AI & GPU
راهنمایی برای درک آسان آموزش LLM برای مبتدیان

راهنمایی برای درک آسان آموزش LLM برای مبتدیان

مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

الف. تعریف و ویژگی‌های LLM

1. واژگان بزرگ و درک زبان

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که بر اساس حجم عظیمی از داده‌های متنی، اغلب از اینترنت، آموزش دیده‌اند تا درک عمیقی از زبان طبیعی توسعه دهند. این مدل‌ها به واژگان بزرگی دسترسی دارند که معمولاً متشکل از میلیون‌ها کلمه یکتا است و می‌توانند متنی شبیه به انسان را در زمینه‌ها و متنوعیت زیادی تولید و درک کنند.

2. توانایی تولید متن شبیه به انسان

یکی از ویژگی‌های تعریف‌کننده LLMs توانایی تولید متن سازگار، روان و مناسب با متن است. این مدل‌ها می‌توانند محتوایی بلند شامل مقالات، داستان‌ها یا حتی کدها تولید کنند که ممکن است برای تمایز آنها از متنی که توسط انسان نوشته شده است، سخت باشد.

3. کاربردهای گوناگون در پردازش زبان طبیعی

LLMs کاربردهای مختلفی در وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) دارند، از جمله ترجمه زبان، خلاصه سازی متن، پرسش و پاسخ، سیستم‌های گفتگو و حتی نوشتن خلاقانه. چنین تنوع و عملکردی از آنها به عنوان یک قطعه سازگار اصلی در بسیاری از سیستم‌های NLP پیشرفته ارائه شده است.

دوم. فرآیند آموزش LLMs

الف. تهیه و پیش‌پردازش داده

1. پردازش و استخراج متن توسط برنامه از وب

آموزش LLMs معمولاً با تهیه داده‌های متنی به مقیاس بزرگ از اینترنت شروع می‌شود. این عملیات اغلب شامل برنامه‌ها و تکنیک‌های کاوش و استخراج متن است تا یک مجموعه متنی متنوع از منابع آنلاین مختلف مانند وبسایت‌ها، کتاب‌ها و رسانه‌های اجتماعی جمع‌آوری شود.

2. پاکسازی و فیلتر کردن داده‌ها

با جمع‌آوری داده‌های متنی خام، لازم است تا داده‌ها پاکسازی و فیلتر شوند تا نویز، محتواهای نامرتبط و یا اطلاعات ممکن است حاوی خطرات یا تعصبات باشند، حذف شوند. این مرحله شامل تکنیک‌هایی مانند حذف برچسب‌های HTML، کنترل کاراکترهای خاص و شناسایی و حذف متن کیفیت پایین یا تکراری می‌شود.

3. خردسازی و ساخت لغت

سپس داده‌های متنی پاکسازی‌شده به قطعه‌بندی واژگانی می‌شوند که شامل تجزیه متن به قسمت‌های کوچکتر و معنی‌دار (مشابه کلمات، زیرکلمات یا حروف) است. این فرایند همچنین شامل ایجاد یک لغت‌نامه است، به عبارتی مجموعه‌ای متناهی از نشانگرهای یکتا که مدل بر آنها آموزش داده خواهد شد.

ب. ملاحظات معماری

1. مدل‌های مبتنی بر Transformer

LLMs اغلب بر معماری Transformer مبتنی هستند که در مقاله پرتکبیر "توجه تنها کافیست" از Vaswani و همکاران معرفی شد. معماری Transformer به دلیل استفاده از ساختار کدگذار-کدگشا و مکانیزم توجه که به مدل اجازه می‌دهد در تولید خروجی روی بخش‌های مهم و مرتبط ورودی متمرکز شود، مشخص شده است.

الف. ساختار کدگذار-کدگشا

در معماری Transformer، مولفه کدگذار به پردازش دنباله ورودی می‌پردازد و یک نمایش توضعی تولید می‌کند، در حالی که مولفه کدگشا با توجه به خروجی‌های کدگذار، دنباله خروجی را تولید می‌کند.

ب. مکانیزم توجه

مکانیزم توجه یکی از اجزای اصلی مدل‌های مبتنی بر Transformer است، زیرا اجازه می‌دهد مدل هنگام تولید هر توکن خروجی به بخش‌های مرتبط ورودی تمرکز کند. این کمک می‌کند تا مدل وابستگی‌های بلند مدت را دریابد و عملکرد کلی خود را بهبود بخشد.

2. تغییر اندازه و عمق مدل

یکی از اصولی‌ترین روندها در توسعه LLM نیازمندی تغییر اندازه و عمق مدل است. مدل‌های بزرگتر و عمیق‌تر باعث بهبود عملکرد در دسته وسیعی از وظایف NLP شده اند، اما این تغییرها منجر به نیازهای قابل توجهی در زمینه محاسباتی و حافظه می‌شوند.

3. گنجاندن ماژول‌های تخصصی

علاوه بر معماری اصلی Transformer، LLMها ممکن است شامل ماژول‌ها یا اجزا تخصصی باشند که قابلیت‌های آنها را تقویت می‌کند. به عنوان مثال، برخی از مدل‌ها دارای مکانیزم‌های بازیابی برای دسترسی به منابع دانش خارجی یا ماژول‌های استدلال برای بهبود توانایی آنها در حل وظایف پیچیده هستند.

ج. استراتژی‌های پیش‌آموزش

1. پیش‌آموزش بی‌ناظر

الف. مدل سازی زبانی پنهان (MLM)

مدل سازی زبانی پنهان یک استراتژی پرکاربرد پیش‌آموزش برای LLMs است، جایی که مدل برای پیش‌بینی توکن‌های گم‌شده در یک دنباله ورودی جزئیاً ماسک شده آموزش داده می‌شود. این وظیفه به مدل کمک می‌کند تا نشانگان متنی با موقعیت‌های زبانی پرارزشتر غنی را یاد بگیرد.

ب. مدل سازی زبانی پیش‌دلیلی (CLM)

در مدل سازی زبانی پیش‌دلیلی، مدل برای پیش‌بینی توکن بعدی در یک دنباله به ورودی سوابق پیشین آموزش داده می‌شود. این وظیفه به مدل کمک می‌کند ساختار و الگوهای ذاتی زبان را یاد بگیرد.

ج. پیش‌بینی جمله بعدی (NSP)

برخی از LLMs همچنین بر روی یک وظیفه پیش‌بینی جمله بعدی آموزش داده می‌شوند، جایی که مدل یاد می‌گیرد که بین دو جمله داده شده منطقاً مرتبط هستند یا نیستند. این کمک می‌کند مدل روابط بینمقام در جریان متن را درک کند.

2. پیش‌آموزش ناظر

الف. پرسش و پاسخ

LLMs می‌توانند بر روی مجموعه داده‌های پرسش و پاسخ استبقا آموزش داده شوند، جایی که مدل یاد می‌گیرد که بر اساس زمینه ارائه شده سوال‌ها را درک کرده و به آنها پاسخ دهد. این کمک می‌کند تا مدل توانایی قوی در فهم مطالعه را بیاموزد.

ب. استنتاج متنی

استنتاج متنی وظیفه پیش‌آموزش است که مدل را با تشخیص آنکه آیا یک فرضیه داده شده از طریق یک حقیقت برقرار است آموزش می‌دهد. این باعث می‌شود مدل فراگیر روابط منطقی بین متن‌ها را فهم کند.

ج. تجزیه برداشت

پیش‌آموزش بر روی وظیفه‌های تجزیه برداشت، که مدل را برای تصنیف حالت (مثبت، منفی یا بی‌طرف) یک متن داده شده آموزش می‌دهند، می‌تواند کمک کند تا مدل درک بهتری از زبان ذهنی بدست آورد.

د. تکنیک‌های بهینه‌سازی

1. الگوریتم‌های آموزش کارآمد

الف. تجمیع شیب

تجمیع شیب یک تکنیک است که به مدل امکان افزایش اندازه دسته موثر را می‌دهد، جایی که شیب‌ها از چندین دسته کوچک متمرکز قبل از به‌روزرسانی پارامترهای مدل تجمیع می‌شود. این کمک می‌کند تا محدودیت‌های حافظه در طول آموزش را برطرف کند.

ب. آموزش دقیق اندازه مختلف

آموزش دقیق اندازه مختلف از فرمت‌های دقیق عینی (مانند اعشاری 32 و اعشاری 16) استفاده می‌کند تا فرآیند آموزش را سریع‌تر کند و از فضای حافظه بکار رفته کاسته ولی به عملکرد مدل به طور قابل توجهی تاثیر نمی‌گذارد.

ج. ثبت کردن شیب

ثبت کردن شیب یک تکنیک صرفه‌جویی در حافظه است که در عقب سازی فعالیت‌ها در زمان عقب رو به‌جلو به جای ذخیره‌سازی آنها در طول عبور به رو به‌جلو استفاده می‌شود. این می‌تواند نیازهای حافظه مرتبط با آموزش مدل‌های بزرگ را کاهش دهد.

2. هم پارامتر پیش‌آموزش

الف. نرخ یادگیری

نرخ یادگیری یکی از ابرپارامترهای مهم است که مقدار گام اندازه‌گیری پارامترهای مدل در طول آموزش را تعیین می‌کند. بهینه‌سازی دقیق نرخ یادگیری می‌تواند بر همگرایی و عملکرد مدل بسیار تأثیرگذار باشد.

ب. اندازه دسته

اندازه دسته، که تعداد مثال‌های آموزشی که در هر تمرین پردازش می‌شوند را تعیین می‌کند، نیز می‌تواند تأثیر قابل ملاحظه‌ای بر دینامیک آموزش و عملکرد نهایی مدل داشته باشد.

ج. کاهش وزن

کاهش وزن یک تکنیک تنظیم مجدد است که یک بخش جریمه به تابع خطا اضافه می‌کند، که مدل را تشویق می‌کند که مقادیر پارامترهای کوچک‌تری یاد بگیرد و خطر بیش‌برازشی را کاهش دهد.

مقیاس‌بندی و آموزش کارآمد LLMs

الف. هم‌پردازش مدل

1. هم‌پردازش داده

هم‌پردازش داده تکنیکی است که در آن داده‌های آموزشی بین چندین دستگاه (مانند GPU) تقسیم شده و هر دستگاه شیب‌ها را بر روی زیرمجموعه خود به‌روزرسانی می‌کند. سپس شیب‌ها تجمیع شده و برای به‌روزرسانی پارامترهای مدل استفاده می‌شود.

2. هم‌پردازش مدل

هم‌پردازش مدل شامل تقسیم ساختار مدل بین چندین دستگاه است، جایی که هر دستگاه مسئول محاسبه بخشی از خروجی‌های مدل می‌باشد. این برای آموزش مدل‌های بسیار بزرگی که در یک دستگاه جا نمی‌شوند بسیار مفید است.

3. هم‌پردازش جریانی

هم‌پردازش جریانی هم‌پردازشی داده و مدل را ترکیب می‌کند، جایی که مدل به چندین مرحله تقسیم می‌شود و هر مرحله به یک دستگاه مختلف اختصاص داده می‌شود. این می‌تواند به بهره‌وری آموزش LLMهای مقیاس بزرگ اضافی کمک کند.

ب. تسریع سخت افزاری

1. بهره‌برداری از GPU

GPUها (واحدهای پردازش گرافیکی) به عنوان یک جزء حیاتی در آموزش مدل‌های زبانی بزرگ مورد استفاده قرار می‌گیرند، زیرا در مقایسه با پردازشگرهای سنتی، به‌ویژه برای محاسبات همروند در آموزش شبکه‌های عصبی، افزایش سرعت قابل ملاحظه‌ای دارند.

2. واحدهای پردازش تانسور (TPUs)

واحدهای پردازش تانسور (TPUs) سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده ویژه‌ای هستند که توسط گوگل برای محاسبات کارآمد یادگیری ماشین توسعه داده شده‌اند. TPUs می‌توانند بهبودهای عملکردی بیشتری در مقایسه با GPUها برای برخی از نوع‌های معماری شبکه عصبی از قبیل LLMهای مبتنی بر Transformer ارائه دهند.

3. آموزش توزیع شده در پلتفرم‌های ابری

آموزش مدل‌های زبانی بزرگ به طور معمول منابع محاسباتی قابل توجهی را می‌طلبد که در محیط‌های داخلی مدیریت آنها مشکل است. بسیاری از پژوهشگران و سازمان‌ها از طریق بسترهای محاسباتی ابری مانند Google Cloud، Amazon Web Services یا Microsoft Azure، فرآیند آموزش را در چندین دستگاه تقسیم کرده و از زیرساخت مقیاس‌پذیر آنها استفاده می‌کنند.

ج. مکانیزم‌های توجه کارآمد

1. توجه پراکنده

مدل‌های مبتنی بر Transformer سنتی از مکانیزم توجه متمرکز استفاده می‌کنند، درون که هر توکن به همه توکن‌های دیگر در دنباله متمرکز می‌شود. این مسئله به خصوص برای دنباله‌های طولانی هزینه محاسباتی دارد. مکانیزم‌های توجه پراکنده، مانند ترنسفورمرهای باطراحی بلند یا Reformer، می‌خواهند هزینه محاسباتی را با انتخاب انتخابی توکن‌ها به شدت کاهش دهند.

2. توجه محور

توجه محور یک مکانیزم توجه کارآمد است که محاسبات توجه را به دو عمل توجه مجزا، یکی در بعد دنباله و دیگری در بعد ویژگی، جداسازی می‌کند. این می‌تواند پیچیدگی محاسباتی مکانیزم توجه را به طرز قابل توجهی کاهش دهد.

3. ترنسفورمر و ترنسفورمرهای باطراحی بلند

ترنسفورمر و ترنسفورمرهای باطراحی بلند (Longform Transformers) به عنوان مکانیزم‌های قدرتمند و کارآمد شناخته‌شده اند. این اکسیلها به حداقل رساندن پیچیدگی محاسباتی مکانیزم توجه تلاش می‌کنند.مدل‌های Reforme و Longform Transformer شامل مکانیزم‌های توجه مؤثر مانند هشینگ حساس به محل و اتصالات باقی مانده قابل برگشت هستند که امکان پردازش دنباله‌های ورودی بسیار بلندتر را نسبت به مدل‌های سنتی Transformer ممکن می‌کنند.

D. تکنیک‌های کاهش بار حافظه

1. کوانتیزاسیون وزن

کوانتیزاسیون وزن تکنیکی است که دقت پارامترهای مدل (به عنوان مثال از نقطه شناور 32 بیتی تا عدد صحیح 8 بیتی) را کاهش می‌دهد که منجر به اندازه کوچکتر مدل و استفاده کمتر از حافظه می‌شود و تأثیر کمی بر کارایی مدل دارد.

2. آموزش با ترکیب دانش

تکنیک آموزش با ترکیب دانش یک تکنیک فشرده‌کردن نمونه است که در آن یک مدل "دانشجو" کوچک، برای تقلید رفتار یک مدل "استاد" بزرگتر آموزش داده می‌شود. این می‌تواند به کاهش نیاز به حافظه و محاسباتی مدل کمک کند و در عین حال عملکرد آن را حفظ کند.

3. برش و فشرده‌سازی مدل

برش شامل حذف اتصالات کم اهمیت (وزن‌ها) در شبکه عصبی است که منجر به کاهش قابل توجهی از اندازه مدل می‌شود، بدون تأثیر قابل توجهی بر عملکرد آن. بعلاوه، متدهای مختلف فشرده‌سازی مدل، مانند کاهش رتبه کم و تجزیه تانسور، برای کاهش بیشتر بار حافظه از LLMs می‌توان استفاده کرد.

شبکه های عصبی کانولوشنال (CNNs)

شبکه های عصبی کانولوشنال (CNNs) یک نوع از مدل‌های یادگیری عمیق هستند که به خوبی برای پردازش و تحلیل داده‌های تصویری مناسب هستند. CNNs تحت تأثیر ساختار قشر بصری انسان که از نورون‌هایی تشکیل شده است که به نواحی خاصی از زمینه بصری پاسخ می‌دهند طراحی شده‌اند.

اجزای کلیدی CNN عبارتند از:

  1. لایه های کانولوشنال: این لایه ها یک مجموعه فیلترهای قابل یادگیری را به تصویر ورودی اعمال می‌کنند، که هر فیلتر ویژگی خاصی را از تصویر استخراج می‌کند. خروجی این عمل عبارت است از نقشه ویژگی که حضور یک ویژگی خاص را در مکان ویژگی مشخصی در تصویر نشان می‌دهد.

  2. لایه های ادغامی: این لایه ها اندازه فضایی نقشه ویژگی‌ها را کاهش می‌دهند که به کاهش تعداد پارامترها و پیچیدگی محاسباتی مدل کمک می‌کند.

  3. لایه های کاملاً اتصالی: این لایه‌ها شبیه به لایه‌های یک شبکه عصبی سنتی هستند، به این صورت که هر نوآن در لایه به تمام نوآن‌ها در لایه قبلی متصل است.

اینجا مثالی از یک معماری ساده CNN برای طبقه‌بندی تصویر است:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# تعریف مدل
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

در این مثال، یک مدل CNN با سه لایه کانولوشنال، دو لایه ادغام حداکثر و دو لایه کاملاً اتصالی تعریف می‌کنیم. ورودی به مدل یک تصویر خاکستری 28x28 است و خروجی یک بردار 10 بعدی است که نمایانگر احتمال هر کلاس است.

شبکه های عصبی پیوسته (RNNs)

شبکه های عصبی پیوسته (RNNs) نوعی از مدل‌های یادگیری عمیق هستند که به خوبی برای پردازش و تحلیل داده‌های دنباله‌ای مانند متن، گفتار و داده‌های سری زمانی مناسب هستند. RNNs برای ضبط وابستگی بین عناصر در یک دنباله طراحی شده اند که به آنها اجازه می‌دهد دنباله جدیدی را تولید یا پیش‌بینی کنند.

اجزای کلیدی یک RNN عبارتند از:

  1. لایه های پیوسته: این لایه ها دنباله ورودی را عنصر به عنصر پردازش می‌کنند و خروجی لایه در هر گام زمانی بستگی به ورودی فعلی و حالت مخفی قبلی دارد.

  2. حالت های مخفی: اینها نمایش‌های داخلی RNN هستند که از یک گام زمانی به گام زمانی بعدی منتقل می‌شوند.

  3. لایه خروجی: اینها لایه ها خروجی را بر اساس حالت مخفی نهایی شبکه پدید می‌آورند.

اینجا مثالی از یک RNN ساده برای تولید متن است:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# تعریف مدل
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=max_length))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
 
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

در این مثال، یک مدل RNN با لایه Embedding، لایه LSTM و لایه خروجی چگال تعریف می‌کنیم. ورودی به مدل یک دنباله متن است و خروجی یک توزیع احتمالاتی بر روی واژگان است که می‌تواند برای تولید متن جدید استفاده شود.

شبکه های تبدیلی تولیدی (GANs)

شبکه های تبدیلی تولیدی (GANs) نوعی از مدل‌های یادگیری عمیق هستند که طراحی شده‌اند تا داده جدیدی مانند تصاویر یا متن تولید نمایند که به مجموعه داده داده شده شبیه است. GANs شامل دو شبکه عصبی است که به صورت رقابتی آموزش داده می‌شوند: شبکه مولد و شبکه تمییز.

شبکه مولد مسئول تولید داده جدید است، در حالی که شبکه تمییز مسئول تشخیص می‌باشد که یک نمونه داده از مجموعه آموزشی واقعی است یا توسط مولد تولید شده است. این دو شبکه به صورتی آموزش می‌بینند که شبکه مولد مجبور می‌شود نمونه‌های به حداکثر واقعیت تولید کند در حالی که مرز تسلط مولد و تمییز به مرور زمان افزایش می‌یابد.

اینجا مثالی از یک GAN ساده برای تولید ارقام دست‌نویس است:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# تعریف شبکه مولد
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# تعریف شبکه تشخیص دهنده
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
discriminator.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation='relu'))
discriminator.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# کامپایل مدل‌ها
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5), trainable=False)

در این مثال، یک شبکه مولد و یک شبکه تشخیص دهنده تعریف می‌کنیم. شبکه مولد یک بردار نوفه تصادفی 100 بعدی را به عنوان ورودی می‌گیرد و یک تصویر خاکستری 28x28 را تولید می‌کند. شبکه تشخیص دهنده یک تصویر خاکستری 28x28 را به عنوان ورودی می‌گیرد و یک دسته‌بندی دودویی (واقعی یا ساختگی) تولید می‌کند.

دو شبکه به صورت رقابتی آموزش می‌بینند، جایی که مولد برای فریب تشخیص دهنده آموزش داده شده است و تشخیص دهنده برای درست تشخیص دادن نمونه‌های واقعی و ساختگی آموزش داده شده است.

یادگیری انتقالی

یادگیری انتقالی یک تکنیک در یادگیری عمیق است که مدلی که بر روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش داده شده است، به عنوان نقطه شروعی برای مدلی که بر روی مجموعه داده کوچکتری آموزش داده خواهد شد استفاده می‌شود. این تکنیک به خصوص وقتی مفید است که مجموعه داده کوچک برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق از ابتدا کافی نیست.

مراحل کلیدی در یادگیری انتقالی عبارتند از:

  1. بارگیری یک مدل پیش‌آموزش داده شده: یک مدل پیش‌آموزش داده شده که بر روی یک مجموعه داده بزرگ مانند ImageNet آموزش دیده است را بارگیری می‌کنیم.

  2. یخ‌زدگی لایه‌های پایه: وزن‌های لایه‌های پایه مدل پیش‌آموزش داده شده را یخ زده، به طوری که در طول آموزش تغییر نکنند.

  3. اضافه کردن لایه‌های جدید: لایه‌های جدیدی مانند لایه خروجی جدید را به مدل اضافه می‌کنیم و این لایه‌ها را روی مجموعه داده کوچک آموزش می‌دهیم.

اینجا مثالی از یادگیری انتقالی با استفاده از یک مدل پیش‌آموزش داده شده VGG16 برای طبقه‌بندی تصویر است:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
 
# بارگیری مدل VGG16 پیش‌آموزش داده شده
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# یخ‌زدگی لایه‌های پایه
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# اضافه کردن لایه‌های جدید
model = Sequential()
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

در این مثال، مدل پیش‌آموزش داده شده VGG16 را بارگیری کرده، لایه های پایه را یخ زده و لایه های جدید تماما متصل را به مدل اضافه می‌کنیم. سپس لایه‌های جدید را بر روی مجموعه داده کوچک آموزش می‌دهیم در حالی که وزن‌های لایه‌های پایه ثابت باقی می‌مانند.

نتیجه گیری

در این آموزش، چندین مفهوم و تکنیک اصلی یادگیری عمیق، از جمله شبکه های عصبی کانولوشنال، شبکه های عصبی پیوسته، شبکه های دشمنی تولیدی و یادگیری انتقالی را پوشش دادیم. این تکنیک ها در برنامه های مختلف، از تشخیص تصویر تا پردازش زبان طبیعی و تولید مدل استفاده وسیعی داشته اند.

هنگام ادامه بررسی و استفاده از یادگیری عمیق، مهم است که به اهمیت پیش پردازش دقیق داده، انتخاب مدل و تنظیم های هایپرپارامتر توجه کنید. علاوه بر این، به روز بودن با آخرین تحولات صنعت نیز مهم است، زیرا یادگیری عمیق یک حوزه تحقیقاتی و عملی در حال تحول سریع است.

امیدواریم که این آموزش به شما تأسیسی قوی را برای درک و استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق بدهد. در پیشرفت و کاربرد یادگیری عمیق، مهم است که به اهمیت پیش پردازش دقیق داده، انتخاب مدل و تنظیم پارامتر هایپرتونیک توجه ویژه‌ای داشته باشید.

با آرزوی موفقیت برای شما در یادگیری!

آموزش آسان درک ضرورت های خوشه HPCچگونگی بهره‌برداری آسان از MLflow در Databricks