Etap 1 – przygotowanie danych
Każdy trening rozpoczyna się od zgromadzenia danych. Mogą to być teksty, obrazy, nagrania dźwiękowe, filmy lub inne informacje potrzebne do nauczenia modelu konkretnego zadania.
Jakość danych ma ogromny wpływ na końcowe możliwości modelu.
Etap 2 – budowa modelu
Tworzona jest architektura modelu, najczęściej oparta na sieciach neuronowych. Na początku wszystkie parametry mają przypadkowe wartości – model nie posiada jeszcze żadnej wiedzy.
Etap 3 – pierwsze próby
Model otrzymuje dane wejściowe i generuje pierwsze odpowiedzi. Zwykle są one bardzo niedokładne, ponieważ system dopiero rozpoczyna naukę.
Etap 4 – obliczanie błędu
Wygenerowany wynik porównywany jest z poprawną odpowiedzią. Różnica pomiędzy nimi nazywana jest błędem. Im większy błąd, tym więcej model musi się jeszcze nauczyć.
Etap 5 – poprawianie parametrów
Na podstawie obliczonego błędu model modyfikuje swoje parametry. Dzięki temu przy kolejnych próbach ma większą szansę udzielić poprawnej odpowiedzi.
Proces ten powtarza się miliony razy dla ogromnej liczby przykładów.
Powtarzanie całego procesu
Trening nie polega na jednorazowym przejrzeniu danych. Model wielokrotnie analizuje cały zbiór, stopniowo ucząc się coraz lepiej rozpoznawać wzorce i zależności.
Kiedy trening się kończy?
Proces kończy się wtedy, gdy model osiąga oczekiwaną skuteczność lub dalsze uczenie nie przynosi już wyraźnej poprawy. Następnie przechodzi testy na nowych danych, których wcześniej nie widział.
Dlaczego trening trwa tak długo?
Nowoczesne modele językowe uczą się na ogromnych zbiorach danych i posiadają miliardy parametrów. Ich trening wymaga bardzo dużej mocy obliczeniowej i może trwać od kilku dni do wielu tygodni.
Model uczy się raz?
Nie zawsze. Wiele modeli jest później dodatkowo rozwijanych, dostrajanych i aktualizowanych. Dzięki temu mogą poprawiać jakość odpowiedzi lub zdobywać nowe umiejętności.
Co dalej?
Skoro trening opiera się na danych, warto zrozumieć, czym właściwie są dane treningowe i dlaczego ich jakość ma tak ogromne znaczenie dla działania sztucznej inteligencji.