Що таке transfer learning?
Transfer learning (переносне навчання) - це підхід, при якому модель, навчена на одному заданні, адаптується до іншого, спорідненого задання. Замість навчання моделі з нуля, ми використовуємо знання - репрезентації, закономірності та залежності - здобуті під час попереднього навчання. Наприклад, мова модель, навчена на мільярдах текстів, може бути адаптована до класифікації юридичних документів за допомогою лише кількох сотень прикладів.
Етапи процесу
Типовий процес включає: pretraining - навчання базової моделі на великому, загальному наборі даних, та fine-tuning - налаштування моделі на меншому наборі даних, специфічному для цільового завдання. На практиці існують різні стратегії: заморожування ваг нижніх шарів і навчання верхніх, поступове розморозування шарів (gradual unfreezing) чи адаптери - невеликі модулі, додавані до існуючої архітектури (наприклад, LoRA).
Корпоративні застосування
Transfer learning драматично знижує бар'єр входу до AI. Організація не мусить володіти мільйонами тренувальних прикладів чи фермами GPU, щоб створити спеціалізовану модель. Достатньо базової моделі open-source та відносно невеликого набору даних домену. Це є фундаментом систем багатокористувацьких, де кожен агент може бути налаштований під кутом своєї спеціалізації - від фінансового аналізу до обслуговування клієнта.