Khóa học
Nhập môn Deep Learning với PyTorch
4 giờ
92.8K
Transfer learning là một kỹ thuật cho phép máy móc tận dụng kiến thức thu được từ một tác vụ trước đó để cải thiện khả năng khái quát hóa cho một tác vụ khác. Đây là khái niệm nền tảng đằng sau sự phát triển của các mô hình như ChatGPT và Google Gemini, và hỗ trợ nhiều tác vụ quan trọng, hữu ích như tóm tắt tài liệu dài, phác thảo bài luận phức tạp, tổ chức chuyến đi, thậm chí viết thơ và bài hát.
Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu về transfer learning. Chúng ta sẽ bàn về định nghĩa, lý do nó liên quan đến deep learning và các mô hình AI sinh hiện đại, cùng những thách thức và hạn chế của kỹ thuật này. Chúng tôi cũng gợi ý tài nguyên để bạn tiếp tục học. Sẵn sàng chưa? Bắt đầu thôi.
Transfer Learning trong AI là gì?
Transfer learning là một kỹ thuật trong đó một mô hình được phát triển cho một tác vụ cụ thể được tái sử dụng làm điểm khởi đầu cho mô hình ở một tác vụ thứ hai. Nói cách khác, bạn áp dụng lại các thành phần của một mô hình học máy đã được huấn luyện sẵn cho các mô hình mới nhằm vào mục đích khác nhưng có liên quan.
Khái niệm này tương tự cách con người học kỹ năng mới. Lấy ví dụ: Hình dung bạn chơi guitar thành thạo và quyết định học ukulele. Kinh nghiệm trước đây với guitar sẽ giúp bạn học nhanh hơn, vì nhiều kỹ năng và kiến thức cần cho guitar—như vị trí ngón tay, nhịp gảy, hiểu về cần đàn, lý thuyết âm nhạc và nhịp điệu—cũng áp dụng cho ukulele.
Trong AI, transfer learning cho phép bạn tận dụng việc huấn luyện trước đó để giải quyết các vấn đề mới có liên quan hiệu quả hơn, từ đó giảm thời gian và tài nguyên tính toán.
Vì sao sử dụng Transfer Learning?
Có nhiều lý do thuyết phục để áp dụng các kỹ thuật transfer learning khi phát triển mạng nơ-ron, bao gồm:
- Hiệu quả huấn luyện: Transfer learning rút ngắn thời gian huấn luyện bằng cách tránh phải huấn luyện từ đầu và cho phép fine-tuning với các tập dữ liệu nhỏ hơn.
- Hiệu năng mô hình: Transfer learning nâng cao hiệu năng bằng cách tận dụng kiến thức đã huấn luyện sẵn, giảm overfitting và cho phép huấn luyện nhanh hơn, hiệu quả hơn với dữ liệu hạn chế.
- Giảm chi phí vận hành: Transfer learning cắt giảm chi phí do không cần huấn luyện từ đầu, trong khi việc thu thập dữ liệu và dùng tài nguyên tính toán để huấn luyện có thể rất tốn kém.
- Tăng khả năng thích ứng và tái sử dụng: Transfer learning là kỹ thuật chủ chốt giúp mô hình thích ứng với nhiều bối cảnh và tác vụ, qua đó tăng tiềm năng và tính hữu dụng.
Transfer Learning hoạt động như thế nào
Hãy khám phá ba khái niệm liên quan đến transfer learning: học đa nhiệm (multi-task learning), trích xuất đặc trưng (feature extraction) và fine-tuning.
Học đa nhiệm
Trong học đa nhiệm, một mô hình duy nhất được huấn luyện để thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc. Mô hình có một tập các lớp đầu chia sẻ xử lý dữ liệu theo cách chung, theo sau là các lớp riêng cho từng tác vụ cụ thể. Cách này cho phép mô hình học các đặc trưng tổng quát hữu ích cho mọi tác vụ, đồng thời học các đặc trưng đặc thù cho từng tác vụ.
Mô hình này được dùng rộng rãi trong các LLM hiện đại. Xem Khóa học Giới thiệu về LLM của chúng tôi để tìm hiểu chi tiết.
Trích xuất đặc trưng
Trích xuất đặc trưng liên quan đến việc dùng một mô hình đã huấn luyện để trích xuất các đặc trưng hoặc biểu diễn có ý nghĩa từ dữ liệu. Các đặc trưng này sau đó được dùng làm đầu vào cho mô hình mới tập trung vào vấn đề cụ thể.
Transfer learning dựa trên đặc trưng tận dụng khả năng độc đáo của mạng nơ-ron trong việc trích xuất đặc trưng từ dữ liệu. Với trích xuất đặc trưng, mô hình "tự nhận ra", có thể nói vậy, phần nào của đầu vào là quan trọng để, chẳng hạn, phân loại ảnh. Về thực tiễn, điều này có nghĩa là khi áp dụng mô hình cho tác vụ mới, chỉ các lớp đầu và trung gian đã huấn luyện trước chứa kiến thức có tính khái quát cao được áp dụng.
Fine-tuning
Fine-tuning vượt ra ngoài trích xuất đặc trưng và thường được dùng khi hai tác vụ không quá gần nhau. Nó bao gồm việc lấy một mô hình đã huấn luyện sẵn và tiếp tục huấn luyện trên một tập dữ liệu theo miền cụ thể.
Hầu hết các mô hình LLM hiện nay có hiệu năng tổng thể rất tốt nhưng thường chưa tối ưu ở các bài toán hướng tác vụ cụ thể. Fine-tuning giúp điều chỉnh mô hình để thực hiện tốt hơn cho các tác vụ cụ thể, khiến mô hình hiệu quả và linh hoạt hơn trong ứng dụng thực tế. Nếu bạn muốn biết thêm về fine-tuning, hãy xem Hướng dẫn Nhập môn về fine-tuning LLM của chúng tôi.
Trực quan hóa quy trình fine-tuning. [DataCamp]
Ứng dụng của Transfer Learning
Transfer learning là kỹ thuật phổ biến để giải quyết nhiều tác vụ khoa học dữ liệu, bao gồm các tác vụ trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Thị giác máy tính
Thị giác máy tính là một trong những lĩnh vực mà transfer learning đặc biệt mang lại nhiều kết quả. Các mạng nơ-ron phát triển trong lĩnh vực này cần lượng dữ liệu khổng lồ để giải quyết các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân loại hình ảnh.
Trong thị giác máy tính, các lớp đầu của mạng nơ-ron phát hiện cạnh trong ảnh, trong khi các lớp giữa nhận diện hình dạng và cấu trúc. Các lớp cuối được điều chỉnh cho tác vụ cụ thể. Transfer learning cho phép chúng ta tạo mô hình mới bằng cách chỉ huấn luyện lại các lớp cuối, trong khi giữ nguyên trọng số và độ lệch của các lớp đầu và giữa. Nhờ transfer learning, có thể tạo các mô hình mới chỉ cần huấn luyện lại các lớp cuối của mạng, đồng thời giữ nguyên trọng số và độ lệch của các lớp đầu và trung gian.
Hiện nay có khá nhiều mạng nơ-ron công khai đã huấn luyện sẵn trong thị giác máy tính, ví dụ:
- Visual Geometry Group: VGG là mô hình đã huấn luyện sẵn cho phân loại ảnh, thường được dùng làm điểm khởi đầu cho nhiều tác vụ phân loại hình ảnh.
- You Only Look Once: YOLO là mô hình phát hiện đối tượng hiện đại đã huấn luyện sẵn, nổi bật nhờ tốc độ và khả năng phát hiện đa dạng đối tượng.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
NLP là một nhánh của AI tập trung vào tương tác giữa máy tính và con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu là lập trình máy tính để xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên, dưới dạng văn bản hoặc âm thanh.
Transfer learning đóng vai trò quan trọng trong phát triển các mô hình NLP. Nó cho phép sử dụng các mô hình ngôn ngữ đã huấn luyện cho hiểu biết ngôn ngữ tổng quát hoặc dịch thuật, rồi fine-tuning chúng cho các bài toán NLP cụ thể như phân tích cảm xúc hoặc dịch ngôn ngữ. Ứng dụng của NLP gần như vô tận, bao gồm trợ lý giọng nói và nhận dạng tiếng nói.
Transfer learning đứng sau một số mô hình NLP phổ biến nhất, bao gồm:
- Bidirectional Encoder Representations from Transformers: BERT, được tạo bởi các nhà nghiên cứu Google vào năm 2018, là một trong những LLM đầu tiên dựa trên kiến trúc transformer. Đây là mô hình công khai đã huấn luyện sẵn, vượt trội ở nhiều bài toán NLP, bao gồm mô hình hóa ngôn ngữ, phân loại văn bản và dịch máy.
- Generative Pre-Trained Transformer: GPT, do OpenAI phát triển, gồm một loạt LLM mạnh mẽ ở tuyến đầu của cuộc cách mạng GenAI. Các mô hình GPT như GPT-3.5 và GPT-4 là mô hình nền tảng phía sau ChatGPT nổi tiếng. Gần đây OpenAI cũng ra mắt GPT-4o, phiên bản mạnh mẽ nhất đến nay.
Thực tiễn tốt và Thách thức
Cốt lõi, transfer learning về bản chất là một cách tiếp cận thiết kế nhằm tăng hiệu quả. Thay vì huấn luyện mô hình từ đầu—điều đòi hỏi lượng tài nguyên, tiền bạc và thời gian khổng lồ trong trường hợp các mô hình AI sinh tối tân—transfer learning cho phép mô hình học nhanh hơn và hiệu quả hơn ở các tác vụ mới bằng cách tận dụng kiến thức đã tích lũy trước đó.
Transfer learning tỏa sáng khi ít dữ liệu để huấn luyện mô hình cho tác vụ thứ hai. Bằng cách dùng kiến thức của mô hình đã huấn luyện, transfer learning có thể giúp ngăn overfitting và tăng độ chính xác tổng thể. Tuy nhiên, transfer learning không phải vạn năng và có những hạn chế cùng rủi ro cần được xử lý cẩn trọng. Một số thách thức thường gặp gồm:
- Lệch miền (Domain Mismatch): Transfer learning có xu hướng hoạt động tốt hơn khi tác vụ nguồn và tác vụ đích có liên quan. Nếu tác vụ mới khác biệt quá nhiều, kiến thức mang tính khái quát được chuyển giao có thể không đủ để thực hiện chính xác tác vụ mới.
- Thiếu hụt dữ liệu: Luôn cần một lượng dữ liệu huấn luyện nhất định. Nếu dữ liệu quá ít hoặc chất lượng kém, mô hình có khả năng bị underfitting.
- Overfitting: Transfer learning cũng không miễn nhiễm với overfitting. Nếu mô hình được fine-tuning quá mức cho một tác vụ, nó có thể học các đặc trưng quá đặc thù, không khái quát tốt cho dữ liệu mới.
- Độ phức tạp: Đôi khi tác vụ đích quá phức tạp khiến quá trình fine-tuning trở nên khó khăn, tốn kém và tốn thời gian.
Kết luận và Tài nguyên tham khảo
Transfer learning là một cách tiếp cận thiết kế then chốt để tăng hiệu quả và tiềm năng của các mạng nơ-ron. Có thể nói cuộc cách mạng AI hiện nay sẽ khó có thể xảy ra nếu thiếu các kỹ thuật transfer learning đa dạng.
Nếu bạn muốn biết thêm chi tiết về transfer learning, DataCamp sẵn sàng hỗ trợ. Hãy xem các tài liệu chuyên sâu về LLM và mạng nơ-ron của chúng tôi để bắt đầu ngay hôm nay.
