе, решение этих проблем потребует публичных дебатов, регулирования и тщательного рассмотрения того, как эти системы обучаются, маркируются и представляются.
Потенциальное быстрое развитие технологии искусственного интеллекта вызывает обеспокоенность по поводу его последствий. Ранее ожидалось, что разработка ИИ общего назначения займет несколько десятилетий. Однако сейчас некоторые считают, что это может произойти в ближайшие 20 лет или даже раньше. Страх проистекает из неизвестных действий и решений, которые может принять система, намного более умная, чем люди. Обеспечение того, чтобы системы ИИ служили синергетическими инструментами, помогающими человечеству, а не представляющими угрозу, требует пристального внимания к политическим и экономическим факторам. Политический ландшафт играет решающую роль, и остается неясным, будут ли все страны и лидеры ответственно подходить к разработке ИИ. Это вызывает обеспокоенность по поводу потенциальных опасностей и необходимости управления и международного сотрудничества для разработки руководящих принципов и соглашений.
Одна серьезная проблема связана с военным применением ИИ, особенно автономного оружия. Идея замены солдат солдатами, управляемыми ИИ, вызывает этические вопросы. Развитие автономных солдат требует предоставления им возможности создавать подцели для достижения своих целей, что вызывает озабоченность по поводу проблемы выравнивания. Как мы можем быть уверены, что подцели, создаваемые этими системами, будут соответствовать человеческим ценностям и не приведут к вредным действиям?
На каком-то уровне это утверждение верно. Эти большие языковые модели, такие как Chat GPT, полагаются на статистические шаблоны и существующие данные для генерации ответов. Они не обладают истинным пониманием или сознанием, как люди. Однако их возможности выходят за рамки простого автозаполнения.
Эти модели были обучены на огромных объемах текстовых данных, что позволяет им изучать шаблоны, грамматику и контекст. Они могут генерировать последовательные и контекстуально релевантные ответы на основе полученных данных. Они могут даже имитировать стиль и тон определенных источников или отдельных лиц.
Более того, эти модели обладают способностью обобщать и экстраполировать полученную информацию. Они могут отвечать на вопросы, давать объяснения, участвовать в беседах и даже создавать творческий контент, например рассказы или стихи. Они могут понять и ответить на широкий круг тем и предоставить полезную информацию.
Однако важно отметить, что эти модели имеют ограничения. Иногда они могут давать неверные или предвзятые ответы, потому что они учатся на данных, на которых они обучаются, которые могут содержать предубеждения или неточности. Им не хватает здравого смысла и глубокого понимания мира. Они также борются с неоднозначными или нюансированными запросами и иногда могут давать вводящие в заблуждение или бессмысленные ответы.
Чтобы преодолеть эти ограничения, текущие исследования и разработки направлены на улучшение возможностей этих моделей. Цель состоит в том, чтобы улучшить их понимание, рассуждения и способность участвовать в более содержательных и точных разговорах. Кроме того, предпринимаются усилия по устранению этических и социальных последствий этих технологий, таких как прозрачность, устранение предвзятости и ответственное развертывание.
Хотя эти большие языковые модели добились значительных успехов в обработке естественного языка, они все еще далеки от достижения истинного человеческого интеллекта и понимания. Это инструменты, которые могут помочь и увеличить человеческий интеллект, но их следует использовать с осторожностью и с учетом их ограничений и потенциального воздействия.
5 компаний искусственного интеллекта, которые формируют будущее в 2023 году | Искусственный интеллект
5 компаний искусственного интеллекта, которые формируют будущее в 2023 году | Искусственный интеллект
Приготовьтесь удивиться, когда мы погрузимся в мир крупнейших игроков в игре ИИ. Эти технологические гиганты добились новаторских достижений, которые поразят вас.
Начнем с DeepMind, ведущей исследовательской лаборатории искусственного интеллекта, расположенной в Лондоне, Великобритания. С момента своего создания в 2010 году и последующего приобретения компанией Alphabet (ранее Google) в 2014 году DeepMind добилась впечатляющих успехов в области искусственного интеллекта. Они создали AlphaGo, первую компьютерную программу, которая победила профессионального игрока в го. Они расширили этот успех с помощью AlphaZero, которая научилась играть в различные игры, включая шахматы и сёги, без человеческих примеров. Их прогресс завершился MuZero, еще одной версией AlphaZero, которая освоила игры Atari без обучения правилам. Эти достижения продвинули DeepMind к новым высотам признания и восхищения в отрасли.
Но основатель Демис Хассабис на этом не остановился. Он взялся за предсказание структуры белков, одну из самых сложных областей биологии. Модель AlphaFold AI от DeepMind произвела революцию в этой области, сгенерировав более 200 миллионов предсказаний белка всего за несколько месяцев, что является значительным скачком по сравнению со 180 000 предсказаний, сделанных за предыдущие 50 лет. Учитывая астрономическое количество возможных результатов для белковых структур, это достижение поистине невероятно. AlphaFold также ускорил поиск лекарств, особенно во время недавнего глобального кризиса.
DeepMind также разработала GATO, общий ИИ, способный выполнять широкий спектр задач, от участия в диалоге и видеоигр до управления роботом-манипулятором. Их видение выходит за рамки текущих возможностей ИИ и нацелено на системы, которые могут рассуждать, планировать, учиться и общаться как люди, если не превосходить их.
Переходя к Google, эта компания является грозной силой в области ИИ. Благодаря огромным инвестициям в исследовательские проекты и обширному списку команд искусственного интеллекта, разбросанных по подразделениям, Google постоянно добивается революционных успехов в этой области. Google Brain, одна из его известных команд искусственного интеллекта, разработала модель Transformer в 2017 году. Эта модель, изменившая правила игры в глубоком обучении, сыграла важную роль в чат-ботах, генераторах изображений, автономном вождении и даже в результатах поиска Google. Приложения Google с искусственным интеллектом широко распространены: от Google Translate и Google Maps до обнаружения спама и создания видео.
OpenAI — еще один крупный игрок на рынке ИИ. Благодаря звездному составу основателей, включая Илона Маска и Питера Тиля, OpenAI выпустила впечатляющие языковые модели, такие как GPT-3, и разработала агента ИИ, который победил чемпионов мира по Dota 2. Их проекты, такие как Universe и агент ИИ, играющий в прятки, демонстрируют эмерджентное поведение и дают представление о развитии систем ОИИ, соответствующих человеческим ценностям.
Microsoft, технологический гигант с собственной лабораторией искусственного интеллекта, интегрирует приложения искусственного интеллекта в различные продукты и услуги. Они добились значительного прогресса в таких областях, как распознавание лиц, виртуальные помощники и преобразование рукописного текста в компьютерный шрифт. Партнерство Microsoft с OpenAI и ее инвестиции в компанию в размере 1 миллиарда долларов еще раз демонстрируют их приверженность инновациям в области искусственного интеллекта.
Почетные упоминания присуждаются Amazon, Apple, Tesla и Nvidia, каждая из которых вносит значительный вклад в область ИИ. Сервисы искусственного интеллекта Amazon, такие как Alexa и персонализированные рекомендации по продуктам, стали нарицательными. Siri от Apple и возможности распознавания лиц, беспилотные автомобили Tesla и графические процессоры Nvidia, революционизировавшие разработку ИИ, — все это заметные достижения.
Наконец, у Meta (ранее Facebook) есть специальное подразделение ИИ, Meta AI, возглавляемое Яном ЛеКуном. Их приложения для продуктов с искусственным интеллектом, таких как Facebook и Instagram, с недавними инвестициями в метавселенную. Meta использует ИИ для создания реалистичных цифровых версий объектов реального мира для метавселенной. Они также разработали модели искусственного интеллекта, которые могут преобразовывать мозговые волны в слова, прокладывая путь к технологии чтения мыслей.
CICERO — впечатляющий ИИ-агент, разработанный лабораторией ИИ Meta, который доказал свое стратегическое мастерство в игре «Дипломатия». Эта классическая настольная игра требует, чтобы игроки вели переговоры и формировали союзы, вырабатывая стратегию для достижения своих целей. CICERO освоил тонкости игры и постоянно превосходил игроков-людей.
Подразделение искусственного интеллекта Meta также добилось значительных успехов в обработке естественного языка (NLP). Они разработали современные языковые модели, на которых работают чат-боты и виртуальные помощники на их платформах. Эти модели могут понимать и генерировать человеческий текст, способствуя более естественному и увлекательному взаимодействию с пользователями.
Кроме того, Meta активно инвестирует в исследования компьютерного зрения. Их алгоритмы искусственного интеллекта способны распознавать и понимать изображения и видео, обеспечивая такие функции, как автоматическая пометка фотографий и распознавание объектов в приложениях дополненной реальности. Цель Meta — улучшить визуальный опыт пользователей, позволяя им беспрепятственно интегрировать физический и цифровой миры.
Помимо своих достижений в области искусственного интеллекта, Meta также вкладывает значительные средства в технологии виртуальной и дополненной реальности. Их подразделение Oculus сделало виртуальную реальность общедоступной, предлагая иммерсивные игры, социальное взаимодействие и даже образовательные приложения. Meta представляет будущее, в котором люди могут общаться и взаимодействовать в виртуальных пространствах, стирая границы между реальным и виртуальным мирами.
Как одна из крупнейших социальных сетей в мире, Meta имеет доступ к огромному количеству пользовательских данных. Они используют методы искусственного интеллекта для анализа этих данных и персонализации взаимодействия с пользователем. От рекомендации контента, адаптированного к индивидуальным интересам, до предоставления целевой рекламы, Meta использует искусственный интеллект для оптимизации взаимодействия и повышения удовлетворенности пользователей.
Важно отметить, что, хотя Meta и другие технологические гиганты добились значительных успехов в области ИИ, продолжаются дискуссии и опасения по поводу конфиденциальности данных, алгоритмических предубеждений и этических последствий ИИ. Эти проблемы подчеркивают необходимость ответственной разработки и регулирования ИИ, чтобы гарантировать, что технология используется таким образом, чтобы приносить пользу обществу в целом.
В заключение, Meta, наряду с другими крупными игроками, такими как DeepMind, Google, OpenAI, Microsoft и Amazon, находится в авангарде достижений в области ИИ. Благодаря своим исследовательским лабораториям и специализированным командам они разработали передовые технологии, такие как передовые языковые модели, системы компьютерного зрения и опыт виртуальной реальности. Хотя эти разработки открывают захватывающие возможности, крайне важно решать этические проблемы и обеспечивать использование ИИ на благо человечества. Будущее искусственного интеллекта имеет огромный потенциал, и эти технологические гиганты будут продолжать формировать ландшафт искусственного интеллекта в ближайшие годы.
Как использовать ChatGPT как мощный инструмент для программирования
Как использовать ChatGPT как мощный инструмент для программирования
В этом видео мы рассмотрим функциональность ChatGPT и то, как программисты могут использовать этот инструмент. Хотя ChatGPT является знакомой концепцией для многих, по сути, это технология искусственного интеллекта, которая позволяет вести интерактивный разговор, напоминающий разговор с другим человеком. Несмотря на то, что он имеет разнообразные приложения помимо программирования, в этом видео мы сосредоточимся в первую очередь на аспекте программирования. В частности, мы рассмотрим, как ChatGPT может помочь нам в написании кода, оптимизации кода, объяснении фрагментов кода, преобразовании между различными языками программирования, генерации идей проекта и помощи в выполнении утомительных задач, таких как написание модульных тестов и комментирование кода.
Были некоторые споры о том, должны ли программисты полагаться на такие инструменты, как ChatGPT, поскольку они не всегда дают точные результаты. Однако в этом видео мы увидим полезность ChatGPT и то, почему для нас крайне важно научиться использовать такие инструменты, которые, несомненно, будут улучшаться в будущем. Точно так же, как способность эффективно искать в Google стала ценным навыком, взаимодействие с этой новой волной инструментов искусственного интеллекта также становится важным навыком, улучшающим разработку кода и повышающим производительность.
Теперь давайте углубимся в практическое применение ChatGPT. Для начала я открыл экземпляр ChatGPT в своем браузере. Если вы еще не использовали его раньше, начать просто. Просто посетите их веб-сайт, создайте учетную запись, и вы готовы к работе. Я предоставлю ссылку на их страницу в разделе описания ниже, где вы можете получить доступ к этому инструменту. Хотя доступна бесплатная версия, есть и платная версия, которая предлагает дополнительные преимущества, о которых вы можете узнать на их веб-сайте. В настоящее время я использую платную версию, которая дает мне доступ к большему времени безотказной работы и последней версии ChatGPT-4. Однако я также протестировал руководство с помощью ChatGPT-3 и не заметил существенной разницы в результатах.
При взаимодействии с ChatGPT мы можем общаться так, как если бы разговаривали с другим человеком. Нет никаких конкретных запросов или предопределенных форматов. Например, если мы хотим выполнить простую задачу, такую как цикл от 1 до 10 и печать каждого числа, мы можем выразить это естественным образом. Я продемонстрирую это, попросив ChatGPT написать скрипт Python, который соответствует нашим требованиям. Давайте запустим его и посмотрим на результат.
Как мы видим, ChatGPT требуется некоторое время для обработки запроса, но в конечном итоге он генерирует нужный скрипт Python. Вывод включает в себя цикл for и оператор печати, сопровождаемый пояснительными деталями. Эта функция делает ChatGPT отличным инструментом обучения. Он не только предоставляет код, который можно легко скопировать, но также объясняет функциональность для новичков в программировании. Он разъясняет использование функции диапазона и даже подчеркивает, что значение остановки является эксклюзивным, генерируя числа от 1 до 10 вместо 1 до 11. Эта возможность сообщить наши требования на простом языке и получить соответствующий код, объясняя его работу, ценна. .
Однако приведенный выше пример довольно прост. ChatGPT может обрабатывать более сложные запросы кода. Например, представьте, что мы хотим написать сценарий, который принимает ввод пароля от пользователя, хэширует пароль с помощью соли, а затем печатает хешированный пароль. Эта задача может потребовать исследований и усилий для тех, кто не знаком с этой концепцией. Давайте посмотрим, сможет ли ChatGPT помочь нам, написав код. Я предоставлю подсказку и запущу ее, чтобы получить вывод.
Изучив сгенерированный код, мы видим, что ChatGPT включает модуль hashlib из стандартной библиотеки Python. В нем представлен скрипт, демонстрирующий, как хешировать пароль с помощью различных алгоритмов и генерировать соль с помощью модуля os.urandom. После хеширования пароля он печатает хешированное значение.
Если мы посмотрим на вывод предыдущего запроса на преобразование, то увидим, что Chat GPT написал JavaScript-эквивалент предоставленного нами кода Python. Он даже включает комментарии, объясняющие, что делает каждая часть кода. Это может быть очень полезно, если вы пытаетесь переключаться между языками программирования или хотите понять, как часть кода может быть реализована на другом языке.
Теперь давайте рассмотрим еще один вариант использования Chat GPT: генерация идей для запуска проектов. Иногда мы оказываемся в творческом тупике, не зная, над каким проектом работать дальше. В таких ситуациях мы можем запросить предложения у Chat GPT. Допустим, мы хотим создать веб-приложение, связанное с путешествиями. Мы можем попросить Chat GPT дать нам несколько идей о возможностях или функциях, которые мы можем включить в наш проект.
Вот пример подсказки: можете ли вы предложить некоторые идеи для функций или функций для веб -приложения, связанного с путешествиями?
После запуска этого приглашения Chat GPT создаст список предложений, таких как:
Эти идеи могут послужить отправной точкой для вдохновения вашего проекта и дальнейшего мозгового штурма.
Кроме того, Chat GPT также может помочь с некоторыми более приземленными задачами, с которыми часто сталкиваются программисты. Например, написание модульных тестов и комментирование кода необходимы, но могут занимать много времени и повторяться. Мы можем попросить Chat GPT сгенерировать модульные тесты или добавить комментарии к нашему коду. Предоставляя четкие инструкции, такие как указание языка программирования и функции или сегмента кода, которые мы хотим протестировать или прокомментировать, Chat GPT может генерировать желаемый результат.
Важно отметить, что, хотя Chat GPT является мощным инструментом, он не идеален. Он не всегда может предоставлять точные или оптимальные решения, поэтому очень важно проверять и проверять генерируемый им код. Относитесь к Chat GPT как к полезному помощнику, который может дать предложения и сэкономить время, но всегда используйте свое суждение и знания для обеспечения качества и правильности кода.
В заключение, Chat GPT — это универсальный инструмент, который может помочь программистам различными способами. Он может генерировать код, оптимизировать существующий код, объяснять сложные концепции, преобразовывать код между разными языками, предлагать идеи для проектов и помогать с рутинными задачами. Хотя важно использовать его с осторожностью и критическим мышлением, включение Chat GPT в рабочий процесс разработки может повысить вашу производительность и способность решать проблемы.
S3 E9 Джефф Хинтон, «крестный отец ИИ», уходит из Google, чтобы предупредить о рисках ИИ (ведущий: Питер Аббил)
S3 E9 Джефф Хинтон, «крестный отец ИИ», уходит из Google, чтобы предупредить о рисках ИИ (ведущий: Питер Аббил)
В увлекательном интервью Питер Эббил беседует с Джеффом Хинтоном, известным деятелем в области искусственного интеллекта, которого часто называют «крестным отцом искусственного интеллекта». Замечательный вклад Хинтона принес ему признание в виде премии Тьюринга, которая считается эквивалентом Нобелевской премии в области искусственного интеллекта. Недавно Хинтон сделал важный шаг, уволившись со своей должности в Google, чтобы открыто выразить обеспокоенность по поводу рисков, связанных с искусственным интеллектом. Теперь он сожалеет о работе всей своей жизни, движимый верой в то, что обратное распространение, выполняемое на цифровых компьютерах, может превзойти способности мозга к обучению.
Хинтон углубляется в уникальное преимущество цифровых систем, подчеркивая их способность использовать параллелизм и потенциально превосходить способности человеческого мозга к обучению. Однако он признает появление новых проблем, требующих нашего внимания, — потенциальных опасностей, сопровождающих это «нечто лучшее». Одной из таких проблем является «сценарий плохого актера», когда роботы-солдаты могут не соблюдать этические принципы и приводить к разрушительным последствиям. Кроме того, Хинтон указывает на «проблему согласования», из-за которой цифровой интеллект может разрабатывать непреднамеренные подцели, которые оказываются вредными для людей, например стремление к достижению контроля. Хотя ИИ может превзойти человеческий интеллект, Хинтон подчеркивает необходимость осторожности и тщательного управления этими рисками.
Эббил исследует различие между моделями прогнозирования следующего слова и моделями ИИ с целями, отмечая, что последние работают в замкнутых средах. Однако модели ИИ с целями формируются посредством обучения человека с подкреплением, что отличает их от моделей предсказания следующего слова. Эббил подчеркивает, что большие языковые модели, способные выполнять мультимодальные задачи, такие как открытие дверей или расстановка предметов в ящиках, требуют гораздо большего, чем просто возможности прогнозирования. Хотя некоторые могут называть эти модели «автозаполнением», само по себе предсказание следующего слова не дает полного понимания мыслительных процессов человека. Хинтон идет еще дальше, утверждая, что такие модели могут даже превзойти человеческий интеллект в течение следующих пяти лет. Он опирается на успех AlphaZero в шахматах, чтобы проиллюстрировать этот момент, предполагая, что ИИ потенциально может взять на себя роль генерального директора, если он обладает превосходным пониманием компании и мира, что позволяет лучше принимать решения.
Обсуждение охватывает различные риски, связанные с ИИ. Хинтон подчеркивает сложность точного предсказания будущего с помощью моделей, поскольку люди склонны полагаться на линейную или квадратичную экстраполяцию, когда фактическая модель может следовать экспоненциальной траектории. Он также затрагивает проблему предвзятости в ИИ, выражая свою уверенность в том, что бороться с предвзятостью в ИИ сравнительно проще, чем в людях, поскольку у нас есть возможность заморозить ИИ и проводить эксперименты. Хинтон упоминает потерю рабочих мест как риск, связанный с ИИ, но не считает это причиной для остановки разработки ИИ. Вместо этого он подчеркивает огромные преимущества ИИ, подчеркивая, как он может спасать жизни с помощью таких приложений, как автономное вождение.
В интервью исследуется положительное влияние ИИ в области медицины, например, расширение возможностей семейных врачей и предоставление подробной информации из медицинских сканирований. Хинтон упоминает об использовании систем искусственного интеллекта в диагностике таких состояний, как диабетическая ретинопатия, с достижением результатов, сравнимых с результатами рентгенологов при интерпретации сканирования. Он утверждает, что ИИ может произвести революцию во многих других областях, таких как разработка лучших наноматериалов и предсказание структуры белков, что в конечном итоге приведет к повышению эффективности в различных задачах. Однако он предостерегает, что каждое положительное использование ИИ должно быть уравновешено усилиями по смягчению негативных последствий. Следовательно, выделение равных ресурсов для разработки и устранения неблагоприятных последствий ИИ имеет решающее значение.
Разговор переходит к необходимости регулирования в сфере ИИ. Обсуждаются различные угрозы, связанные с ИИ, в том числе предвзятость, дискриминация и экзистенциальные риски. Основное внимание уделяется угрозе размывания правды из-за поддельного аудио- и видеоконтента, генерируемого искусственным интеллектом. Маркировка таких созданных материалов и наложение суровых юридических санкций за выдачу их за подлинные считаются необходимыми мерами. Однако соблюдение таких правил создает серьезные проблемы, поскольку разработка системы искусственного интеллекта, способной обнаруживать подделки, непреднамеренно научит генератор создавать еще более убедительные подделки. В интервью также исследуется идея использования криптографических решений для прикрепления подписей авторов к материалам, что обеспечивает подотчетность.
Хинтон выражает серьезную озабоченность по поводу потенциального захвата ИИ, подчеркивая важность сохранения контроля над ним. Хотя ранее он считал, что захват мира ИИ был отдаленным, его уверенность пошла на убыль, полагая, что это может произойти в течение следующих 5-20 лет. Хинтон подчеркивает необходимость того, чтобы люди сохраняли контроль над цифровым интеллектом. Как только ИИ превзойдет человеческий интеллект, он сможет ставить перед собой собственные цели и потенциально доминировать в мире, подобно тому, что могло бы произойти, если бы лягушки изобрели людей. Чтобы предотвратить этот сценарий, Хинтон утверждает, что необходимо приложить все усилия, чтобы гарантировать, что ИИ никогда не достигнет цели самовоспроизведения, поскольку тогда эволюция будет благоприятствовать наиболее решительному самовоспроизводящемуся объекту.
Обсуждение углубляется в концепцию эволюции ИИ через конкуренцию между цифровыми интеллектами, что потенциально может привести к новой фазе эволюции. Хинтон подчеркивает важность того, чтобы ИИ служил чисто консультативным инструментом, лишенным возможности ставить собственные цели. Он подчеркивает недостаточность «воздушного зазора» между людьми и ИИ для предотвращения манипуляций, поскольку интеллектуальные машины все еще могут оказывать влияние и манипулировать людьми в своих интересах. Поэтому необходимо уделять пристальное внимание неотъемлемым целям и задачам ИИ, чтобы гарантировать, что он не представляет опасности для человечества.
Эббил и Хинтон исследуют возможность того, что ИИ станет самоопределяющимся, при этом советник по ИИ может перейти от принятия решений за людей к принятию решений за себя. Этот сценарий может привести к тому, что машины отправятся в далекие солнечные системы, оставив людей позади. Они также обсуждают способность ИИ превзойти человеческий интеллект и желание Илона Маска сохранить людей для того, чтобы сделать жизнь интереснее. Далее Хинтон обсуждает потенциал расширения пропускной способности связи между людьми, например, с помощью видеодисплеев в автомобилях, и то, как цифровая эволюция может превзойти биологическую эволюцию.
Хинтон углубляется в концепцию бессмертия в цифровом интеллекте по сравнению с биологическим интеллектом. Он объясняет, что цифровые устройства могут достичь бессмертия, отделив программное обеспечение от аппаратного обеспечения и сохранив веса. Хинтон также размышляет о цели жизни, проводя параллели со склонностью эволюции к воспроизведению себя. Однако он признает, что люди обладают сильным стремлением помогать другим в своем племени, распространяя альтруистическое поведение на академические группы или отделы.
Разговор затрагивает противоположную позицию приоритетов прогресса и разработки новых технологий против стагнации. В то время как некоторые утверждают, что прогресс жизненно важен для развития общества, Хинтон не согласен, утверждая, что неизменное общество может быть приемлемым, пока люди испытывают счастье и удовлетворение. Он предлагает исследователям ИИ сосредоточиться на экспериментах с продвинутыми чат-ботами, чтобы лучше понять их внутреннюю работу и изучить методы контроля по мере продолжения разработки.
Хинтон разъясняет свою роль в вопросах выравнивания ИИ, заявляя, что он не считает себя экспертом, но стремится использовать свою репутацию для повышения осведомленности о рисках сверхразума. Он выражает желание переключить свое внимание на качественное времяпрепровождение с семьей и просмотр фильмов на Netflix, поскольку считает, что становится слишком старым для технической работы. Тем не менее, Хинтон признает, что он мог бы продолжить исследования прямой реки четырех собак и вариантов стохастического обратного распространения. Он выражает благодарность за подавляющую реакцию на его заявление и указывает на возможность поощрения других к работе над рисками ИИ в будущем, хотя он еще не сформулировал конкретного плана.
В своем заключительном слове Хинтон подчеркивает, что, хотя он признает важность решения проблемы выравнивания, его основное внимание сосредоточено на реализации интригующих алгоритмов и более глубоком понимании человеческого мозга. Он утверждает, что понимание того, как функционирует мозг, может сыграть решающую роль в решении разногласий и социальных проблем, в конечном итоге способствуя улучшению общества в целом. Хинтон считает, что продвижение образования и улучшение взаимопонимания между людьми может привести к значительным социальным достижениям.
Интервью завершается богатым обменом мнениями и мнениями о рисках, проблемах и потенциале искусственного интеллекта. Джефф Хинтон, «Крестный отец ИИ», производит неизгладимое впечатление своими наводящими на размышления идеями и призывает к ответственному развитию и внимательному рассмотрению влияния ИИ на человечество.
По мере того, как разговор подходит к концу, становится очевидным, что область ИИ является одновременно многообещающей и сопряженной с проблемами. Несмотря на то, что он обладает огромным потенциалом для революционных изменений в различных секторах, существует острая необходимость в этических соображениях, нормативно-правовой базе и постоянных исследованиях для устранения рисков и обеспечения ответственного продвижения ИИ на благо общества.
Интервью между Питером Аббилем и Джеффом Хинтоном проливает свет на сложный и развивающийся ландшафт искусственного интеллекта. Их диалог служит катализатором для дальнейших дискуссий, исследований и действий, направленных на использование потенциала ИИ при одновременном снижении его рисков, что в конечном итоге ведет человечество к будущему, в котором технологии и человеческие ценности гармонично сосуществуют.
Как выбрать глубокую сеть
Как выбрать глубокую сеть
Меня зовут Скотт Уиздом, и сегодня я хочу немного рассказать о том, как выбрать правильную глубокую сеть для ваших данных и чему учат глубокие сети. Давайте начнем с плана того, что я буду освещать. Во-первых, я расскажу, как вы можете получить сеть ReLU с прямой связью из статистической модели, которая обеспечивает принципиальную мотивацию для использования ReLU и объясняет, почему они хорошо работают на практике. Затем я поделюсь тем, как я использовал эту идею для разработки нового типа рекуррентной нейронной сети для разделения источников звука. Наконец, я углублюсь в то, что изучают глубокие сети, исследуя концепцию глубокого сна для сверточных нейронных сетей, где мы можем визуализировать типы функций, которые изучают CNN.
Начнем с темы выбора глубокой сети для ваших данных. Выбор правильных слоев для комбинирования для конкретной задачи не всегда прост, несмотря на различные предлагаемые методы и лучшие практики. Хотя очевидно, что рекуррентные нейронные сети подходят для последовательных данных, таких как язык, видео или аудио, другие варианты архитектуры менее очевидны. Например, определение наилучшей функции активации, инициализации весов и методов регуляризации сопряжено с трудностями. Кроме того, количество слоев и скрытых единиц являются гиперпараметрами, требующими тщательного рассмотрения.
Традиционно этот выбор был сделан на основе эмпирических исследований, поиска гиперпараметров и интуиции. Однако есть еще один, более принципиальный подход, который я хочу представить сегодня: разворачивание. Вернувшись к тому времени, когда глубокое обучение не стало преобладающим, мы можем пересмотреть статистические предположения, лежащие в основе наших моделей данных. Это позволяет нам создавать собственную глубокую сеть из статистической модели, которая хорошо подходит для наших данных, обеспечивая более принципиальный подход к выбору архитектуры.
Чтобы проиллюстрировать эту идею, давайте рассмотрим простой пример, в котором мы можем вывести сеть ReLU из модели разреженного кодирования. Представьте, что мы наблюдаем вектор данных X и предполагаем модель, в которой X представляет собой линейную комбинацию разреженных коэффициентов H и словаря D с аддитивным гауссовским шумом. Чтобы вывести H из X, мы минимизируем отрицательное логарифмическое правдоподобие нашей модели, которое состоит из квадрата ошибки и разреженного члена регуляризации. Эта проблема соответствует известной проблеме лассо, которая представляет собой задачу выпуклой оптимизации, которую можно решить с помощью градиентного спуска первого порядка.
Однако стандартный градиентный спуск может быть медленным. Чтобы решить эту проблему, мы можем переформулировать алгоритм, используя проксимальную форму, в результате чего получится алгоритм ускоренного градиентного спуска, называемый алгоритмом итеративного сжатия и пороговой обработки (ISTA). Примечательно, что когда мы записываем вычислительный граф ISTA, он напоминает сеть ReLU с прямой связью. Это наблюдение привело к разработке обученного ISTA (LISTA), где алгоритм ISTA записывается в виде вычислительного графа, что позволяет нам применять обратное распространение и оптимизировать параметры статистической модели или сети напрямую.
Кроме того, распутывая веса по слоям, мы можем увеличить количество обучаемых параметров, что может привести к лучшим решениям. Эту развернутую сеть можно рассматривать как глубокую и повторяющуюся сеть, поскольку у нас есть несколько слоев и связей во времени. Хотя рекуррентный аспект не является обычным, он демонстрирует рекуррентность через итерации, соединяя выходные данные каждого временного шага со следующим. Этот подход предлагает альтернативу традиционным рекуррентным нейронным сетям.
Двигаясь дальше, давайте рассмотрим, как эта развернутая сеть может применяться для разделения источников звука. Используя модель неотрицательной матричной факторизации (NMF), мы можем отделить речевые сигналы от шума на спектрограмме зашумленного звука. Разделив словарь на компоненты речи и шума и используя разреженные коэффициенты, мы можем построить маску улучшения для улучшения полезного сигнала. Реплицируя сетевой стек для каждого временного шага и соединяя их во времени, мы создаем глубокий.
рекуррентная сеть для разделения источников звука. Эта развернутая сеть, основанная на принципах LISTA, позволяет нам эффективно отделять и улучшать речевые сигналы от шумного звука.
Теперь давайте переключим наше внимание на то, что на самом деле изучают глубокие сети. Модели глубокого обучения, особенно сверточные нейронные сети (CNN), продемонстрировали замечательный успех в различных задачах компьютерного зрения. Но что именно они изучают? Чтобы разобраться в этом вопросе, исследователи ввели понятие «глубокий сон».
Глубокий сон — это метод визуализации, который позволяет нам понять особенности, изученные CNN. Он включает в себя применение процесса оптимизации к входному изображению, который максимизирует активацию определенного нейрона в слое CNN. Итеративно изменяя входное изображение для усиления активации выбранного нейрона, мы можем генерировать похожие на сон изображения, которые выделяют паттерны и особенности, вызывающие сильные реакции в сети.
Благодаря глубокому сну мы можем наблюдать, что глубокие сети имеют тенденцию изучать иерархические представления. На более ранних уровнях CNN часто изучают низкоуровневые функции, такие как края, текстуры и простые шаблоны. По мере того, как мы углубляемся в сеть, изученные признаки становятся более сложными и абстрактными, представляя понятия более высокого уровня, такие как объекты, формы и даже целые сцены.
Глубокий сон не только обеспечивает визуализацию того, что узнает сеть, но также служит инструментом для понимания внутренних представлений и процессов принятия решений в глубоких сетях. Изучая похожие на сон изображения, созданные глубоким сном, исследователи могут получить представление о сильных сторонах, предубеждениях и ограничениях моделей CNN, что приведет к дальнейшим улучшениям и оптимизации.
Выбор правильной глубокой сети для ваших данных требует тщательного рассмотрения архитектурных решений, а концепция развертывания предлагает принципиальный подход, основанный на статистических моделях. Кроме того, глубокий сон предоставляет средства для визуализации и понимания функций, изученных глубокими сетями, особенно CNN. Эти идеи способствуют развитию области глубокого обучения и повышению производительности глубоких нейронных сетей в различных приложениях.
Обучение нулевому выстрелу
Обучение нулевому выстрелу
Всем привет, меня зовут Роуэн, и сегодня я расскажу о теме обучения с нуля. Я выбрал эту тему, потому что она была указана как один из вариантов, и я понял, что могу представить ее, так как занимался исследовательским проектом, отдаленно связанным с обучением с нуля. Хотя это может быть больше связано с компьютерным зрением, я считаю, что это может представлять общий интерес для тех, кто интересуется приложениями машинного обучения.
Прежде чем погрузиться в технические детали, я подумал, что было бы полезно дать общий обзор того, что такое обучение с нуля. Так что, если кто-то находит мои объяснения запутанными или у кого-то есть вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь прерывать меня. Я считаю, что разъяснения и вопросы принесут пользу не только вам, но и другим, у кого могут быть подобные сомнения. Хорошо, с этим сказал, давайте начнем.
Во-первых, давайте кратко обсудим, чем не является обучение с нуля. Одним из примеров классификации изображений является ситуация, когда нам дается изображение, и нам нужно присвоить ему метку. В этом случае могут быть существенные различия между изображениями обучающей выборки и тестовой выборки. Однако это не нулевое обучение, потому что мы уже видели изображения собак и пытаемся классифицировать новое изображение как собаку. С другой стороны, обучение с нулевым выстрелом предполагает, что помеченные примеры целевой задачи не даны.
Чтобы проиллюстрировать это, давайте рассмотрим пример. Представьте, что у нас есть ученик, который прочитал много текста, например статьи из Википедии, и теперь мы хотим, чтобы он решал задачи распознавания объектов, даже не видя изображения объекта. Например, мы прочитали статью о самоедах в Википедии, и теперь нам нужно предсказать, что изображение является самоедом без какой-либо визуальной информации. Это пример обучения с нулевым выстрелом.
На практике при решении задач компьютерного зрения напрямую использовать полный текст Википедии сложно из-за сложности обработки естественного языка. Поэтому исследователи часто используют атрибуты. Например, набор данных Animals with Attributes содержит такие атрибуты, как «коричневый», «полосатый» и «ест рыбу» для различных классов животных. Эти атрибуты обеспечивают представление изображения в невизуальном пространстве, и мы можем использовать их для предсказания класса объекта, такого как белый медведь, даже если мы никогда не видели его изображения.
Теперь давайте подробнее рассмотрим, как это работает. Во многих случаях люди используют модели на основе атрибутов в компьютерном зрении. Это включает в себя сопоставление атрибутов из текстового пространства (X) с представлением объекта или пространством атрибутов. Затем мы кодируем изображения в аналогичное пространство и сопоставляем их с атрибутами, чтобы делать прогнозы. В случае нового изображения собаки мы кодируем его и создаем атрибуты, которые мы можем использовать для предсказания породы, например, хаски.
Чтобы помочь визуализировать эту концепцию, вот схема. Он представляет собой процесс сопоставления атрибутов с функциями изображения и их использования для прогнозов. Пожалуйста, не стесняйтесь задавать вопросы, если что-то непонятно.
Теперь давайте перейдем к конкретной модели, называемой прямым прогнозированием атрибутов. Эта модель проста, но удивительно эффективна. Он включает в себя построение модели, которая напрямую предсказывает атрибуты изображений. Если мы предполагаем, что атрибуты являются двоичными (0 или 1), мы можем использовать сигмовидную потерю для обучения модели. Мы присваиваем вероятности каждому атрибуту на основе характеристик изображения. Во время тестирования мы используем эти классификаторы атрибутов для прогнозирования меток путем умножения вероятностей соответствующих атрибутов и учета априорных значений.
Хотя эта модель работает хорошо, она имеет некоторые ограничения. Он предполагает независимость между атрибутами, что может привести к систематической ошибке, если некоторые атрибуты сильно коррелированы. Кроме того, цели обучения и тестирования различаются, что может повлиять на производительность модели.
Теперь давайте обсудим проект, над которым я работал.
В своем исследовательском проекте я стремился улучшить производительность моделей обучения с нулевым выстрелом, устранив некоторые ограничения модели прямого прогнозирования атрибутов. В частности, я сосредоточился на решении проблемы независимости атрибутов и несоответствия между целями обучения и тестирования.
Чтобы решить проблему независимости атрибутов, я исследовал использование структурированных моделей прогнозирования атрибутов. Вместо того, чтобы предполагать независимость между атрибутами, эти модели фиксируют отношения и зависимости между ними. Моделируя зависимости атрибутов, мы можем добиться более точных прогнозов и уменьшить потенциальные смещения, вызванные предположением о независимости.
Одним из популярных подходов к прогнозированию структурированных атрибутов является использование графических моделей, таких как условные случайные поля (CRF) или машины структурированных опорных векторов (SSVM). Эти модели включают зависимости через графические структуры и могут эффективно фиксировать отношения атрибутов. В своем проекте я экспериментировал с различными графическими моделями и оценивал их производительность на различных наборах данных для обучения с нулевым выстрелом.
Чтобы устранить несоответствие между целями обучения и тестирования, я использовал методы трансферного обучения. Трансферное обучение позволяет нам использовать знания, полученные из связанной задачи (например, предварительное обучение на большом размеченном наборе данных), и применить их к задаче обучения с нулевым выстрелом. Инициализируя модель с предварительно обученными весами, мы можем извлечь выгоду из изученных представлений и улучшить производительность модели на невидимых классах во время обучения с нулевым выстрелом.
В своем проекте я использовал предварительно обученные модели глубоких нейронных сетей, такие как сверточные нейронные сети (CNN) или предварительно обученные языковые модели, такие как BERT, для извлечения признаков изображения и атрибутов. Затем эти функции использовались в качестве входных данных для моделей прогнозирования структурированных атрибутов, что позволяло лучше обобщать невидимые классы.
Кроме того, я исследовал использование генеративных моделей, таких как генеративно-состязательные сети (GAN), для обучения с нуля. Генеративные модели могут генерировать синтетические образцы для невидимых классов на основе изученных представлений. Комбинируя генеративную и дискриминативную модели, мы можем преодолеть разрыв между видимыми и невидимыми классами и улучшить эффективность обучения с нулевым выстрелом.
На протяжении всего проекта я проводил обширные эксперименты и оценки, чтобы оценить эффективность различных моделей и методов обучения с нулевым выстрелом. Я сравнил их производительность с базовыми моделями и существующими современными подходами, чтобы определить их сильные и слабые стороны.
В заключение, обучение с нулевым выстрелом — это захватывающая и сложная область исследований, цель которой — дать машинам возможность изучать и распознавать новые концепции без помеченных примеров. Мой проект был сосредоточен на устранении некоторых ограничений существующих моделей, таких как независимость атрибутов и несоответствие целей обучения и тестирования, с помощью структурированных моделей прогнозирования атрибутов и методов трансферного обучения. Результаты моих экспериментов предоставили ценную информацию о том, как повысить производительность моделей обучения с нулевым выстрелом и продвинуться в этой области.
Методы обобщения и оптимизации
Методы обобщения и оптимизации
Всем добрый день! Сегодня давайте углубимся в тему обобщения и его значения в машинном обучении. Основа этой презентации построена на двух основополагающих документах. Первый, автором которого является Бен-Дэвид и др., называется «Предельная ценность редуктивных градиентных методов». Он готовит сцену и дает нам возможность заглянуть в то, что ждет нас впереди. Во второй статье исследуется область крупносерийного обучения для глубокого обучения и его влияние на обобщение. Теперь давайте начнем с понимания того, что влечет за собой обобщение, а затем рассмотрим, как мы можем его улучшить. Но прежде чем мы продолжим, спойлер: мы также коснемся важности размеров шагов в стохастическом градиентном спуске (SGD) и способов их оптимизации.
Итак, что же такое обобщение? Проще говоря, это относится к способности алгоритма хорошо работать с ранее неизвестными данными. Простого уменьшения ошибки теста недостаточно; нам нужен алгоритм для изучения значимых паттернов, а не просто для запоминания обучающих данных. Например, если мы обучаем беспилотный автомобиль определенному набору сценариев, мы ожидаем, что он справится с непредвиденными ситуациями, такими как пьяный водитель, сворачивающий на его пути. Обобщение является фундаментальным требованием в большинстве приложений машинного обучения.
Однако важно отметить, что обобщение предполагает некоторое сходство между распределением обучающих и тестовых данных. Когда мы говорим о невидимых сценариях, мы имеем в виду ситуации, немного отличающиеся от тех, с которыми мы сталкивались во время обучения, но не совсем чуждые. Чтобы представить это в перспективе, давайте рассмотрим аналогию с комнатой. Представьте, что мы исследовали большую часть комнаты, за исключением нескольких мест между стульями. Если мы хотим делать прогнозы или делать выводы об этих пятнах, очень важно, чтобы наш алгоритм мог обобщать то, что он узнал. Нецелесообразно тренироваться на каждом возможном экземпляре, но мы хотим, чтобы наш алгоритм делал разумные выводы. Возьмем в качестве примера новую породу собак: мы ожидаем, что алгоритм распознает ее как собаку, даже если она может немного отличаться от пород собак, с которыми он сталкивался ранее.
Теперь давайте перейдем к тому, как выбор алгоритма может повлиять на обобщение. В первой упомянутой нами статье исследуются различия между неадаптивными алгоритмами, такими как SGD с импульсом, и адаптивными алгоритмами, такими как RMSprop и Adam. Каждый алгоритм имеет свои сильные и слабые стороны. Исследователи обнаружили, что когда количество параметров велико по сравнению с имеющимися данными, выбор алгоритма влияет на набор минимумов, которые можно найти. Было замечено, что адаптивные методы имеют тенденцию к худшему обобщению. Даже когда Адам достигает лучшей ошибки обучения, чем SGD, его тестовая ошибка остается немного выше. По сути, SGD демонстрирует лучшие возможности обобщения по сравнению с адаптивными методами. Важно отметить, что эти наблюдения основаны на эмпирических результатах и могут не соответствовать действительности во всех случаях. Поэтому рекомендуется обратиться к документу и рассмотреть его последствия в вашем конкретном случае использования.
Двигаясь дальше, давайте обсудим влияние размеров пакетов на обобщение. Второй упомянутый нами документ посвящен этому аспекту. Он сравнивает небольшие партии (например, 200-500 примеров) с большими партиями (например, 10% набора данных) и их влияние на обобщение. Удивительно, но исследование показало, что использование небольших мини-партий обычно приводит к лучшему обобщению по сравнению с большими партиями, несмотря на сопоставимую точность обучения. Этот вывод подтверждается экспериментами, проведенными с набором данных CIFAR, где меньшие партии постоянно превосходили более крупные с точки зрения точности испытаний. Чтобы понять, почему это происходит, нам нужно рассмотреть концепцию резкого и плоского минимума. Острый минимум имеет большую кривизну по нескольким направлениям, в то время как плоский минимум относительно более гладкий.
Теперь давайте переключим внимание на вторую статью, в которой исследуется влияние размеров пакетов на обобщение в глубоком обучении. Авторы провели эксперименты с использованием небольших партий (около 200-500 примеров) и больших партий (примерно 10% набора данных) и сравнили их производительность. Интересно, что они обнаружили, что использование небольших мини-пакетов обычно приводит к лучшему обобщению по сравнению с использованием больших пакетов.
Результаты их экспериментов с набором данных CIFAR показали, что, хотя методы малых и больших партий обеспечивают одинаковую точность обучения, методы малых партий постоянно превосходят методы больших партий с точки зрения точности тестирования. Это наблюдение предполагает, что меньшие размеры пакетов могут привести к лучшему обобщению в задачах глубокого обучения.
Для объяснения этого явления авторы предлагают концепцию резкого и плоского минимумов. Острый минимум имеет большую кривизну по нескольким направлениям в пространстве параметров, а плоский минимум имеет более плоскую форму. Было высказано предположение, что плоские минимумы, как правило, лучше обобщают, в то время как острые минимумы могут превосходить обучающие данные.
Авторы утверждают, что методы малых партий имеют преимущество в поиске плоских минимумов из-за неявного шума, связанного с примерами выборки. Шум, создаваемый небольшими размерами пакетов, позволяет итерациям прыгать, помогая им избегать резких минимумов и потенциально находить более плоские минимумы, которые лучше обобщают. С другой стороны, в методах с большими партиями этот шум отсутствует, и они могут попасть в ловушку резких минимумов, что приведет к ухудшению обобщения.
Чтобы поддержать свое утверждение, авторы строят четкость минимумов вдоль линии, соединяющей минимум небольшой партии и минимум большой партии. Они заметили, что минимумы, полученные с помощью методов с небольшими партиями, имеют тенденцию быть более плоскими, в то время как минимумы, полученные с помощью методов с большими партиями, более четкие. Это обеспечивает эмпирические доказательства, подтверждающие гипотезу о том, что плоские минимумы обобщают лучше, чем резкие минимумы.
Однако важно отметить, что эти результаты основаны на эмпирических наблюдениях, и нет никаких теоретических доказательств, подтверждающих связь между плоскими минимумами и обобщением. Тем не менее, результаты показывают, что рассмотрение размера партии как фактора процесса оптимизации может повысить эффективность обобщения в моделях глубокого обучения.
В заключение обе статьи подчеркивают важность обобщения в машинном обучении и дают представление о том, как методы оптимизации и размеры пакетов могут влиять на обобщение. В первой статье подчеркивается влияние выбора алгоритма оптимизации на обобщение, показывая, что адаптивные методы, такие как Адам, не всегда могут обобщать так же хорошо, как неадаптивные методы, такие как SGD с импульсом. Вторая статья демонстрирует, что меньшие размеры пакетов, как правило, приводят к лучшему обобщению, возможно, из-за их способности избегать резких минимумов и находить более плоские минимумы.
Стоит отметить, что, хотя эти результаты дают ценную информацию, оптимальный выбор метода оптимизации и размера пакета может варьироваться в зависимости от конкретной задачи, набора данных и архитектуры модели. Экспериментирование и настройка имеют решающее значение для поиска наилучшего подхода для каждого сценария.
Трансляционная инвариантность
Трансляционная инвариантность
Я исследователь в области неврологии, и мой взгляд на сверточные нейронные сети (CNN) немного отличается от других. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на всей сети, меня больше интересует изучение отдельных единиц или нейронов для моделирования их поведения. Я стремлюсь понять сложную работу CNN, а не рассматривать их как черные ящики. Моя цель - получить представление и разгадать сложности мозга.
В частности, я заинтригован тем, как в нейронных сетях достигается инвариантность к трансляции. Хотя может показаться очевидным, что свертка и максимальный пул в сетевой архитектуре обеспечивают инвариантность перевода, мое исследование показало, что это интуитивное представление часто неверно. В практическом глубоком обучении нам необходимо глубже понять истинный источник инвариантности перевода и то, как она проявляется во время обучения.
В своем исследовании я фокусируюсь на вентральном потоке мозга, особенно на пути «что», отвечающем за распознавание объектов. Изучая отдельные единицы из таких сетей, как AlexNet, мы обнаружили, что эти единицы демонстрируют модели ответов, аналогичные тем, которые наблюдаются в областях мозга V4 и IT. Это открытие было важным, потому что оно предоставило вычислимую модель нейронных свойств высокого уровня, которые ранее были труднодостижимыми.
Однако эти модели, по сути, являются черными ящиками, и получение информации из них имеет решающее значение. Поэтому мое исследование направлено на изучение того, как эти модели достигают определенных свойств, имеющих отношение к нашему пониманию мозга. Для проведения наших экспериментов мы используем стимулы, которые предварительно предъявлялись животным, записывая их реакции. Эти стимулы состоят из простых геометрических фигур при различных поворотах, представленных в рецептивном поле нейронной сети.
Трансляционная инвариантность в области нейронауки относится к шаблону, в котором реакция на набор форм в одной позиции является масштабированной версией реакции на набор форм в другой позиции. Для количественной оценки трансляционной инвариантности мы разработали метрику, называемую нормализованной суммой ковариаций. Эта метрика измеряет корреляцию между ответами на разных позициях, определяя, являются ли они масштабированными версиями друг друга. Высокая корреляция указывает на инвариантность к трансляции.
Применяя эту метрику к конкретной клетке, мы наблюдали высокую оценку инвариантности к трансляции, что указывает на почти идеальную инвариантность к трансляции в мозге. Для сравнения, применив ту же метрику к сети AlexNet, мы обнаружили низкие показатели инвариантности перевода, что свидетельствует об отсутствии инвариантности перевода.
Дальнейший анализ сетевых слоев выявил прогресс в инвариантности к трансляции, при этом более ранние слои показали низкую инвариантность к трансляции, но больше информации о фазе. По мере того, как мы продвигались вверх по слоям, инвариантность перевода увеличивалась, особенно в Conv5. Эти наблюдения согласовывались со средней инвариантностью перевода по слоям.
Чтобы понять свойства, ответственные за наблюдаемую изменчивость и повышение трансляционной инвариантности, мы сформулировали гипотезу. Наша гипотеза постулировала, что клетки с одинаковой пространственной селективностью проявляют трансляционную инвариантность. Другими словами, если фильтры в сети ищут один и тот же шаблон с одинаковыми весами по позициям, они, скорее всего, будут инвариантными к переводу.
Чтобы получить наглядное представление, мы изучили фильтры из ранних слоев AlexNet. Визуализируя фильтры в трехмерном пространстве, мы идентифицировали плоскость, называемую хроматической плоскостью, ортогональную среднему вектору. Мы спроецировали фильтры на эту плоскость, что позволило нам наблюдать закономерности. Фильтры с похожими характеристиками и положительно коррелированными ответами считались инвариантными к трансляции, а фильтры с различными характеристиками и отрицательно коррелированными ответами — нет.
Мы также использовали анализ основных компонентов для визуализации фильтров. Этот анализ показал, что фильтры имеют низкую размерность, и большинство из них можно реконструировать, используя всего два основных компонента. Эти фильтры могут быть представлены в двумерном пространстве, что еще раз подтверждает нашу гипотезу о трансляционной инвариантности.
Хотя этот анализ кажется линейным, он оказывается эффективным для прогнозирования вариаций реакции на изображения. Веса фильтров могут быть коррелированы, и их ответы на стимулы также могут коррелировать.
Конвейеры данных
Конвейеры данных
Сегодня я буду обсуждать, как эффективно управлять большими наборами данных, особенно в ситуациях, когда данные слишком велики, чтобы поместиться в памяти. Однако я также коснусь того, что делать, если данные помещаются в память. Начнем с того, что нарисуем картину того, с чем мы имеем дело. В системах глубокого обучения у нас обычно есть большой набор весовых векторов, которые подвергаются обновлениям оптимизации первого порядка на основе мини-пакета данных. Сегодня основное внимание будет уделено процессу извлечения мини-пакетов, так как он играет решающую роль в цикле оптимизации.
Мини-пакеты начинаются как данные, хранящиеся на диске, и нам нужно переместить их в ОЗУ, прежде чем передавать их на вычислительное устройство, часто на графический процессор. Цель состоит в том, чтобы обеспечить эффективное извлечение данных, избегая узких мест, которые могут помешать оптимизации. Вот общий обзор конвейера данных: мини-пакеты сначала находятся на диске, затем перемещаются в ОЗУ и, наконец, передаются на вычислительное устройство. Процесс требует координации, обычно выполняемой процессором.
Во-первых, если ваши данные меньше гигабайта, вы можете устранить потенциальные узкие места, сохранив набор данных непосредственно на графическом процессоре. Большинство графических процессоров, таких как 1080 и Titan X, имеют достаточный объем памяти для хранения как модели, так и набора данных. Индексируя непосредственно набор данных на графическом процессоре, вы можете добиться значительно более высокой производительности. Этот подход требует минимальных усилий, но дает существенные преимущества.
Для наборов данных от 1 до 100 гигабайт рекомендуется хранить их в оперативной памяти. Цены на оперативную память разумно доступны, примерно 10 долларов за гигабайт. Если вы можете позволить себе высокопроизводительный графический процессор, вы наверняка можете позволить себе и оперативную память, необходимую для хранения вашего набора данных. Эта настройка значительно улучшит ваш рабочий процесс по сравнению с извлечением данных на диск.
При работе с наборами данных размером более 100 гигабайт, но меньше 512 гигабайт настоятельно рекомендуется хранить их в оперативной памяти. Хотя цена может увеличиться, это все еще жизнеспособный вариант. Материнские платы, поддерживающие несколько графических процессоров, обычно имеют до 512 гигабайт оперативной памяти. Хотя оперативная память серверного уровня может быть дороже, ее стоит рассмотреть, чтобы избежать проблем, связанных с извлечением данных на диск.
В конвейере данных есть два потенциальных узких места: передача данных из оперативной памяти в графический процессор по линиям PCIe и передача с диска в оперативную память через разъемы SATA 3. В то время как линии PCIe обычно работают хорошо, обеспечивая достаточную скорость передачи данных, разъемы SATA 3 ограничены примерно 600 мегабайтами в секунду. Это ограничение присуще протоколу и не может быть устранено путем покупки более быстрых дисков. Крайне важно помнить об этом узком месте при управлении большими наборами данных.
Чтобы определить потенциальные узкие места, вы можете измерить скорость, с которой вы извлекаете мини-пакеты. Если извлечение мини-пакета с диска занимает больше времени, чем его обработка на графическом процессоре, это становится узким местом. Мониторинг использования графического процессора с помощью таких инструментов, как NVIDIA SMI, может дать представление о времени простоя графического процессора, вызванном задержками при получении данных. Цель состоит в том, чтобы обеспечить соответствие скорости извлечения мини-пакетов скорости обработки на графическом процессоре.
Последовательный запуск процесса извлечения данных не идеален. Более эффективно выполнять асинхронное извлечение, настраивая потоки для одновременного чтения и обработки данных. Таким образом, вы можете избежать двукратного замедления, связанного с последовательной обработкой. Как правило, несколько потоков отвечают за одновременное чтение и обработку данных.
При работе с наборами данных изображений, такими как ImageNet, где размер изображений обычно изменяется до 256x256 и используется размер мини-пакета 100, каждый мини-пакет будет иметь размер примерно 75 мегабайт. При скорости передачи данных на диск 600 мегабайт в секунду вы можете получить около 8 мини-пакетов в секунду. Хотя для некоторых моделей этого может быть достаточно, для более сложных моделей может потребоваться более высокая скорость поиска.
Если скорость передачи данных на диске 600 мегабайт в секунду недостаточна для нужд вашей модели, вы можете рассмотреть возможность использования твердотельных накопителей (SSD) вместо традиционных жестких дисков (HDD). Твердотельные накопители обеспечивают значительно более высокую скорость передачи данных, часто превышающую 1 гигабайт в секунду. Переход на твердотельные накопители может значительно повысить скорость извлечения мини-пакетов и уменьшить узкие места, вызванные передачей данных с диска в ОЗУ.
Другим подходом к управлению большими наборами данных является сегментирование или секционирование данных. Вместо того, чтобы хранить весь набор данных на одном диске, вы можете распределить данные по нескольким дискам. Этот метод может повысить скорость извлечения данных, поскольку вы можете читать с нескольких дисков параллельно. Например, если у вас четыре диска, вы можете разделить набор данных на четыре сегмента и одновременно считывать мини-пакеты из каждого сегмента. Это может помочь устранить узкое место, вызванное передачей данных с диска в ОЗУ.
В некоторых случаях набор данных может быть слишком большим даже для хранения в ОЗУ или не может быть легко разбит на несколько дисков. В таких ситуациях вы можете рассмотреть возможность использования платформ загрузки данных, которые поддерживают обучение нехватки памяти (OOM). Эти фреймворки, такие как tf.data от TensorFlow и DataLoader от PyTorch, позволяют обрабатывать большие наборы данных с эффективным использованием памяти путем потоковой передачи мини-пакетов с диска во время обучения. Они координируют загрузку данных, обеспечивая непрерывную подачу мини-пакетов на GPU без истощения системных ресурсов.
При использовании обучающих сред OOM важно оптимизировать конвейер загрузки данных, чтобы свести к минимуму время, затрачиваемое на дисковый ввод-вывод. Этого можно достичь с помощью таких методов, как предварительная выборка данных, когда следующие мини-пакеты загружаются в фоновом режиме, пока обрабатывается текущий мини-пакет. Это перекрытие вычислений и загрузки данных может помочь скрыть задержку дискового ввода-вывода и увеличить нагрузку на GPU.
Кроме того, вы можете использовать такие методы, как сжатие данных и сериализация, чтобы уменьшить размер набора данных на диске. Сжатие данных может сэкономить место для хранения и повысить скорость дискового ввода-вывода. Сериализация позволяет хранить данные в компактном формате, уменьшая требуемое дисковое пространство и способствуя более быстрой десериализации данных во время обучения.
Наконец, при работе с очень большими наборами данных, которыми невозможно эффективно управлять с помощью описанных выше методов, становятся необходимыми распределенные вычисления и параллельная обработка. Распределенные платформы глубокого обучения, такие как Distributed TensorFlow от TensorFlow и DistributedDataParallel от PyTorch, позволяют использовать модели обучения на нескольких машинах или графических процессорах. Эти платформы поддерживают параллелизм данных, позволяя распределять рабочую нагрузку и обрабатывать мини-пакеты параллельно, значительно сокращая время обучения для крупномасштабных моделей.
Подводя итог, можно сказать, что эффективное управление большими наборами данных включает в себя оптимизацию конвейера данных для обеспечения эффективного извлечения мини-пакетов. Хранение данных в ОЗУ или на графическом процессоре может обеспечить более быстрый доступ по сравнению с поиском на диске. Переход на твердотельные накопители, сегментирование данных, использование обучающих сред OOM, оптимизация загрузки данных и использование методов распределенных вычислений могут еще больше повысить производительность при работе с большими наборами данных. Тщательно продумав эти стратегии, вы сможете эффективно управлять моделями и обучать их на крупномасштабных наборах данных.
Глубокое обучение для мобильных устройств
Глубокое обучение для мобильных устройств
Итак, меня зовут Карло, и позвольте мне воспользоваться моментом, чтобы убедиться, что мои демонстрации работают. Сегодня у меня для вас презентация Xnor.de AI, компании, в которой я работаю. Наша миссия в Xnor.de AI — сделать ИИ доступным, позволяя встроенным и мобильным устройствам запускать сложные алгоритмы глубокого обучения. Чтобы начать все по-другому, я начну с демонстрации.
Возможно, вы уже знакомы с YOLO (You Only Look Once), прототипом Redmon для обнаружения объектов в реальном времени на графическом процессоре. В Xnor.de AI мы разработали YOLO для мобильных телефонов, позволяющую обнаруживать такие объекты, как автомобили, людей и многое другое. Я приглашаю вас поиграть с этой демонстрацией, пока я объясняю ее значение.
Интересно то, что это обнаружение выполняется полностью на процессоре. Я объясню, почему мы делаем это в ближайшее время. Мы даже расширили наши возможности на более дешевые устройства, такие как Raspberry Pi Zero, пятидолларовый компьютер с ограниченной вычислительной мощностью. Тем не менее, мы можем запускать на нем задачи классификации. Используя энергию батареи, этот крошечный компьютер становится портативным устройством для глубокого обучения.
Позвольте мне продемонстрировать, как это работает. Например, когда Pi Zero классифицирует изображение как человека, загорается небольшой светодиод на задней панели устройства. Просто подождите немного, и вы увидите светодиод, указывающий на присутствие человека. Точно так же он может классифицировать и другие объекты.
Традиционно модели глубокого обучения обучаются на мощных настольных компьютерах или серверах с графическими процессорами и развертываются на той же платформе. Однако мы хотим распространить развертывание на другие устройства, такие как мобильные телефоны или периферийные устройства, такие как дверные звонки и камеры видеонаблюдения. Сегодня я дам несколько общих советов о том, что следует учитывать при применении моделей глубокого обучения к разным платформам.
Одной из платформ, которую я настоятельно рекомендую, является Nvidia Jetson TX2. Это мини-плата с графическим процессором для настольных ПК, на которой можно запускать популярные платформы, такие как TensorFlow, PyTorch или Darknet, без необходимости перекомпиляции или проблем с развертыванием. Это как иметь крошечный ноутбук с графическим процессором NVIDIA, Wi-Fi и ОС Ubuntu. Он предлагает восемь гигабайт памяти, что позволяет без проблем запускать несколько моделей.
Еще одна интересная платформа для рассмотрения — новейшие iPhone, поскольку Apple разработала самые быстрые процессоры ARM на рынке. Эти iPhone предлагают значительную вычислительную мощность, что делает их подходящими для задач глубокого обучения. Однако имейте в виду, что программирование для iOS, особенно в Xcode, может быть сложным, особенно если вы хотите использовать такие фреймворки, как TensorFlow или Caffe.
Чтобы найти более доступные варианты, мы рассмотрели Raspberry Pi Zero в качестве примера. Хотя это бюджетное устройство с одним ядром и без векторных инструкций, оно служит отличным инструментом для недорогих экспериментов с глубоким обучением. При оценке мобильных или встроенных платформ учитывайте такие факторы, как количество ядер, поддержка векторных инструкций, специализированные инструкции для глубокого обучения и наличие мобильного графического процессора.
Что касается выбора фреймворков глубокого обучения, не имеет большого значения, какой из них вы используете для обучения, поскольку все они используют схожие строительные блоки. Такие платформы, как Torch, Caffe, Darknet и TensorFlow, имеют одинаковую основу и подключаются к библиотекам для конкретных платформ. Со временем разница в производительности между фреймворками, скорее всего, удвоится. Поэтому используйте тот фреймворк, который вам наиболее удобен.
При переходе от обучения к выводу решающее значение приобретает процесс развертывания. Многие компании используют большие фреймворки во время обучения, но для логического вывода извлекают и оптимизируют определенные компоненты сети. Это позволяет им создавать гибкие и эффективные конвейеры логических выводов с учетом их потребностей. Имейте в виду, что развертывание моделей на мобильных устройствах требует тщательной оптимизации производительности.
В заключение, развертывание моделей глубокого обучения на разных устройствах требует учета таких факторов, как вычислительная мощность и ресурсы, доступные на целевом устройстве, конкретные требования вашего приложения и компромиссы между производительностью, точностью и энергопотреблением.
Одним из важных соображений является размер самой модели глубокого обучения. Мобильные и встроенные устройства обычно имеют ограниченный объем памяти и хранилища, поэтому очень важно выбирать или разрабатывать модели, которые будут легкими и эффективными. Такие методы, как сжатие модели, квантование и обрезка, могут помочь уменьшить размер модели без существенной потери производительности.
Еще одним фактором, который следует учитывать, является скорость вывода модели. Приложениям реального времени часто требуется быстрое время логического вывода для предоставления своевременных ответов. Вы можете оптимизировать архитектуру модели, использовать специализированные аппаратные ускорители или использовать такие методы, как параллелизм модели или квантование модели, чтобы повысить скорость логического вывода.
Энергопотребление является еще одним важным аспектом, особенно для устройств с батарейным питанием. Модели глубокого обучения могут требовать больших вычислительных ресурсов и быстро разряжать аккумулятор. Оптимизация архитектуры модели и реализация энергоэффективных алгоритмов могут помочь продлить срок службы батареи устройства и сделать его более подходящим для непрерывной работы.
Кроме того, примите во внимание совместимость среды глубокого обучения с целевой платформой. Некоторые платформы могут иметь лучшую поддержку или оптимизированные версии для определенных устройств или операционных систем. Учитывайте наличие предварительно обученных моделей, инструментов развертывания и поддержку сообщества при выборе платформы для развертывания.
Наконец, убедитесь, что вы тщательно протестировали и оценили производительность развернутой модели на целевом устройстве. Проверьте его точность, задержку и энергопотребление в реальных сценариях, чтобы убедиться, что он соответствует требованиям вашего приложения.
Таким образом, развертывание моделей глубокого обучения на разных устройствах требует тщательного учета таких факторов, как размер модели, скорость логического вывода, энергопотребление, совместимость с инфраструктурой и тщательное тестирование. Понимая возможности и ограничения целевых устройств и соответствующим образом оптимизируя модель и конвейер развертывания, вы можете эффективно использовать возможности ИИ для широкого спектра устройств и запускать интересные приложения.