Популярный метод обучения нейросетей

Что такое популярный метод обучения нейросетей и зачем это нужно

Самый популярный метод обучения нейросетей, обратное распространение ошибки (Backpropagation). Этот алгоритм позволяет нейросети учиться на своих ошибках: сеть сравнивает свой ответ с правильным, вычисляет разницу и корректирует внутренние параметры. Именно на нём построены ChatGPT, Midjourney и другие нейросети, которыми мы с вами пользуемся каждый день.

Зачем вам разбираться в методах обучения? Вот три практические причины:

• Понимать логику инструментов. Когда вы знаете, как нейросеть «думает», вы точнее формулируете промпты и получаете лучшие результаты
• Выбирать правильный сервис. Разные методы обучения дают разное качество, для текста одни, для картинок другие
• Не вестись на маркетинг. Половина «революционных AI-продуктов» используют одни и те же базовые алгоритмы. Зная основы, вы отличите реальную пользу от хайпа

Я работаю с нейросетями с 2023 года, генерирую контент для 34 каналов на Дзене. И могу сказать: даже поверхностное понимание того, как обучают нейросети, экономит часы работы. Давайте разберёмся в этом без сложных формул.

Нейронная сеть и возможность её обучения

Как устроена нейросеть простыми словами

Представьте фильтр для воды с тремя слоями. Вода проходит через каждый слой и очищается. Нейросеть работает похоже: информация проходит через слои нейронов и «очищается» до нужного результата.

Каждый нейрон, это маленький калькулятор. Он выполняет три операции:

1. Получает числа на вход данные от предыдущего слоя или исходную информацию
2. Умножает их на «веса» степень важности каждого входного сигнала
3. Складывает и передаёт дальше результат уходит в следующий слой

Вот из чего состоит типичная нейросеть:

• Входной слой. Принимает исходные данные, текст, картинку, звук
• Скрытые слои. Обрабатывают информацию, находят закономерности
• Выходной слой. Выдаёт результат, ответ, изображение, перевод
• Веса связей. Числа, которые определяют, насколько сильно один нейрон влияет на другой

Почему нейросеть можно обучить

Секрет обучения, в весах. Процесс выглядит так:

1. Нейросеть делает предсказание выдаёт результат на основе текущих весов
2. Сравнивает с правильным ответом вычисляет размер ошибки
3. Корректирует веса уменьшает ошибку на следующем шаге

Постепенно сеть начинает выдавать всё более точные ответы. Это как настройка гитары: крутите колки, пока звук не станет правильным.

Обратите внимание на ключевые различия:

• Веса меняются в процессе обучения, это «знания» сети
• Структура количество слоёв и нейронов остаётся фиксированным
• Скорость работы не зависит от обучения, определяется архитектурой

Это важный момент, который многие путают.

2 типа обучения нейронных сетей

Обучение с учителем (Supervised Learning)

Это как школа. Ученику дают задачу и правильный ответ. Он сверяет свой результат с эталоном и делает выводы. Для обучения с учителем необходимы:

• Размеченные данные примеры с правильными ответами
• Функция потерь формула, которая измеряет ошибку
• Достаточный объём от тысяч до миллионов примеров

Когда применяют обучение с учителем:

• Классификация текстов. Спам или не спам, позитивный отзыв или негативный
• Распознавание изображений. Кот на фото или собака
• Прогнозирование. Цена акции завтра, погода на неделю
• Генерация текста. ChatGPT учили именно так, на миллионах пар «вопрос-ответ»

Я использую этот принцип при работе с dzen.guru: анализирую лучшие статьи (примеры с «правильными ответами»), а потом на их основе генерирую новый контент. По сути, я размечаю данные для нейросети.

Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

Здесь нет правильных ответов. Нейросеть сама ищет закономерности в данных. Как ребёнок, который раскладывает кубики по цветам без подсказки взрослых. Ключевые особенности:

• Не нужна разметка экономит время и деньги на подготовку данных
• Находит скрытые паттерны то, что человек мог бы не заметить
• Результат менее предсказуем нет эталона для проверки

Где это работает:

• Кластеризация. Группировка похожих статей, товаров, пользователей
• Выявление аномалий. Поиск подозрительных транзакций в банке
• Снижение размерности. Сжатие данных без потери смысла
• Рекомендательные системы. Алгоритмы Дзена подбирают статьи именно так

3 наиболее распространённых алгоритма обучения нейронных сетей

Мы с вами уже разобрались в типах обучения. Теперь, конкретные алгоритмы, которые используют чаще всего.

Градиентный спуск (Gradient Descent)

Представьте, что вы стоите на горе в тумане и хотите спуститься вниз. Вы не видите дороги, но чувствуете наклон под ногами. Градиентный спуск работает точно так же. Принцип действия:

1. Вычислить градиент определить направление наибольшего роста ошибки
2. Сделать шаг в обратном направлении уменьшить ошибку на заданную величину
3. Повторить пока ошибка не станет достаточно малой

• Плюс: простой и понятный
• Минус: может застрять в локальном минимуме (яма на склоне горы)
• Где применяют: базовые задачи классификации и регрессии

Стохастический градиентный спуск (SGD)

Улучшенная версия обычного градиентного спуска. Отличия от базового метода:

• Случайные порции данных берёт не весь набор, а мини-пакеты
• Быстрая сходимость обрабатывает больше данных за единицу времени
• Меньше застреваний случайность помогает выбираться из локальных минимумов

• Плюс: быстрее сходится на больших данных
• Минус: результат «скачет», не такой стабильный
• Где применяют: обучение больших языковых моделей

Метод обратного распространения ошибки (Backpropagation)

Самый популярный метод обучения нейросетей. По сути, это способ вычислить, какой именно вес нужно изменить и на сколько. Работает в связке с градиентным спуском. О нём поговорим подробнее в следующем разделе.

• Плюс: работает с сетями любой глубины
• Минус: требует много вычислительных ресурсов
• Где применяют: практически везде, от ChatGPT до автопилотов

Фундаментальные методы обучения нейронных сетей

Помимо трёх основных алгоритмов, есть фундаментальные подходы, которые определяют саму стратегию обучения. Давайте разберёмся, что стоит за красивыми терминами.

Пошаговый процесс обучения нейросети

Вот как это выглядит на практике, пошагово:

1. Подготовка данных. Соберите и очистите набор данных. Для текстовой нейросети, тысячи статей. Для распознавания лиц, миллионы фотографий
2. Инициализация весов. Присвойте всем связям случайные числа. Нейросеть пока «ничего не знает»
3. Прямой проход. Подайте данные на вход. Сеть выдаст случайный результат
4. Вычисление ошибки. Сравните результат с правильным ответом. Разница, это ошибка
5. Обратный проход. Передайте ошибку назад через все слои. Каждый нейрон «узнаёт», насколько он виноват
6. Обновление весов. Скорректируйте веса, чтобы уменьшить ошибку
7. Повторение. Прогоните все данные снова. Один полный проход, это эпоха. Обычно нужно от 10 до 1000 эпох

Когда я обучал модель для генерации заголовков на Дзене, хватило 50 эпох на наборе из 5000 заголовков. Результат уже был приличный, 7 из 10 заголовков годились для публикации.

Основные методы по стратегии обучения:

• Пакетное обучение (Batch). Сеть учится на всех данных разом. Точно, но медленно
• Мини-пакетное (Mini-batch). Данные делятся на группы по от 32 до 256 примеров. Баланс скорости и точности
• Онлайн-обучение. Сеть учится на каждом примере по отдельности. Быстро, но нестабильно

Обратное распространение ошибки: базис обучения нейросетей

Этот популярный метод обучения нейросетей заслуживает отдельного разговора. Именно Backpropagation сделал возможным глубокое обучение, то самое Deep Learning, которое стоит за всеми современными AI-сервисами.

Как работает Backpropagation, без формул

Представьте цепочку работников на конвейере. Каждый делает свою операцию. В конце, контролёр, который нашёл брак. Нужно выяснить, кто виноват. Контролёр идёт по конвейеру назад и проверяет каждый этап. Нашёл проблемное звено, исправил.

Backpropagation делает ровно то же самое:

1. Ошибка фиксируется на выходе. Сеть выдала «кот», а на фото, собака
2. Ошибка распространяется назад. Алгоритм идёт от последнего слоя к первому
3. Вклад каждого нейрона вычисляется. Кто-то ошибся на 70%, кто-то, на 5%
4. Веса корректируются пропорционально вкладу. Кто больше «виноват», тому сильнее меняют вес

На практике один проход Backpropagation занимает миллисекунды. Но масштаб задачи определяет всё. Примеры затрат на обучение:

• Простой классификатор минуты на обычном ноутбуке
• Распознавание изображений часы на одной видеокарте
• GPT-4 или аналоги месяцы работы тысяч видеокарт

Что важно понимать про Backpropagation:

• Не работает без функции потерь. Нужен «измеритель ошибки», Loss function
• Скорость обучения (Learning Rate) критична. Слишком большая, сеть «перепрыгивает» нужное решение. Слишком маленькая, учится годами
• Проблема затухающего градиента. В глубоких сетях ошибка «теряется» по дороге назад. Решается специальными архитектурами

Продвинутые алгоритмы оптимизации нейросетей

Базовый градиентный спуск хорош для учебников. В реальных проектах его улучшают по трём направлениям:

• Адаптивная скорость каждый параметр учится со своей скоростью
• Импульс (momentum) алгоритм «помнит» предыдущие шаги и двигается по инерции
• Регуляризация защита от переобучения (зубрёжки данных)

Мы с вами разберём самые важные оптимизаторы, те, что стоят за всеми популярными нейросетями.

Сравнение оптимизаторов

Adam (Adaptive Moment Estimation), фаворит индустрии. Его используют по умолчанию в большинстве проектов. Почему:

• Автоматическая настройка. Подбирает скорость обучения для каждого параметра отдельно
• Быстрая сходимость. Находит хорошее решение за меньшее число эпох
• Устойчивость. Работает даже при «шумных» данных
• Простота использования. Не нужно вручную подбирать десятки параметров

Чеклист выбора оптимизатора для вашей задачи:

• Маленький набор данных (до 10 000 примеров): SGD с импульсом
• Средний набор (10 от 000 до 1 000 000): Adam
• Большой набор (1 000 000+): AdamW
• Работа с текстом: AdamW (стандарт для трансформеров)
• Работа с изображениями: SGD с импульсом или Adam

Попробуйте инструменты dzen.guru для работы с нейросетями, генерация текста, изображений и видео в одном месте.