AI 模型如何学习
在开始训练模型之前，了解”训练”AI 时实际发生的情况会很有帮助。AI播客：训练概念和微调策略（英语）
教学 vs 编程
传统软件就像食谱一样工作。您编写确切的指令：“如果用户点击此按钮，显示那个屏幕。“计算机每次都完全按照您的食谱执行。 AI 训练是不同的。不是编写指令，而是向 AI 展示示例并让它找出模式。传统编程您编写：“如果电子邮件包含’winner’，标记为垃圾邮件”计算机遵循您的确切规则
AI 训练您展示：1000 封垃圾邮件和 1000 封真实邮件AI 自己找出模式
学习过程
当您训练 AI 模型时，会发生以下情况：1. 模式识别
模型查看您的示例并尝试找到模式。就像您通过看到许多猫来学习识别猫，而不是通过记忆关于胡须和尾巴的规则。2. 做出预测
在看到模式后，模型对新数据进行预测。起初，这些预测很糟糕 - 就像随机猜测。3. 从错误中学习
这是”训练”部分。当模型猜错时，它会稍微调整其理解。经过数千次调整后，它在预测方面变得更好。4. 测试知识
您在模型之前未见过的示例上测试模型。如果它在新数据上表现良好，它真正学习了模式，而不仅仅是记忆了您的示例。不同类型的学习
AI 模型可以根据您要实现的目标以不同方式学习：从示例学习（监督学习）
您提供带答案的示例：- “这封电子邮件是垃圾邮件”
- “这张图片包含一只狗”
- “这条评论是积极的”
从反馈学习（强化学习）
模型尝试不同的方法，您告诉它什么是好或坏：- “这个响应很有用” ✓
- “这个响应没有用” ✗
从模式学习（无监督学习）
模型在没有被告知要寻找什么的情况下找到模式：- 将相似文档分组
- 找到异常交易
- 发现客户细分
为什么训练需要时间
训练不是即时的，因为模型需要：- 处理所有数据 - 查看您提供的每个示例
- 调整数百万参数 - 微调其理解
- 验证其学习 - 检查它是否真的在改进
- 避免记忆 - 确保它学习模式，而不是特定示例
确定性 vs 概率性
重要概念：AI 模型是概率性的，不是确定性的。
- 相同输入 → 相同输出，总是
- 2 + 2 = 4，每次都是
- 相同输入 → 略有不同的输出
- “写一个摘要” → 每次都有不同的有效摘要
数据的作用
数据在 AI 训练中就是一切。训练数据的质量和数量决定了模型的表现。质量很重要
好数据
- 准确的标签
- 多样化的示例
- 平衡的类别
- 干净且一致
差数据
- 错误的标签
- 有限的多样性
- 不平衡的类别
- 嘈杂或不一致
数量有帮助
更多示例通常会导致更好的模型：- 10 个示例：模型几乎无法工作
- 100 个示例：基本理解
- 1,000 个示例：良好性能
- 10,000+ 个示例：优秀结果
常见训练挑战
过拟合
模型记忆您的训练数据而不是学习模式。 示例：仅在专业头像上训练的模型可能在随意的自拍上失败。 解决方案：使用多样化的训练数据和验证集。欠拟合
模型太简单，无法捕获数据中的模式。 示例：尝试用小型模型分类复杂的医学图像。 解决方案：使用更有能力的模型或训练更长时间。不平衡数据
当您的一个类别的示例比另一个多得多时。 示例：950 个合法交易 vs 50 个欺诈交易。 解决方案：平衡您的数据集或使用加权训练。什么使训练成功
- 明确的目标 - 确切知道您希望模型做什么
- 好数据 - 代表真实世界使用的高质量示例
- 正确的模型大小 - 不要太简单，不要不必要地复杂
- 适当的验证 - 在模型未见过的数据上测试
- 耐心 - 训练需要时间和实验
下一步
现在您了解了 AI 训练如何工作，让我们看看：模型类型
不同任务的不同架构
选择您的界面
为工作流程选择正确的工具