자연어 처리(NLP)나 컴퓨터 비전을 위한 AI 모델을 훈련하는 데 관심이 있다면, 전이 학습과 사전 훈련된 모델을 사용하는 방법에 대해 알아보아야 합니다.
전이 학습 없이는 효율적이고 신뢰할 수 있는 모델을 학습하는 데 상당한 비용, 시간, 그리고 전문 지식이 필요한 리소스 집약적인 작업이 되는 경우가 많습니다. ChatGPT 개발자들은 GPT-3, GPT-3.5, 그리고 GPT-4를 학습하는 데 수백만 달러를 투자한 것으로 추산됩니다. 전이 학습의 힘 덕분에 단시간에 최소한의 리소스로 최신 GPT 모델만큼 강력한 모델을 학습할 수 있습니다. 확인해 보세요. 데이터 분석가로서 ChatGPT를 사용하는 방법.
로압 스리유에스
AI에서 전이 학습이란 무엇인가?
전이 학습은 BERT나 다양한 GPT 모델 중 하나와 같은 사전 학습된 모델을 가져와서 반드시 처리하도록 학습되지 않은 작업을 수행하도록 특별히 설계된 데이터 세트로 학습시키는 아이디어입니다.
예를 들어, 이전에 여러 종류의 고양이를 분류하도록 훈련된 모델을 가져와서 개를 분류하도록 훈련할 수 있습니다. 전이 학습을 사용하면 개 분류 모델을 훈련하는 데 드는 시간과 리소스가 기존 고양이 분류 모델만큼 신뢰할 수 있게 되는 데 훨씬 적게 소요됩니다.
이 방법이 효과적인 이유는 고양이와 개가 사전 훈련된 모델이 이미 식별할 수 있는 많은 특징을 공유하기 때문입니다. 고양이 분류 모델은 네 발, 털, 튀어나온 코 등 고양이의 다양한 특징을 식별할 수 있기 때문에, 개 분류 모델은 이 모든 훈련을 건너뛰고 원래 모델에서 물려받은 특징들을 식별할 수 있습니다. 이러한 모든 특징을 물려받은 후, 신경망 그런 다음 고양이의 가장 구체적인 특징을 식별하는 데 사용된 훈련된 모델의 마지막 레이어를 버리고 이를 개에 대한 특정 데이터 세트로 바꿉니다.
전이 학습에 어떤 AI 모델을 사용할 수 있나요?
전이 학습을 사용하려면 사전 훈련된 모델이 필요합니다. 사전 훈련된 모델은 특정 주제나 아이디어에 대한 일반적인 지식을 얻도록 훈련된 AI 모델입니다. 이러한 유형의 사전 훈련된 모델은 사용자가 다양한 용도에 맞춰 모델을 미세 조정하고 더욱 구체적인 모델을 만들 수 있도록 특별히 설계되었습니다. 가장 일반적인 사전 훈련된 모델로는 BERT, GPT와 같은 자연어 처리(NLP) 모델과 VGG19, Inceptionv3와 같은 컴퓨터 비전 모델이 있습니다.
이러한 쉽게 조정 가능한 모델은 널리 사용되지만, 전이 학습에 사용할 수 있는 유일한 모델은 아닙니다. 객체 인식이나 언어 일반보다 더 구체적인 작업에 대해 학습된 모델도 사용할 수 있습니다. 모델이 학습하려는 모델에 적용 가능한 신경망을 개발했다면, 어떤 모델이든 전이 학습에 사용할 수 있습니다.
TensorFlow Hub, Hugging Face, OpenAI Model Marketplace 등에서 공개적으로 사용 가능한 사전 학습된 모델을 얻을 수 있습니다. 확인해 보세요. Microsoft Lobe를 사용하여 머신 러닝 모델을 만드는 방법.
인공지능에서 전이학습을 활용하는 이점
전이 학습은 AI 모델을 처음부터 훈련하는 것보다 여러 가지 장점을 제공합니다.
- 훈련 시간을 줄이세요모델을 처음부터 학습할 때, 학습 과정의 상당 부분은 일반적인 기초 지식에 사용됩니다. 전이 학습을 사용하면 모델이 이러한 모든 기초 지식을 자동으로 상속받아 학습 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
- 낮은 리소스 요구 사항모든 기본 지식이 이미 갖춰져 있으므로, 애플리케이션의 세부 사항에 맞춰 모델을 계속 학습시키기만 하면 됩니다. 이는 일반적으로 더 적은 컴퓨팅 성능으로 처리할 수 있는 비교적 작은 데이터 세트만 필요합니다.
- 추가 요청모델을 처음부터 구축하는 데 수백만 달러를 투자하지 않는 한, 거대 기술 기업의 대규모 언어 모델(LLM)만큼 훌륭하거나 신뢰할 수 있을 것이라고 기대할 수는 없습니다. 전이 학습을 사용하면 GPT와 같은 사전 학습된 LLM의 강력한 기능을 활용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
AI 모델을 처음부터 훈련하는 것은 가능하지만, 그렇게 하려면 더 많은 리소스가 필요합니다.
전이 학습은 어떻게 작동하나요?
기본적으로 학습 전이에는 세 단계가 있습니다.
- 사전 학습된 모델을 선택하세요사전 학습된 모델은 ImageNet과 같은 평판이 좋은 출처의 대규모 데이터셋이나 방대한 텍스트 코퍼스를 사용하여 초기 학습을 거칩니다. 이러한 초기 학습 단계를 통해 모델은 데이터셋에 존재하는 일반적인 특징과 패턴에 대한 지식을 습득할 수 있습니다. 전이 학습을 통해 절약되는 시간과 리소스는 사전 학습된 모델과 구축하려는 모델 간의 유사성에 따라 달라집니다.
- 특징 추출사전 학습된 모델이 미세 조정을 위해 선택되면, 사전 학습된 모델의 초기 계층(입력에 가장 가까운 계층)은 그대로 유지됩니다. 즉, 미세 조정 중에도 가중치가 고정됩니다. 이러한 계층을 고정하면 사전 학습 단계에서 학습된 일반적인 지식이 보존되고 모델의 대상 작업에 특화된 데이터셋의 영향을 크게 받지 않습니다. 특정 애플리케이션을 위해 완전히 학습된 모델의 경우, 대상 모델이 다른 특정 애플리케이션에서 학습될 때까지 모델의 최종 계층은 제거되거나 학습이 취소됩니다.
- 미세 조정사전 학습된 모델을 동결하고 상위 계층을 제거한 후, 새로운 데이터 세트를 학습 알고리즘에 공급하여 새로운 모델과 해당 모델의 응용 프로그램 속성을 학습합니다.
세 단계 이상이지만, 이 다이어그램은 AI 전이 학습 프로세스가 어떻게 작동하는지 대략적으로 자세히 설명하고 있으며, 세부 조정도 일부 포함되어 있습니다.
인공지능에서의 전이학습의 한계
전이 학습은 효율적이고 신뢰할 수 있는 모델을 훈련하는 데 있어 귀중한 개념이지만, 전이 학습을 사용하여 모델을 훈련할 때 알아야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다.
- 작업 불일치전이 학습을 위한 기본 모델을 선택할 때는 새 모델이 해결할 문제와 최대한 밀접하게 관련되어야 합니다. 고양이 분류 모델을 사용하여 개 분류 모델을 만드는 것이 자동차 분류 모델을 사용하여 식물 모델을 만드는 것보다 더 나은 결과를 얻을 가능성이 높습니다. 기본 모델이 구축하려는 모델과 더 밀접하게 관련될수록 전이 학습 과정에서 더 많은 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
- 데이터 세트 편향사전 학습된 모델은 대용량 데이터셋을 사용하여 학습되는 경우가 많지만, 학습 과정에서 편향이 발생할 가능성이 여전히 존재합니다. 편향이 심한 기준 모델을 사용하면 모델이 편향을 상속받아 모델의 정확도와 신뢰도가 저하될 수 있습니다. 안타깝게도 딥러닝의 블랙박스 특성으로 인해 이러한 편향의 원인을 파악하기는 어렵습니다.
- 추가 장비전이 학습의 주요 이점 중 하나는 비교적 작은 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시킬 수 있다는 것입니다. 그러나 너무 작은 데이터셋으로 모델을 학습시키면 과적합이 발생하여 새로운 데이터를 입력했을 때 모델의 신뢰도가 크게 떨어질 수 있습니다.
따라서 전이 학습은 AI에 유용한 학습 방법이지만 한계가 있으며 만병통치약은 아닙니다. 확인해 보세요. 생성 AI 보안 문제가 악화되는 이유.
전이 학습을 사용해야 할까요?
사전 학습된 모델이 등장한 이후, 전이 학습은 더욱 특화된 모델을 만드는 데 오랫동안 사용되어 왔습니다. 모델이 해결할 문제와 관련된 사전 학습된 모델이 이미 있다면 전이 학습을 사용하지 않을 이유가 없습니다.
간단한 머신 러닝 모델을 처음부터 학습시키는 것은 가능하지만, 딥 러닝 모델을 학습시키려면 많은 데이터, 시간, 그리고 기술이 필요합니다. 단순히 학습하려는 모델과 유사한 기존 모델을 재활용할 수 있다면 이는 의미가 없습니다. 따라서 모델 학습에 드는 시간과 비용을 줄이고 싶다면 전이 학습을 통해 모델을 학습시켜 보세요. 지금 바로 확인해 보세요. 최고의 AI 애플리케이션을 발견하거나 찾기 위한 AI 도구에 대한 온라인 가이드.
