Ердийн мэдрэлийн сүлжээг бараг 30 тэрбум хувьсагчийн функцтэй харьцуулж болно. Энэхүү харьцуулалтыг ойлгохын тулд бид мэдрэлийн сүлжээний үндсэн ойлголтууд болон загварт асар олон тооны параметртэй байхын үр дагаврыг судлах хэрэгтэй.
Мэдрэлийн сүлжээ нь хүний тархины бүтэц, үйл ажиллагаанаас сэдэвлэсэн машин сургалтын загваруудын анги юм. Эдгээр нь давхаргуудаар зохион байгуулагдсан хоорондоо холбогдсон зангилаанаас бүрдэнэ. Зангилаа бүр хүлээн авсан оролтдоо хувиргалтыг хийж, үр дүнг дараагийн давхаргад дамжуулдаг. Зангилаа хоорондын холболтын хүчийг жин ба хэвийлт гэж нэрлэдэг параметрүүдээр тодорхойлно. Эдгээр параметрүүдийг сургалтын явцад сурдаг бөгөөд сүлжээ нь таамаглал болон бодит зорилтуудын хоорондын ялгааг багасгахын тулд тэдгээрийг тохируулдаг.
Мэдрэлийн сүлжээн дэх параметрүүдийн нийт тоо нь түүний нарийн төвөгтэй байдал, илэрхийлэх чадвараас шууд хамаардаг. Стандарт дамжуулагч мэдрэлийн сүлжээнд параметрийн тоог давхаргын тоо болон давхарга бүрийн хэмжээгээр тодорхойлно. Жишээлбэл, 10 оролтын зангилаа, тус бүр нь 3 зангилаатай 100 далд давхарга, 1 гаралтын зангилаа бүхий сүлжээ нь 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 параметртэй байх болно.
Одоо бид 30 тэрбум орчим параметр бүхий маш олон тооны мэдрэлийн сүлжээтэй байх хувилбарыг авч үзье. Ийм сүлжээ нь маш гүн бөгөөд өргөн байх бөгөөд давхарга бүрт хэдэн сая зангилаа бүхий хэдэн зуун, бүр мянга мянган давхаргаас бүрдэх магадлалтай. Ийм сүлжээг сургах нь асар их өгөгдөл, тооцооллын нөөц, цаг хугацаа шаарддаг гайхалтай ажил байх болно.
Ийм асар олон тооны параметртэй байх нь хэд хэдэн бэрхшээлийг дагуулдаг. Гол асуудлуудын нэг бол загвар өмсөгч нь шинэ, үл үзэгдэх жишээнүүдийг нэгтгэхийн оронд сургалтын өгөгдлийг цээжилж сурдаг хэт тохируулга юм. Энэ асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд L1 ба L2-ийг хэвийн болгох, сургууль завсардах, багцыг хэвийн болгох зэрэг зохицуулалтын аргуудыг ихэвчлэн ашигладаг.
Түүнчлэн, 30 тэрбум параметр бүхий мэдрэлийн сүлжээг сургахад хэт их тохирохоос сэргийлж, загварыг нэгтгэх чадварыг баталгаажуулахын тулд их хэмжээний шошготой өгөгдөл шаардлагатай болно. Загварын гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд өгөгдлийг нэмэгдүүлэх арга техник, дамжуулах суралцах, нэгтгэх аргыг ашиглаж болно.
Практикт олон тэрбум параметр бүхий мэдрэлийн сүлжээг ихэвчлэн байгалийн хэл боловсруулах (NLP), компьютерийн хараа, бататгах сургалт зэрэг тусгай програмуудад ашигладаг. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) болон Vision Transformers (ViTs) зэрэг загварууд нь тус тусын салбарт гайхалтай үр дүнд хүрсэн олон тэрбум параметр бүхий орчин үеийн архитектурын жишээ юм.
Ердийн мэдрэлийн сүлжээг онолын хувьд бараг 30 тэрбум хувьсагчийн функцтэй харьцуулж болох ч ийм загварыг сургах, ашиглахтай холбоотой практик бэрхшээлүүд чухал юм. Загварын архитектур, зохицуулалтын арга техник, өгөгдлийн хүртээмж, тооцооллын нөөцийг анхааралтай авч үзэх нь энэ хэмжээний гүнзгий суралцах загвартай ажиллахад чухал юм.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах:
- Хэрэв хүн эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээн дэх өнгөт дүрсийг танихыг хүсвэл саарал масштабтай зургийг дахин танихдаа өөр хэмжээс нэмэх шаардлагатай юу?
- Идэвхжүүлэх функц нь тархины мэдрэлийн эсийг асаалттай дуурайдаг эсвэл үгүй гэж үзэж болох уу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Дээжээс гадуурх алдагдал нь баталгаажуулалтын алдагдал мөн үү?
- PyTorch ажиллуулж буй мэдрэлийн сүлжээний загварт практик шинжилгээ хийхэд тензор самбар ашиглах шаардлагатай юу эсвэл matplotlib хангалттай юу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Энэ санал үнэн үү эсвэл худал уу "Мэдрэлийн сүлжээг ангилахын тулд үр дүн нь ангиудын хоорондох магадлалын хуваарилалт байх ёстой."
- PyTorch дахь олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг ажиллуулах нь маш энгийн процесс мөн үү?
- Хамгийн том эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ юу вэ?
- Хэрэв оролт нь ViTPose-ийн гаралт болох дулааны зураглалыг хадгалах numpy массивуудын жагсаалт бөгөөд numpy файл бүрийн хэлбэр нь үндсэн 1 гол цэгт тохирох [17, 64, 48, 17] байвал ямар алгоритмыг ашиглаж болох вэ?
Python болон PyTorch ашиглан EITC/AI/DLPP гүнзгий суралцахаас илүү олон асуулт, хариултыг харна уу.