പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ്

പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ്

നിര്വചനം

പ്രത്യേക ജോലികളിൽ സൂക്ഷ്മപരിശോധന നടത്തുന്നതിന് മുമ്പ്, വലിയ പൊതു-ഉദ്ദേശ്യ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിന്റെ പ്രാരംഭ പരിശീലനമാണ് പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ്.

ഉദ്ദേശ്യം

ഒന്നിലധികം ജോലികളിലേക്ക് കൈമാറ്റം ചെയ്യുന്ന വിശാലമായ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളുള്ള മോഡലുകൾ നൽകുക എന്നതാണ് ഇതിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം, ഇത് ഡൗൺസ്ട്രീം അഡാപ്റ്റേഷനായി ഡാറ്റയും കമ്പ്യൂട്ട് ആവശ്യകതകളും കുറയ്ക്കുന്നു.

പ്രാധാന്യം

  • ആധുനിക എൽഎൽഎമ്മുകൾക്കും ദർശന മാതൃകകൾക്കുമുള്ള അടിത്തറ.
  • വൈവിധ്യമാർന്ന ജോലികളിലെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
  • ഡാറ്റയുടെയും കണക്കുകൂട്ടലിന്റെയും കാര്യത്തിൽ ചെലവേറിയത്.
  • പക്ഷപാതം ഒഴിവാക്കാൻ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ ഡാറ്റാസെറ്റ് ക്യൂറേഷൻ ആവശ്യമാണ്.

ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

  1. വലിയ പൊതു ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ (ടെക്‌സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ) ശേഖരിക്കുക.
  2. മേൽനോട്ടമില്ലാത്തതോ സ്വയം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ളതോ ആയ പഠന ജോലികൾ നിർവചിക്കുക.
  3. പൊതുവായ സവിശേഷതകൾ പഠിക്കാൻ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുക.
  4. മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച വെയ്റ്റുകൾ പുനരുപയോഗത്തിനായി സൂക്ഷിക്കുക.
  5. ചെറിയ ടാസ്‌ക്-നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ സൂക്ഷ്മത പുലർത്തുക.

ഉദാഹരണങ്ങൾ (യഥാർത്ഥ ലോകം)

  • വിക്കിപീഡിയയിലും പുസ്തകങ്ങളിലും കോർപ്പസിൽ ബെർട്ട് മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം നേടിയിട്ടുണ്ട്.
  • ഇമേജ്-ടെക്സ്റ്റ് ജോഡികളിൽ CLIP പരിശീലനം നേടി.
  • വലിയ തോതിലുള്ള ഇന്റർനെറ്റ് ടെക്സ്റ്റിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച ജിപിടി മോഡലുകൾ.

റഫറൻസുകൾ / കൂടുതൽ വായന

  • ഡെവ്‌ലിൻ തുടങ്ങിയവർ. “ബെർട്ട്: ഡീപ് ബൈഡയറക്ഷണൽ ട്രാൻസ്‌ഫോർമറുകളുടെ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ്.” NAACL 2019.
  • റാഡ്‌ഫോർഡ് തുടങ്ങിയവർ. “ഭാഷാ മോഡലുകൾ വളരെ കുറച്ച് പഠിതാക്കളാണ്.” ന്യൂറിഐപിഎസ് 2020.
  • OpenAI GPT-4 സാങ്കേതിക റിപ്പോർട്ട്.

നിങ്ങൾക്ക് ഇതും ഇഷ്ടപ്പെടുമായിരിക്കും

നിങ്ങളുടെ അടുത്ത AI സംരംഭത്തിൽ ഞങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ സഹായിക്കാനാകുമെന്ന് ഞങ്ങളോട് പറയുക.