Представьте, что вам нужно научить компьютер отличать фотографии вашей кошки Муси от фотографий соседского кота Барсика.
Есть два пути:
- Путь джедая (Обучение с нуля): Взять чистую нейросеть, собрать миллион фотографий разных котов, чтобы она сначала поняла, что такое "кот", а потом еще тысячу фоток Муси и Барсика, чтобы она научилась их различать. Это долго, дорого и требует мощных серверов.
- Путь инженера (Дообучение / Transfer Learning): Взять готовую огромную модель от Google или Meta, которая уже видела миллиарды картинок и уже знает, что такое кот (и собака, и машина, и дерево). И просто "дообъяснить" ей на 50 фотографиях, чем конкретно Муся отличается от Барсика. Это быстро, дешево и работает на обычном ноутбуке с видеокартой.
В 2024 году 95% прикладных задач решаются вторым способом. Зачем изобретать велосипед, если его уже изобрели гиганты индустрии?
Сегодня мы разберем, как работает магия Transfer Learning и как применить её на практике.
Как это работает? Анатомия знаний нейросети
Чтобы понять дообучение, нужно понять, как нейросеть хранит знания. Представим типичную сверточную сеть для картинок (например, знаменитую ResNet):
- Первые слои (Ближе к входу): Это "зрение" сети. Они ищут простейшие примитивы: линии, углы, градиенты цвета, текстуры шерсти. Эти знания универсальны. Угол на фото кошки ничем не отличается от угла на фото дома.
- Средние слои: Комбинируют примитивы. Они начинают "видеть" части объектов: глаз, ухо, колесо, хвост. Эти знания тоже довольно универсальны.
- Последние слои (Ближе к выходу): Собирают части в целое. Они понимают высокоуровневые концепции: "это морда сиамской кошки", "это кабина грузовика".
- Финальный слой (Голова классификатора): Это просто "переводчик". Он смотрит на то, что собрали предыдущие слои, и выдает итоговый вердикт из списка, которому его учили (например, выбор из 1000 классов ImageNet: "кот", "собака", "самолет"...).
В чем суть дообучения?
Мы берем модель, обученную на гигантском датасете (например, ImageNet для картинок или весь Интернет для GPT). Мы сохраняем её "зрение" (первые и средние слои), потому что оно уже идеально работает. А вот её "голову" (последний слой), которая заточена под старые 1000 классов, мы отрезаем и пришиваем свою, новую, заточенную под наши две задачи: "Муся" или "Барсик".
И потом мы немного тренируем сеть. В результате она использует свои старые мощные "глаза", чтобы извлекать признаки, а решения принимает уже с помощью новой "головы".
Три стратегии дообучения (От простого к сложному)
Выбор стратегии зависит от того, насколько ваша задача похожа на ту, на которой училась исходная модель, и сколько у вас есть данных.
Стратегия 1: Заморозка (Feature Extraction)
- Когда применять: У вас очень мало своих данных (десятки или сотни примеров), и ваша задача похожа на исходную (например, базовая модель училась на фото животных, и вы тоже хотите различать животных).
- Как работает:
Берем готовую модель.
"Замораживаем" (freeze) все её веса, кроме самого последнего слоя. Это значит, что при обучении мы запрещаем менять всё, что сеть знала раньше.
Заменяем последний слой на свой (например, с 2 выходами: Муся/Барсик) с новыми, случайными весами.
Тренируем сеть. Обучается только этот последний новый слой. Остальная сеть работает как статический "извлекатель признаков". - Плюсы: Очень быстро, требует минимум данных, невозможно "сломать" базовые знания сети (переобучиться).
Стратегия 2: Тонкая настройка (Fine-Tuning)
- Когда применять: У вас данных побольше (тысячи примеров), или ваша задача отличается от исходной (базовая модель училась на фото, а у вас — рентгеновские снимки).
- Как работает:
Делаем всё как в стратегии 1: меняем голову, замораживаем "тело", тренируем только голову пару эпох.
Главный шаг: "Размораживаем" последние несколько слоев базовой модели (или даже всю модель целиком).
Продолжаем тренировку с очень маленькой скоростью обучения (learning rate). Мы разрешаем сети чуть-чуть подкорректировать свои глубокие знания под нашу специфику. - Плюсы: Дает более высокую точность, сеть лучше адаптируется к новой задаче.
- Риски: Можно "переобучиться" (забыть старые знания и зазубрить новые), если данных мало или тренировать слишком долго.
Стратегия 3: Адаптеры (LoRA, QLoRA) — Революция для LLM
Это то, что сейчас гремит в мире больших языковых моделей (как LLaMA, GPT).
- Проблема: Модели типа GPT-4 настолько огромны, что их невозможно fine-tune'ить целиком на обычном железе — не хватит памяти видеокарты для хранения всех градиентов.
- Решение (LoRA - Low-Rank Adaptation): Мы не трогаем оригинальные веса гигантской модели. Мы "сбоку" прикрепляем к ним очень маленькие дополнительные матрицы весов (адаптеры). При обучении тренируются только эти маленькие адаптеры. При работе их результат просто складывается с результатом основной модели.
- Эффект: Можно дообучить модель размером 70 миллиардов параметров на одной хорошей потребительской видеокарте за пару часов, получив качество почти как при полном файн-тюнинге. Это открыло дорогу к созданию тысяч специализированных чат-ботов.
Практический чек-лист: Как дообучать
- Найдите донора (Model Zoo):
Для картинок: Идите на Hugging Face Hub или в разделы torchvision.models / tf.keras.applications. Берите ResNet, EfficientNet, Vision Transformer (ViT). Выбирайте версии с пометкой pretrained=True.
Для текста: Идите на Hugging Face Hub. Берите LLaMA-2/3, Mistral, BERT, RoBERTa. - Подготовьте свои данные:
Они должны быть в том же формате, что и данные, на которых учился донор.
Картинки: приведите к тому же размеру (например, 224x224) и используйте ту же нормализацию (среднее значение и стандартное отклонение по каналам RGB), которая использовалась при обучении базовой модели. Это критически важно!
Текст: используйте тот же самый токенизатор (Tokenizer), который идет в комплекте с моделью. - Настройте "голову":
Найдите в коде модели последний полносвязный слой (обычно он называется fc или classifier). Замените его на новый слой с нужным вам количеством выходов. - Обучайте аккуратно:
Если используете Fine-Tuning (разморозку), всегда используйте скорость обучения (learning rate) в 10-100 раз меньше, чем при обучении с нуля. Иначе вы "взорвете" веса и разрушите все преднастроенные знания.
Используйте чекпоинты и раннюю остановку (Early Stopping), чтобы не переобучиться.
Заключение
Дообучение — это главный инструмент демократизации ИИ. Оно позволяет одиночке-разработчику или небольшому стартапу создавать модели мирового уровня для своих узких задач. Не нужно быть Google, чтобы иметь крутой ИИ. Нужно просто уметь стоять на плечах гигантов.