AI 模型训练：它是什么以及它如何运作

在充斥着各种 AI 工具和平台的市场中，了解如何定制和训练 AI 模型可能是您的企业在竞争中占据优势所需的差异化因素。

只要您拥有正确的资源，您就可以训练 AI 模型来做几乎任何事情，从识别模式到创建新内容。

继续阅读以深入了解训练 AI 模型的过程。

什么是AI模型训练？

人工智能模型训练是创建用于分析和解释大量数据的定制智能工具的过程。

目标是拥有一个能够准确执行某些任务以达到明确目标的人工智能模型，例如：

• 生成新内容
• 做出预测
• 信息分类

数据是训练 AI 模型最重要的资源。您提供给未经训练或预训练模型的数据应该是高质量且经过人工筛选的，以便模型能够检测出模式和关系。

这里有 不同类型的人工智能模型 和训练技巧，但在本文中，我们将重点关注 生成式人工智能和机器学习.

什么是生成式人工智能？

GenAI 模型使用数据和人类生成的提示来创建新内容。

例如， 智能人工智能 可以通过提示来产生想法，帮助工程师更快地完成设计过程。

什么是机器学习？

机器识别 (ML) 模型使用数据来做出决策或预测。

例如，机器学习模型可以分析过去的客户数据（如购买趋势），以预测客户可能喜欢的其他产品。

使用现有的预训练模型

在开始训练 AI 模型之前，请检查是否已有可满足您用例的预训练模型。您可以直接应用该模型，也可以根据您的特定需求对其进行微调。

预训练模型的一些示例包括：

• BERT （谷歌）：用于理解文本、回答问题和情绪分析
• GPT （OpenAI）：用于文本生成、聊天机器人和摘要
• T5 （谷歌）：用于翻译、摘要和文本分类
• 深度语音 （Mozilla）：用于自动语音识别（ASR）
• CLIP （OpenAI）：用于同时理解图像和文本

您可以在以下存储库中找到预先训练的模型选择：

• 拥抱脸
• TensorFlow 中心
• PyTorch 中心
• 模型动物园，如 Meta、Google、OpenAI、ONNX 等。

训练人工智能模型难吗？

训练 AI 模型说起来容易做起来难。根据您团队的专业水平和模型用途的复杂程度，您可能需要一些帮助。

诸如模型训练之类的 AI 任务通常留给数据科学家或 IT 工作者。这些专业人员拥有适当的技术背景和技能：

• 收集和管理数据质量
• 维护数据隐私
• 遵循基础设施要求
• 了解模型功能

话虽如此，训练 AI 模型并非不可能，即使没有专业知识。你只需要耐心和适当的资源，例如无代码或低代码 AI 训练工具，如 Amazon SageMaker、Microsoft AI Builder、Google AutoML 等。

如何通过 7 个步骤训练 AI 模型

1. 确定问题

了解您需要解决的问题是训练人工智能模型的第一步，因为它将帮助您确定所需的相关数据。

以下是一些示例用例：

• 您需要一种更简单的方法来识别欺诈吗？ 人工智能模型将需要包含欺诈活动示例的数据。
• 您是否希望改善客户体验？ 您的 AI 模型需要针对客户习惯、人口统计和偏好进行训练。
• 您需要一种更快捷的方式来生成新内容吗？ 您可以使用提示工程来教导 AI 模型如何为您提供正确的输出。

2. 收集、组织和准备数据

如果你明天有历史考试，但前一天晚上只学习了光合作用的过程，那么你很可能不会对你的成绩感到满意。

训练 AI 模型也是一个类似的场景。模型的质量取决于您提供的数据的质量。而在 AI 世界中，数据的质量远比数量重要。

训练数据应多样化且无偏见。使用特定于您公司的数据有助于模型了解业务的复杂性，从而产生更好的输出。

根据您的资源，您可以为 AI 模型提供 真实或合成数据.

• 真实数据 是从各种活动中收集的，例如社交媒体互动和反馈（民意调查、调查、评论等）。
• 综合数据 是针对特定情况人工生成的。在医疗保健行业，合成数据用于训练 AI 模型，以便患者信息保持私密。

5 种类型的 AI 模型训练数据

根据您的使用情况，您将需要以下类型的训练数据。

• 文字数据 包括来自网页、书籍、学术论文、政府文件和其他来源的信息。它教导人工智能模型如何处理和生成人类语言。
• 音频数据 专注于音乐、动物声音、环境声音和人类语音。模型可以学习检测和理解口音和语音模式。
• 图像数据 包括用于面部识别和数字医学成像等任务的数字图像。
• 视频数据 适用于不同的视频格式，可用于训练面部识别或监控系统等应用程序。
• 传感器数据 包括温度、生物特征或物体的加速度。它用于训练无人驾驶汽车、工业自动化和物联网的人工智能模型。

您使用的数据需要通过数据处理进行组织和准备。这是数据科学家的任务，涉及消除不一致和异常值以提高数据集的质量和相关性。

3. 选择正确的 AI 模型

回想一下第一步，你确定了需要 AI 解决的问题。训练生成式 AI 模型或机器学习模型是否有助于你实现目标？

快速浏览一下 关键的区别 生成式人工智能与机器学习之间。

4. 选择一种训练方法

接下来，你需要弄清楚如何训练你的 AI 模型。在研究技术时，请记住要考虑以下几点，以保持实用性：

• 可用资源
• 成本
• 计算要求
• 复杂
• 截止日期

生成式人工智能和机器学习有大量的训练选项，每个模型的训练过程都不同。但我们只关注一些最常用的。

生成式人工智能训练技术

变压器
变压器是一种将一种类型的输入转换为不同类型输出的神经网络。 变压器 了解数据的上下文和含义并跟踪序列组件之间的关系。

Transformer 是 GPT（生成式预训练 Transformer）中的 T，您可能已经在 ChatGPT 中见过它。几乎每个大型语言模型 (LLM) 都由 Transformer 提供支持，因为它们能够实时翻译文本和语音。

一个常见的例子是谷歌翻译。你可以用英语写一个句子，点击一个按钮，然后你的文本就会被翻译成你选择的其他语言。

生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络由两个相互竞争的神经网络组成：

• - 发电机 创建人工样本数据来欺骗鉴别器认为它是真实的。
• - 判别器 学习区分来自生成器的样本是真实的还是假的。

域数据被输入到鉴别器，以便它可以了解什么是真实的，什么是假的。

生成器的作用是欺骗鉴别器。如果生成器成功，鉴别器需要更多训练才能更好地检测假货。如果鉴别器成功，生成器必须改变其模型来创建更好的假货。

扩散

扩散模型主要用于生成逼真的图像。该过程的工作原理如下：

• 扩散过程从提供模型训练数据开始，在本例中，数据是图像。
• 接下来，随机噪声（高斯噪声) 将被添加到现有数据中。
• 然后，模型逆转该过程并将噪声转换为结构化输出。

例如，扩散就像 培养艺术家 绘画修复。一幅被弄脏的画作可能无法辨认，但艺术家在修复过程中，他们正在了解原作的细节。完成后，他们可以从头开始重新创作这幅画。

机器学习训练技术

监督学习

监督学习涉及训练算法 标记数据集 由人类策划。这个过程的“监督”部分是标记数据，按类别或结果组织。这为算法提供了对所需输出的基本理解。

图像分类是监督学习的一个例子。假设您有不同类型的植物的标签数据集，包括大小、颜色、叶子形状等。借助监督学习，您可以创建一个应用程序，帮助用户通过拍照识别他们面前的植物类型。

无监督学习

无监督学习不需要标记数据集或人工干预。

相反，这种技术无需理解数据的含义就能自行找到模式和关系。

无监督学习的一个例子是交叉销售。想想电子商务网站上的推荐产品部分。此部分由无监督学习模型自动填充，该模型会仔细检查客户数据，找出模式，并推荐客户可能喜欢的产品附加组件或类似商品。

半监督学习

半监督学习是监督学习和无监督学习的结合，使用标记和未标记的数据来训练模型。

在这个过程中，模型被输入少量的标记数据和大量的未标记数据。模型能够理解标记数据，并做出调整以理解未标记数据。

标记和组织数据是一个耗时且昂贵的过程。半监督学习是介于监督学习的高成本和非监督学习的复杂性之间的一种折衷方案。

5.训练模型

AI 模型训练是一个迭代过程。确切的训练和验证过程取决于您使用的模型。但一般来说，您会将准备好的数据输入模型，以便模型能够学习理解模式和关系。

在此训练步骤中，您将识别错误并实施更改以提高输出准确性。反馈有助于系统完善自身并调整其参数，以最大限度地减少错误并提高性能。

提防 过度拟合这是训练 AI 模型时常见的问题。当模型出现偏差或开始记忆数据集而不是从中学习时，就会发生这种情况。

6.测试并验证模型

人工智能并不完美，因此它在学习的早期阶段很可能会犯错误。

您可以通过向 AI 模型提供初始训练过程之外的独立数据来测试其准确性。

如果表现不如预期：

• 微调模型
• 收集更多数据
• 重复训练过程
• 复试

7. 部署

当您的 AI 模型准确且符合预期时，您可以通过 API、在云环境中或直接将其部署到应用程序中。

培训仍在继续

一旦你的 AI 模型完成训练并部署，工作就会继续。

众所周知，人工智能会出现幻觉和错误，因此你需要持续监控其性能。随着数据的增加和发展，重新训练变得必不可少，以保持相关性。

但经过所有的努力、实验和训练，您将拥有一个比任何人都更了解您的业务的完全定制的 AI 模型。