预训练

3,068 0 0

随着人工智能 (A)不断重塑我们的世界，其发展的一个关键方面已经成为现代机器学习模型的支柱:预训练。在本篇文章中，我们将探讨预训练的概念，它在人工智能中的重要性，用于实现预训练的各种技术，以及该领域的研究人员所面临的一些挑战

1.什么是预训练?

在人工智能和机器学习的领域，预训练 (pre-training)是指在一个较小的、特定任务的数据集上进行微调 (fine-tuning)之前，在一个大数据集上训练一个模型的过程。这个初始训练阶段允许模型从数据中学习一般的特征和表征，然后可以针对具体任务进行微调。

预训练背后的主要动机是利用从大规模数据集获得的知识来提高模型在较小的、更集中的数据集上的性能。通过这样的方式，研究人员可以用较少的标记实例获得更好的结果，减少对大量特定任务、标记数据的需求

有几种技术可用于人工智能模型的预训练，其中无监督和有监督的预训练是最常见的方法

无监督预训练

无监督预训练 (Unsupervised Pre-training)包括在一个没有任何标记的例子的大数据集上训练一个模型。该模型学会了在没有任何标签指导的情况下识别数据中的模式和结构。一些流行的无监督预训练技术包括:

自动编码器 (Autoencoders，AE) : 自动编码器是学习对数据进行编码和解码的神经网络。它们被训练成通过最小化原始输入和重构输出之间的差异来重构其输入。通过学习数据的压缩表示，自动编妈器可以捕捉到对后续任务有用的重要特征和模式。
生成式模型(Generative models) : 生成式模型，如变异自动编码器 VAES)和生成对抗网络(GANs)，学习生成与训练数据相似的新数据样本。通过学习基础数据分布，这些模型可以学习有用的特征和表征，可以转移到其他任务。

有监督的预训练

有监督的预训练(Supervised Pre-training)包括在一个有标签的大数据集上训练一个模型。该模型学习预测与输入数据相关的标签，然后可以为特定的任务进行微调。一些流行的监督性预训练技术包括:

语言模型: 语言模型的训练是为了预测一个序列中的下一个词，给定前面的词。通过学习生成连贯的文本，这些模型捕捉重要的语言特征和表征，可以转移到其他自然语言处理任务中。预训练的语言模型的例子包括OpenAI推出的GPT和Google的BERT。
图像分类模型: 图像分类模型的训练是为了预测输入图像的类别。预训练的图像分类模型，如ResNet和VGG，可以进行微调，以便在广泛的计算机视觉任务中表现良好，包括物体检测、分类等。