譯者 | 李睿

審校 | 重樓

快速準(zhǔn)確地訓(xùn)練人工智能模型，對(duì)于建立對(duì)這些工作流工具的信任非常重要。隨著人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力越來(lái)越強(qiáng)，數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師需要探索新方法。

要為特定用例開(kāi)發(fā)最佳模型，利用合適的模型、數(shù)據(jù)集和部署可以簡(jiǎn)化人工智能開(kāi)發(fā)過(guò)程并產(chǎn)生最佳結(jié)果。

選擇合適的模型

選擇最佳的模型架構(gòu)對(duì)于完成特定任務(wù)而獲得最佳結(jié)果非常重要。解決不同類型的問(wèn)題需要不同的模型架構(gòu)：

• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
• 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）
• Transformer模型
• 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和擴(kuò)散模型
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
• 自動(dòng)編碼器（Autoencoders）

在選擇模型架構(gòu)時(shí)，需要考慮擁有的數(shù)據(jù)類型、任務(wù)的復(fù)雜程度以及擁有的資源。從簡(jiǎn)單的模型開(kāi)始，并根據(jù)需要逐步增加復(fù)雜性，這通常是一個(gè)好主意。除了以上列出的6個(gè)模型之外，還可以采用其他模型。

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是完成圖像處理任務(wù)的理想選擇，擅長(zhǎng)通過(guò)使用檢測(cè)空間關(guān)系的過(guò)濾器提取視覺(jué)數(shù)據(jù)中的邊緣、紋理和對(duì)象等模式。

• 用例：圖像分類、對(duì)象檢測(cè)。
• 計(jì)算要求：由于視覺(jué)處理對(duì)GPU要求很高，因此需要更高的GPU計(jì)算能力。
• 流行的架構(gòu)：EfficientNet、ResNet、具有注意力機(jī)制的CNN。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)推出很長(zhǎng)時(shí)間，它使用權(quán)重和參數(shù)來(lái)評(píng)估、分類和檢測(cè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型中的對(duì)象。隨著Transformer架構(gòu)的興起，ViT（Vision Transformers）也成為一種強(qiáng)大的替代方案。

2.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）最適合處理序列或時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)，其中信息的順序是至關(guān)重要的。它們廣泛應(yīng)用于語(yǔ)言建模、語(yǔ)音識(shí)別和時(shí)間序列預(yù)測(cè)等應(yīng)用中，因?yàn)檫f歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）可以保留以前的輸入狀態(tài)，使它們能夠有效地捕獲序列中的依賴關(guān)系。

• 用例：序列數(shù)據(jù)、時(shí)間序列分析、語(yǔ)音識(shí)別、預(yù)測(cè)。
• 計(jì)算要求：需要中等或更高的GPU計(jì)算能力。
• 流行的架構(gòu)：長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）、雙向RNN。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）以前被設(shè)計(jì)用來(lái)支持自然語(yǔ)言處理任務(wù)，但已經(jīng)被BERT和GPT等Transformer模型所取代。然而，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）仍然適用于高度連續(xù)任務(wù)和實(shí)時(shí)分析，例如天氣建模和股票預(yù)測(cè)。

3. Transformer模型

Transformer模型徹底改變了序列數(shù)據(jù)的人工智能處理，特別是在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中。Transformer并行處理整個(gè)文本序列，使用自我關(guān)注來(lái)權(quán)衡場(chǎng)景中不同標(biāo)記、單詞和短語(yǔ)的重要性。這種并行性提高了它們?cè)趶?fù)雜的基于語(yǔ)言的任務(wù)中的性能。如果訓(xùn)練沒(méi)有適當(dāng)調(diào)整、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高或訓(xùn)練不足，Transformer可能會(huì)出現(xiàn)幻覺(jué)或假陽(yáng)性。

• 用例：語(yǔ)言處理、文本生成、聊天機(jī)器人、知識(shí)庫(kù)。
• 計(jì)算要求：訓(xùn)練需要極高的GPU計(jì)算能力，運(yùn)行需要中等或更高的GPU計(jì)算能力。
• 流行的架構(gòu)：BERT和GPT。

可以增強(qiáng)Transformer模型，因?yàn)樗鼈儠?huì)被提示。因此，BERT和檢索增強(qiáng)生成（RAG）是增強(qiáng)高度廣義人工智能模型功能的方法。

4.圖像生成模型：擴(kuò)散和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

擴(kuò)散和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）用于生成新的、逼真的圖像。這些圖像生成模型在生成圖像、視頻或音樂(lè)的創(chuàng)意領(lǐng)域很受歡迎，它們也用于訓(xùn)練模型中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)。

• 用例：通過(guò)提示生成圖像、圖像增強(qiáng)、藝術(shù)構(gòu)思、3D模型生成、圖像放大、去噪。
• 計(jì)算要求：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以并行化，而擴(kuò)散模型是順序進(jìn)行的。兩者都需要更高的GPU計(jì)算能力，尤其是為了生成更高保真度的圖像。
• 流行的架構(gòu)：Stable Diffusion、Midjourney、StyleGAN、DCGAN。

擴(kuò)散模型利用去噪和圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)指導(dǎo)模型生成逼真的圖像。經(jīng)過(guò)數(shù)百次迭代，將使靜態(tài)模糊變成一幅原創(chuàng)藝術(shù)品。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）通過(guò)兩個(gè)相互競(jìng)爭(zhēng)的模型進(jìn)行迭代式的“較量”：生成器用于創(chuàng)建圖像，鑒別器用于評(píng)估生成的圖像是真是假。通過(guò)不斷的迭代訓(xùn)練，這兩個(gè)模型不斷提升性能，直到生成器能夠擊敗鑒別器。

5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）非常適合涉及與環(huán)境交互以實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的決策任務(wù)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型通過(guò)試錯(cuò)法進(jìn)行學(xué)習(xí)，使其成為機(jī)器人、游戲和自主系統(tǒng)應(yīng)用的理想選擇，在這些應(yīng)用中，模型從其行為中接收反饋，以逐步提高其性能。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人工智能必須隨著時(shí)間的推移制定策略，平衡短期行動(dòng)和長(zhǎng)期目標(biāo)的場(chǎng)景中表現(xiàn)出色。

• 用例：游戲優(yōu)化、漏洞發(fā)現(xiàn)、打造競(jìng)技型CPU、決策。
• 計(jì)算需求：取決于復(fù)雜性，但更高的GPU計(jì)算能力更有效。
• 流行的架構(gòu)：Q-Learning、DQN、SAC。

可以看到許多業(yè)余愛(ài)好者創(chuàng)建基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的人工智能來(lái)訓(xùn)練玩游戲的例子。強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的調(diào)整和訓(xùn)練需要仔細(xì)斟酌，以避免人工智能學(xué)習(xí)到非預(yù)期的行為。例如，在賽車游戲《Trackmania》中，人工智能開(kāi)發(fā)人員不允許人工智能剎車，以鼓勵(lì)其在轉(zhuǎn)彎時(shí)加速。他們并不希望人工智能通過(guò)不斷剎車來(lái)學(xué)會(huì)成功轉(zhuǎn)彎，因?yàn)檫@樣的方式并不是他們所期望的。

6.自動(dòng)編碼器（Autoencoders）

自動(dòng)編碼器是一種無(wú)監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，旨在通過(guò)學(xué)習(xí)將輸入數(shù)據(jù)壓縮為更低維度的表示，然后對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)高效編碼。自動(dòng)編碼器特別適合于諸如降維、數(shù)據(jù)去噪和異常檢測(cè)等任務(wù)。它們?cè)趫D像和信號(hào)處理等應(yīng)用中表現(xiàn)出色，在這些應(yīng)用中，它們能夠去除數(shù)據(jù)中的噪聲或檢測(cè)偏離常態(tài)的異常模式。此外，自動(dòng)編碼器還用于生成合成數(shù)據(jù)和特征提取，使其成為各種機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)的通用工具。

• 用例：數(shù)據(jù)壓縮、異常檢測(cè)和降噪。
• 計(jì)算要求：中等計(jì)算能力；在處理較小數(shù)據(jù)時(shí)，可在中等性能GPU上運(yùn)行。
• 流行的架構(gòu)：Vanilla自動(dòng)編碼器，變分自動(dòng)編碼器（VAE）。

模型選擇指南

本文制作了一個(gè)表格和一個(gè)粗略的流程圖，以幫助為特定用例選擇合適的人工智能模型。這些只是建議，還有許多其他模型可供選擇。

模型選擇決策樹

模型選擇決策樹

除了利用Transformer的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）替代方案ViT之外，還有其他可能更適合特定用例的模型。因此，開(kāi)發(fā)人員和用戶可以嘗試采用不同的架構(gòu)，以獲得期望的結(jié)果。

但是，高效地訓(xùn)練這些模型，運(yùn)行探索性分析，并對(duì)各種代碼進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試所需的計(jì)算成本相當(dāng)高昂。因此，采用高性能的硬件對(duì)于縮短訓(xùn)練時(shí)間至關(guān)重要。

原文標(biāo)題：Maximizing AI Training Efficiency: Selecting the Right Model，作者：Kevin Vu