快速準確地訓練人工智能模型，對于建立對這些工作流工具的信任非常重要。隨著人工智能驅(qū)動的應用程序執(zhí)行復雜任務的能力越來越強，數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師需要探索新方法。

要為特定用例開發(fā)最佳模型，利用合適的模型、數(shù)據(jù)集和部署可以簡化人工智能開發(fā)過程并產(chǎn)生最佳結果。

選擇合適的模型

選擇最佳的模型架構對于完成特定任務而獲得最佳結果非常重要。解決不同類型的問題需要不同的模型架構：

• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）
• 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）
• Transformer模型
• 生成對抗網(wǎng)絡（GAN）和擴散模型
• 強化學習
• 自動編碼器（Autoencoders）

在選擇模型架構時，需要考慮擁有的數(shù)據(jù)類型、任務的復雜程度以及擁有的資源。從簡單的模型開始，并根據(jù)需要逐步增加復雜性，這通常是一個好主意。除了以上列出的6個模型之外，還可以采用其他模型。

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是完成圖像處理任務的理想選擇，擅長通過使用檢測空間關系的過濾器提取視覺數(shù)據(jù)中的邊緣、紋理和對象等模式。

• 用例：圖像分類、對象檢測。
• 計算要求：由于視覺處理對GPU要求很高，因此需要更高的GPU計算能力。
• 流行的架構：EfficientNet、ResNet、具有注意力機制的CNN。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)推出很長時間，它使用權重和參數(shù)來評估、分類和檢測計算機視覺模型中的對象。隨著Transformer架構的興起，ViT（Vision Transformers）也成為一種強大的替代方案。

2.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）最適合處理序列或時間相關的數(shù)據(jù)，其中信息的順序是至關重要的。它們廣泛應用于語言建模、語音識別和時間序列預測等應用中，因為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）可以保留以前的輸入狀態(tài)，使它們能夠有效地捕獲序列中的依賴關系。

• 用例：序列數(shù)據(jù)、時間序列分析、語音識別、預測。
• 計算要求：需要中等或更高的GPU計算能力。
• 流行的架構：長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）、雙向RNN。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）以前被設計用來支持自然語言處理任務，但已經(jīng)被BERT和GPT等Transformer模型所取代。然而，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）仍然適用于高度連續(xù)任務和實時分析，例如天氣建模和股票預測。

3. Transformer模型

Transformer模型徹底改變了序列數(shù)據(jù)的人工智能處理，特別是在自然語言處理任務中。Transformer并行處理整個文本序列，使用自我關注來權衡場景中不同標記、單詞和短語的重要性。這種并行性提高了它們在復雜的基于語言的任務中的性能。如果訓練沒有適當調(diào)整、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高或訓練不足，Transformer可能會出現(xiàn)幻覺或假陽性。

• 用例：語言處理、文本生成、聊天機器人、知識庫。
• 計算要求：訓練需要極高的GPU計算能力，運行需要中等或更高的GPU計算能力。
• 流行的架構：BERT和GPT。

可以增強Transformer模型，因為它們會被提示。因此，BERT和檢索增強生成（RAG）是增強高度廣義人工智能模型功能的方法。

4.圖像生成模型：擴散和生成對抗網(wǎng)絡（GAN）

擴散和生成對抗網(wǎng)絡（GAN）用于生成新的、逼真的圖像。這些圖像生成模型在生成圖像、視頻或音樂的創(chuàng)意領域很受歡迎，它們也用于訓練模型中的數(shù)據(jù)增強。

• 用例：通過提示生成圖像、圖像增強、藝術構思、3D模型生成、圖像放大、去噪。
• 計算要求：生成對抗網(wǎng)絡（GAN）可以并行化，而擴散模型是順序進行的。兩者都需要更高的GPU計算能力，尤其是為了生成更高保真度的圖像。
• 流行的架構：Stable Diffusion、Midjourney、StyleGAN、DCGAN。

擴散模型利用去噪和圖像識別技術來指導模型生成逼真的圖像。經(jīng)過數(shù)百次迭代，將使靜態(tài)模糊變成一幅原創(chuàng)藝術品。

生成對抗網(wǎng)絡（GAN）通過兩個相互競爭的模型進行迭代式的“較量”：生成器用于創(chuàng)建圖像，鑒別器用于評估生成的圖像是真是假。通過不斷的迭代訓練，這兩個模型不斷提升性能，直到生成器能夠擊敗鑒別器。

5.強化學習

強化學習（RL）非常適合涉及與環(huán)境交互以實現(xiàn)特定目標的決策任務。強化學習模型通過試錯法進行學習，使其成為機器人、游戲和自主系統(tǒng)應用的理想選擇，在這些應用中，模型從其行為中接收反饋，以逐步提高其性能。強化學習在人工智能必須隨著時間的推移制定策略，平衡短期行動和長期目標的場景中表現(xiàn)出色。

• 用例：游戲優(yōu)化、漏洞發(fā)現(xiàn)、打造競技型CPU、決策。
• 計算需求：取決于復雜性，但更高的GPU計算能力更有效。
• 流行的架構：Q-Learning、DQN、SAC。

可以看到許多業(yè)余愛好者創(chuàng)建基于強化學習的人工智能來訓練玩游戲的例子。強化學習模型的調(diào)整和訓練需要仔細斟酌，以避免人工智能學習到非預期的行為。例如，在賽車游戲《Trackmania》中，人工智能開發(fā)人員不允許人工智能剎車，以鼓勵其在轉(zhuǎn)彎時加速。他們并不希望人工智能通過不斷剎車來學會成功轉(zhuǎn)彎，因為這樣的方式并不是他們所期望的。

6.自動編碼器（Autoencoders）

自動編碼器是一種無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡，旨在通過學習將輸入數(shù)據(jù)壓縮為更低維度的表示，然后對其進行重構，從而實現(xiàn)高效編碼。自動編碼器特別適合于諸如降維、數(shù)據(jù)去噪和異常檢測等任務。它們在圖像和信號處理等應用中表現(xiàn)出色，在這些應用中，它們能夠去除數(shù)據(jù)中的噪聲或檢測偏離常態(tài)的異常模式。此外，自動編碼器還用于生成合成數(shù)據(jù)和特征提取，使其成為各種機器學習和數(shù)據(jù)預處理任務的通用工具。

• 用例：數(shù)據(jù)壓縮、異常檢測和降噪。
• 計算要求：中等計算能力；在處理較小數(shù)據(jù)時，可在中等性能GPU上運行。
• 流行的架構：Vanilla自動編碼器，變分自動編碼器（VAE）。

模型選擇指南

本文制作了一個表格和一個粗略的流程圖，以幫助為特定用例選擇合適的人工智能模型。這些只是建議，還有許多其他模型可供選擇。

模型選擇決策樹

除了利用Transformer的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）替代方案ViT之外，還有其他可能更適合特定用例的模型。因此，開發(fā)人員和用戶可以嘗試采用不同的架構，以獲得期望的結果。

但是，高效地訓練這些模型，運行探索性分析，并對各種代碼進行基準測試所需的計算成本相當高昂。因此，采用高性能的硬件對于縮短訓練時間至關重要。

原文標題：??Maximizing AI Training Efficiency: Selecting the Right Model??，作者：Kevin Vu