Trenowanie modelu

Koncepcje generatywnej AI

Daniel Tedesco

Data Lead, Google

Czym podróżujemy?

Obraz samolotu i samochodu.

  1. Sprzęt
  2. Czas
    • Rozmiar zbioru danych
    • Złożoność modelu
    • Liczba rund trenowania
  3. Koszt
Koncepcje generatywnej AI

Techniki zaawansowane

  • Bazowy model generatywnej AI to punkt wyjścia
  • Zaawansowane techniki dostosowują go do konkretnych zastosowań

Kluczowe techniki zaawansowane:

  1. Uczenie transferowe i dostrajanie
  2. RLHF
  3. Niestandardowe osadzenia

Zdjęcie studentów podczas uroczystości rozdania dyplomów

Koncepcje generatywnej AI

Od kotów do lwów

  • Uczenie transferowe przenosi wiedzę z jednego zadania na inne
  • Dostrajanie to rodzaj uczenia transferowego dla małych zbiorów danych

Model uczący się na zdjęciach lwów, mówiący „Nadal futrzasty, cztery łapy... Rozumiem!", a następnie generujący obraz lwa

1 Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0, Bing image generator
Koncepcje generatywnej AI

Gdzie trafia twoja opinia?

Obraz interfejsu czatu Google Bard z zaznaczonymi opcjami opinii „kciuk w górę" i „kciuk w dół"

1 Google Bard, 2023
Koncepcje generatywnej AI

Kciuk w górę – lepsze odpowiedzi

Kilka odpowiedzi tekstowych ocenionych kciukiem w górę lub w dół, przekazywanych robotowi, który mówi: „Dobra, teraz wiem, jakie odpowiedzi ludzie lubią"

1 Google Bard, 2023
Koncepcje generatywnej AI

Osadzenia jako odciski palców

  • Podobne do rozpoznawania odcisku palca
  • Unikalne reprezentacje elementów danych
  • Oddają znaczenie, kontekst i relacje w zwartej formie

Seria odcisków palców

1 Wikimedia commons
Koncepcje generatywnej AI

Osadzanie Dana

Różne portrety Daniela Tedesco przekazywane do generatywnej AI

1 Daniel Tedesco, 2023
Koncepcje generatywnej AI

Dan osadzony

Model generujący różnorodne stylizowane portrety Daniela Tedesco

1 Portrety Daniela Tedesco z vana.com
Koncepcje generatywnej AI

Czas na praktykę!

Koncepcje generatywnej AI

Preparing Video For Download...