最大限度地提高人工智能训练效率——如何选择正确的模型

快速准确地训练模型对于建立对这些工作流工具的信任非常重要。随着人工智能驱动的应用程序越来越能够执行复杂的任务，数据科学家和机器学习工程师可以探索开发创新的方法。

 

为了为特定用例开发最佳模型，利用适当的模型、数据集和部署可以简化人工智能开发过程并产生最佳结果。

选择最佳的模型架构对于为您的特定任务获得最佳结果非常重要。不同类型的问题需要不同的模型架构：

1. 卷积神经网络（CNNs）

2. 循环神经网络（RNNs）

3. Transformer 型号

4. GANs 和 Diffusion 模型

5. 强化学习

6. 自编码器

在选择模型架构时，请考虑您拥有的数据类型、任务的复杂性以及您拥有的资源。从更简单的模型开始，并根据需要使其更复杂，这通常是一个好主意。除了列出的 6 个清单以外，您还可以探索其他模型。

卷积神经网络（CNNs）

CNNs 是图像处理任务的理想选择，并且通过使用检测空间关系的过滤器，在提取视觉数据中的边缘、纹理和对象等模式方面表现出色。

• 用例：图像分类、目标检测

• 计算要求：由于视觉处理是 GPU 密集型的，因此 GPU 计算要求很高

• 流行架构：EfficientNet、ResNet、具有注意力机制的 CNNs

卷积神经网络已经存在了相当长的一段时间，它使用权重和参数来评估、分类和检测计算机视觉模型中的对象。随着 Transformer 架构的激增，ViTs 或视觉 Transformer 也成为了一种强有力的替代品。

循环神经网络（RNNs）

RNNs 最适合于顺序或时间依赖的数据，其中信息的顺序至关重要。它们广泛应用于语言建模、语音识别和时间序列预测等应用中，因为 RNNs 可以保留之前的输入状态，使其能够有效地捕获序列中的依赖关系。

• 用例：序列数据、时间序列分析、语音识别、预测

• 计算要求：中等至高计算要求的 GPU

• 流行架构：LSTM、GRU、bidirectional RNNs

RNNs 以前被设计为支持自然语言处理任务，但已被 BERT 和 GPT 等 Transformer 模型所取代。但 RNNs 仍然适用于高度连续的任务和实时分析，如天气建模和股票预测。

Transformer 型号

Transformer Models 彻底改变了序列数据的人工智能，特别是在自然语言处理任务中。Transformers 并行处理整个文本序列，使用自我关注来权衡不同标记、单词和短语在上下文中的重要性。这种并行性提高了它们在复杂的基于语言的任务上的性能。如果训练没有正确调整、没有在高质量数据上进行训练或训练不够，导致幻觉或误报，Transformers 确实会受到影响。

• 用例：语言处理、文本生成、聊天机器人、知识库

• 计算要求：训练需要极限的 GPU 计算能力，运行需要中等到高计算需求的 GPU

• 流行架构：BERT 和 GPT

Transformer 模型可以增强，因为它们会被提示。因此，混合专家和检索增强生成是增强高度广义人工智能模型功能的方法。

图像生成模型：Diffusion 和 GANs

Diffusion 和 GANs 用于生成新的、逼真的图像。这些图像生成模型在生成图像、视频或音乐的创意领域很受欢迎，它们也用于训练模型中的数据增强。

• 用例：通过提示生成图像、图像增强、艺术构思、3D 模型生成、图像放大、去噪

• 计算要求：GANs 可以并行化，而 Diffusion 模型是按次序的。两者都需要高 GPU 要求，特别是对于更高保真的生成。

• 流行架构：StableDiffusion、Midjourney、StyleGAN、DCGAN

扩散模型利用去噪和图像识别技术来指导模型生成有说服力的图像。数百次通过将静态模糊变成一件原创艺术品。

GANs 或一般对抗网络在迭代舞蹈中挖掘两个相互竞争的模型，一个生成器用于创建图像，一个鉴别器用于评估生成的图像是假的还是真的。连续通过将训练两个模型变得越来越好，直到生成器能够击败鉴别器。

强化学习

强化学习（RL）非常适合涉及与环境交互以实现特定目标的决策任务。RL 模型通过反复试验进行学习，使其成为机器人、游戏和自主系统应用的理想选择，在这些应用中，模型从其动作中接收反馈，以逐步提高其性能。RL 在人工智能必须随着时间的推移制定战略、平衡短期行动和长期目标的场景中大放异彩。

• 用例：游戏优化、漏洞发现、创建有竞争力的 CPU、决策制定

• 计算要求：取决于复杂性，但更多 GPU 计算会带来好处

• 流行架构：Q-Learning、DQN、SAC

你可以找到各种业余爱好者创建基于 RL 的 AI 来训练如何玩游戏的例子。强化学习模型的调整和训练需要读取行间信息，以防止人工智能学习到意外的动作。例如，在驾驶游戏Trackmania 中，人工智能从业者不允许人工智能刹车，从而在转弯时鼓励速度。他不希望人工智能学习如何成功转弯，如果这意味着需要不断刹车的话。

自编码器

自编码器是一种无监督的神经网络，旨在通过将输入数据压缩为较低维表示，然后对其进行重建来学习高效的编码。这涉及编码器压缩输入和解码器重建输入。自编码器特别适合于降维、数据去噪和异常检测等任务。它们在图像和信号处理等应用中表现出色，可以从数据中去除噪声或检测偏离常态的异常模式。此外，它们还用于生成合成数据和特征提取，使其成为各种机器学习和数据预处理任务中的通用工具。

• 用例：数据压缩、异常检测和降噪。

• 计算要求：中等计算能力；可以在中档 GPU 上运行，以获得较小的数据。

• 流行架构：普通自动编码器、变分自动编码器（VAE）。

我们开发了一个表格和一个粗略的流程图，以帮助您为您的用例选择合适的 AI 模型。这些只是建议，还有许多其他型号可供选择，但这可以让你开始。

还有使用 ViTs Transformer 的 CNNs 替代品，以及可能更适合您特定用例的其他模型。我们鼓励从业者尝试不同的架构，以达到预期的效果。

但是，要高效地训练这些模型、运行探索性分析并对各种代码进行基准测试，在计算上并不便宜。高性能硬件对于更快的列车时间完成是必要的。

如果您希望升级您的计算基础设施并提高生产力水平，联泰集群将为 AI 工程师和数据科学家提供针对您用例优化的定制硬件架构。尤其是在当今飞速发展的人工智能领域，增加 GPU 算力是一项很值得的投资。