एआई ट्रांसफर लर्निंग क्या है और यह कैसे काम करता है?

यदि आप प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) या कंप्यूटर विज़न के लिए अपने स्वयं के एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने में रुचि रखते हैं, तो आपको ट्रांसफर लर्निंग और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने के तरीके से परिचित होना चाहिए।

स्थानांतरण शिक्षण के बिना, एक प्रभावी और विश्वसनीय मॉडल का प्रशिक्षण अक्सर एक संसाधन-निषेधात्मक प्रयास होगा, जिसकी आवश्यकता होगी अनुमान है कि चैटजीपीटी डेवलपर ओपनएआई ने जीपीटी-3, जीपीटी-3.5 और प्रशिक्षण पर लाखों खर्च किए हैं, जिसमें बहुत सारा पैसा, समय और विशेषज्ञता शामिल है। जीपीटी-4. ट्रांसफर लर्निंग की शक्ति के साथ, आप कम समय में कम संसाधनों के साथ अपने स्वयं के मॉडल को नवीनतम जीपीटी मॉडल के रूप में शक्तिशाली रूप से प्रशिक्षित कर सकते हैं।

एआई ट्रांसफर लर्निंग क्या है?

ट्रांसफर लर्निंग एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल जैसे कि BERT या इनमें से एक को लेने का विचार है विभिन्न जीपीटी मॉडल और इसे उन कार्यों पर काम करने के लिए एक कस्टम डेटासेट पर प्रशिक्षित करना, जिनसे निपटने के लिए इसे आवश्यक रूप से प्रशिक्षित नहीं किया गया था।

उदाहरण के लिए, आप विभिन्न बिल्ली प्रजातियों को वर्गीकृत करने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल ले सकते हैं और इसे कुत्तों को वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं। ट्रांसफर लर्निंग के माध्यम से, अपने कुत्ते-वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित करने में मूल बिल्ली-वर्गीकरण मॉडल जितना विश्वसनीय बनने के लिए काफी कम समय और संसाधन लगने चाहिए।

यह काम करता है क्योंकि बिल्लियाँ और कुत्ते कई लक्षण साझा करते हैं जिन्हें पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल पहले से ही पहचान सकता है। चूंकि बिल्ली-वर्गीकरण मॉडल एक बिल्ली के विभिन्न लक्षणों की पहचान कर सकता है, जैसे कि चार पैर, फर कोट और प्रमुखता। थूथन, कुत्ते का वर्गीकरण करने वाला मॉडल उन लक्षणों की पहचान करने और उन्हें मूल से प्राप्त करने के लिए सभी प्रशिक्षण छोड़ सकता है नमूना। उन सभी तंत्रिका नेटवर्कों को प्राप्त करने के बाद, आप बिल्ली के अधिक विशिष्ट लक्षणों की पहचान करने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रशिक्षित मॉडल की अंतिम परतों को काट देते हैं और उन्हें कुत्तों के लिए विशिष्ट डेटासेट से बदल देते हैं।

ट्रांसफर लर्निंग के लिए आप कौन से एआई मॉडल का उपयोग कर सकते हैं?

स्थानांतरण शिक्षण का उपयोग करने के लिए, आपको एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल की आवश्यकता होगी। किसी पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को आमतौर पर किसी विशेष विषय या विचार पर सामान्य ज्ञान प्राप्त करने के उद्देश्य से प्रशिक्षित एआई मॉडल के रूप में जाना जाता है। इस प्रकार के पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल जानबूझकर लोगों को बेहतर बनाने और अधिक एप्लिकेशन-विशिष्ट मॉडल बनाने के लिए बनाए जाते हैं। कुछ सबसे लोकप्रिय पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल एनएलपी के लिए हैं, जैसे बर्ट और जीपीटी, और कंप्यूटर विज़न, जैसे VGG19 और Inceptionv3।

लोकप्रिय होते हुए भी, ये आसानी से फाइन-ट्यून करने योग्य मॉडल एकमात्र ऐसे मॉडल नहीं हैं जिनका उपयोग आप ट्रांसफर लर्निंग के लिए कर सकते हैं। आप सामान्य वस्तु या भाषा पहचान से अधिक विशिष्ट कार्यों पर प्रशिक्षित मॉडल का भी उपयोग कर सकते हैं। जब तक मॉडल ने उस मॉडल पर लागू तंत्रिका नेटवर्क विकसित कर लिया है जिसे आप प्रशिक्षित करने का प्रयास कर रहे हैं, तब तक आप स्थानांतरण सीखने के लिए किसी भी मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।

आप TensorFlow हब, हगिंग फेस और OpenAI मॉडल मार्केटप्लेस जैसी जगहों से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल प्राप्त कर सकते हैं।

एआई ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करने के लाभ

एआई मॉडल को शुरू से प्रशिक्षित करने की तुलना में ट्रांसफर लर्निंग कई लाभ प्रदान करता है।

• प्रशिक्षण का समय कम किया गया: किसी मॉडल को शुरू से प्रशिक्षित करते समय, प्रशिक्षण प्रक्रिया का एक बड़ा हिस्सा सामान्य मूलभूत ज्ञान पर खर्च किया जाता है। ट्रांसफर लर्निंग के माध्यम से, आपका मॉडल स्वचालित रूप से इस सभी मूलभूत ज्ञान को प्राप्त कर लेता है, जिससे प्रशिक्षण का समय काफी कम हो जाता है।
• कम संसाधन की आवश्यकता: चूंकि सभी मूलभूत ज्ञान पहले से ही मौजूद है, इसलिए आपको बस अपने एप्लिकेशन की विशिष्टताओं के लिए मॉडल को और प्रशिक्षित करना है। इसके लिए अक्सर अपेक्षाकृत छोटे डेटा सेट की आवश्यकता होती है जिसे कम कंप्यूटिंग शक्ति के साथ संसाधित किया जा सकता है।
• बेहतर प्रदर्शन: जब तक आप अपने मॉडल को शुरू से बनाने पर लाखों डॉलर खर्च नहीं करते, आप किसी विशाल तकनीकी कंपनी से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) जितने अच्छे या विश्वसनीय मॉडल की उम्मीद नहीं कर सकते। ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करके, आप अपने मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए इन पूर्व-प्रशिक्षित एलएलएम, जैसे जीपीटी, की शक्तिशाली क्षमताओं का लाभ उठा सकते हैं।

एआई मॉडल को शुरुआत से प्रशिक्षित करना संभव है, लेकिन ऐसा करने के लिए आपको अधिक संसाधनों की आवश्यकता होगी।

ट्रांसफर लर्निंग कैसे काम करती है?

संक्षेप में, जब सीखने के हस्तांतरण की बात आती है तो तीन चरण होते हैं।

• पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का चयन: एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल किसी स्रोत कार्य, जैसे इमेजनेट, या पाठ के बड़े संग्रह से एक बड़े डेटासेट का उपयोग करके प्रारंभिक प्रशिक्षण से गुजरता है। यह प्रारंभिक प्रशिक्षण चरण मॉडल को डेटासेट में पाई जाने वाली सामान्य विशेषताओं और पैटर्न का ज्ञान प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। स्थानांतरण शिक्षण से आप कितना समय और संसाधन बचाएंगे, यह पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और जिस मॉडल को आप बनाने का प्रयास कर रहे हैं, उसके बीच समानता पर निर्भर करेगा।
• सुविधा निकालना: एक बार जब पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को फाइन-ट्यूनिंग के लिए चुना जाता है, तो पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल की प्रारंभिक परतें (इनपुट के सबसे नजदीक) जम जाती हैं; इसका मतलब यह है कि फाइन-ट्यूनिंग के दौरान उनका वजन स्थिर रखा जाता है। इन परतों को फ़्रीज़ करने से पूर्व-प्रशिक्षण चरण के दौरान सीखे गए सामान्य ज्ञान को बरकरार रखा जाता है और उन्हें लक्ष्य मॉडल के कार्य-विशिष्ट डेटासेट से अत्यधिक प्रभावित होने से रोका जाता है। विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए पूरी तरह से प्रशिक्षित मॉडलों के लिए, लक्ष्य मॉडल को अन्य विशिष्ट अनुप्रयोगों में प्रशिक्षित करने के लिए मॉडलों की अंतिम परतों को हटा दिया जाता है या अनसीखा कर दिया जाता है।
• फ़ाइन ट्यूनिंग: पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को फ्रीज करने और शीर्ष परतों को हटाने के बाद, एक नया डेटासेट लर्निंग एल्गोरिदम में फीड किया जाता है, जिसका उपयोग नए मॉडल और उसके एप्लिकेशन की बारीकियों को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।

इसमें तीन चरणों के अलावा और भी बहुत कुछ है, लेकिन यह रूपरेखा मोटे तौर पर बताती है कि एआई ट्रांसफर सीखने की प्रक्रिया कुछ बढ़िया ट्यूनिंग के साथ कैसे काम करती है।

एआई ट्रांसफर लर्निंग की सीमाएं

हालाँकि प्रभावी और विश्वसनीय मॉडलों के प्रशिक्षण में ट्रांसफर लर्निंग एक मूल्यवान अवधारणा है, लेकिन किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करते समय कुछ सीमाएँ हैं जिन्हें आपको जानना आवश्यक है।

• कार्य बेमेल: स्थानांतरण शिक्षण के लिए आधार मॉडल चुनते समय, यह उन समस्याओं के लिए यथासंभव प्रासंगिक होना चाहिए जिन्हें नया मॉडल हल करेगा। कुत्ते-वर्गीकरण मॉडल बनाने के लिए बिल्लियों को वर्गीकृत करने वाले मॉडल का उपयोग करने से पौधों के लिए मॉडल बनाने के लिए कार-वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करने की तुलना में बेहतर परिणाम मिलने की अधिक संभावना है। आप जिस मॉडल को बनाने का प्रयास कर रहे हैं, उसके लिए आधार मॉडल जितना अधिक प्रासंगिक होगा, स्थानांतरण सीखने की प्रक्रिया के दौरान आप उतना ही अधिक समय और संसाधनों की बचत करेंगे।
• डेटासेट पूर्वाग्रह: हालाँकि पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों को अक्सर बड़े डेटासेट में प्रशिक्षित किया जाता है, फिर भी संभावना है कि उन्होंने अपने प्रशिक्षण के दौरान एक विशेष पूर्वाग्रह विकसित किया है। अत्यधिक पक्षपाती आधार मॉडल का उपयोग करने से मॉडल को अपने पूर्वाग्रह विरासत में मिलेंगे, जिससे आपके मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता कम हो जाएगी। दुर्भाग्य से, इन पूर्वाग्रहों की उत्पत्ति का पता लगाना कठिन है गहन शिक्षा की ब्लैक-बॉक्स प्रकृति।
• ओवरफिटिंग: ट्रांसफर लर्निंग का एक मुख्य लाभ यह है कि आप किसी मॉडल को आगे प्रशिक्षित करने के लिए अपेक्षाकृत छोटे डेटासेट का उपयोग कर सकते हैं। हालाँकि, बहुत छोटे डेटासेट पर मॉडल को प्रशिक्षित करने से ओवरफिटिंग हो सकती है, जो नए डेटा प्रदान किए जाने पर मॉडल की विश्वसनीयता को काफी कम कर देती है।

इसलिए जबकि ट्रांसफर लर्निंग एक आसान एआई लर्निंग तकनीक है, सीमाएं मौजूद हैं, और यह कोई बड़ी बात नहीं है।

क्या आपको ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग करना चाहिए?

पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल की उपलब्धता के बाद से, ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग हमेशा अधिक विशिष्ट मॉडल बनाने के लिए किया गया है। वास्तव में ट्रांसफर लर्निंग का उपयोग न करने का कोई कारण नहीं है यदि आपके मॉडल द्वारा हल की जाने वाली समस्याओं से संबंधित पहले से ही एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल मौजूद है।

हालाँकि एक साधारण मशीन लर्निंग मॉडल को शुरू से ही प्रशिक्षित करना संभव है, लेकिन ऐसा करने के लिए गहन शिक्षण मॉडल की आवश्यकता होगी बहुत सारा डेटा, समय और कौशल, जिसका कोई मतलब नहीं होगा यदि आप किसी मौजूदा मॉडल को अपनी योजना के समान पुन: उपयोग कर सकते हैं रेलगाड़ी। इसलिए, यदि आप किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने में कम समय और पैसा खर्च करना चाहते हैं, तो ट्रांसफर लर्निंग के माध्यम से अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने का प्रयास करें।