Low Rank Adaptation ist eine Technik, mit der du ein Machine-Learning-Modell leicht an mehrere Domänen anpassen kannst, nachdem es zunächst auf eine bestimmte Aufgabe trainiert wurde. Hier erfährst du alles, was du über diese Methode und ihre Vorteile wissen musst!
Machine Learning wird mittlerweile in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, darunter Spracherkennung, Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache.
Es dient als Grundlage für die Revolution der künstlichen Intelligenz, insbesondere für die mittlerweile unverzichtbaren Tools wie ChatGPT oder Google Bard.
Die meisten Systeme des maschinellen Lernens werden jedoch speziell für bestimmte Aufgaben und Datensätze entwickelt und trainiert.
Dies ist derzeit eine der größten Einschränkungen der KI, denn die Verallgemeinerung von Modellen auf neue Situationen oder andere Bereiche erweist sich oft als enttäuschend und erfolglos.
Um ein ML-Modell auf einen neuen Bereich zu übertragen und seine Leistung zu verbessern, hat sich eine neuere Anpassungstechnik als besonders effektiv erwiesen: die Low Rank Adaptation.
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Was ist Low Rank Adaptation?
Dieser innovative Ansatz konzentriert sich auf die Verringerung der Dimensionalität der Daten mit dem Ziel, die Domänenanpassung zu erleichtern: die Übertragung eines Modells von einer Quelldomäne, in der es trainiert wird, auf eine Zieldomäne, in der die Daten möglicherweise anders sind.
Ein zentrales Konzept dieser Methode ist die niedrigrangige Zerlegung von Matrizen. Diese ermöglicht es, die Daten in einer kompakteren Form darzustellen, während die zugrunde liegende Struktur erhalten bleibt.
Im Kontext des maschinellen Lernens zielt diese Zerlegung darauf ab, die wichtigsten Merkmale aus den Trainingsdaten zu extrahieren. Das Ziel ist es, ein besser verallgemeinerbares Modell für die Zieldomäne zu erstellen.
Es gibt verschiedene Methoden, um dies zu erreichen. Die am häufigsten verwendeten sind die Singular Value Decomposition (SVD) und die Non-Negative Matrix Factorization (NMF).
Durch die Verringerung der Dimensionalität der Daten werden Probleme der Überanpassung (Overfitting) vermieden, die auftreten können, wenn die Modelle direkt auf Daten mit unterschiedlichen Zielen angewendet werden. Das vereinfacht den Wissenstransfer.
Eine der größten Stärken der Low Rank Adaptation ist ihre Fähigkeit, Korrelationen und Abhängigkeiten zwischen den Merkmalen der Daten zu erfassen. Auf diese Weise werden die für die Anpassung entscheidenden Informationen besser dargestellt.
Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit, diesen Ansatz auf verschiedene Machine-Learning-Aufgaben wie Klassifizierung, Regression oder sogar die Generierung synthetischer Daten anzuwenden.
Wozu dient es? Welche Anwendungen gibt es?
Die Low Rank Adaptation ist eine bewährte Methode, die bereits in vielen Bereichen des Machine Learning eingesetzt wird.
In der Computer Vision wird sie für die Erkennung von Objekten in Umgebungen verwendet, die sich von denen unterscheiden, die für das anfängliche Training verwendet wurden.
Durch die Verwendung von Low-Rank-Zerlegungen bei der Darstellung von Bildmerkmalen können ML-Modelle besser auf neue Lichtverhältnisse, Blickwinkel oder Umgebungen verallgemeinert werden, um ihre Leistung in der realen Welt erheblich zu verbessern.
Für die NLP oder natürliche Sprachverarbeitung erweist sich dieser Ansatz auch bei maschinellen Übersetzungsaufgaben als sehr effektiv.
Während sich die Daten der Quell- und Zieldomänen stark unterscheiden können, ermöglicht die Anpassung mit niedrigem Rang die Erstellung flexiblerer Modelle, indem die wichtigsten sprachlichen Aspekte extrahiert und auf die neue Domäne angewendet werden. Dadurch wird die Übersetzung in unterschiedliche Kontexte verbessert.
In ähnlicher Weise ist die Low Rank Adaptation bei der Spracherkennung nützlich, um Spracherkennungsmodelle an bestimmte Sprecher oder unterschiedliche akustische Umgebungen anzupassen.
Low-Rank-Zerlegungstechniken ermöglichen es den Systemen, Variationen zwischen den Sprechern besser zu erfassen und somit eine höhere Genauigkeit in verschiedenen Situationen zu erreichen.
Schließlich wird durch die Integration dieser Anpassungsmethode in Architekturen neuronaler Netze das Lernen durch Übertragung erleichtert. Das in einer Domäne erworbene Wissen wird auf eine Zieldomäne übertragen, wodurch die Leistung bei einer Vielzahl von Aufgaben stark erhöht wird.
Die Herausforderungen der Low Rank Adaptation
Alle im vorherigen Kapitel genannten Beispiele zeigen die Effektivität der Low Rank Adaptation bei der Überwindung der Herausforderungen, die mit der Domänenanpassung im Machine Learning verbunden sind.
Trotz seiner vielen Vorteile bringt dieser Ansatz auch spezifische Herausforderungen mit sich, die es zu bewältigen gilt. Beispielsweise kann der Umgang mit der Überanpassung (Overfitting) und Unteranpassung (Underfitting) von Modellen schwierig sein.
Eine zu restriktive Low-Rank-Zerlegung kann dazu führen, dass entscheidende Informationen verloren gehen, während eine zu komplexe Zerlegung zu einer Überanpassung an die Trainingsdaten führen kann. Das richtige Gleichgewicht zu finden ist daher entscheidend für die Optimierung der Leistung bei neuen Daten.
Ein weiteres potenzielles Problem: Die Quell- und Zieldomänen können sich extrem voneinander unterscheiden, was zu heterogenen Daten führt, die eine Anpassung stark erschweren.
Die unterschiedlichen Merkmale zwischen den beiden Domänen können nämlich die Fähigkeit des Modells beeinträchtigen, Wissen angemessen zu übertragen.
Um diese Unannehmlichkeit zu vermeiden, müssen Zerlegungstechniken mit niedrigem Rang entwickelt werden, die in der Lage sind, Variationen zu erfassen und gleichzeitig die wesentlichen Strukturen beizubehalten.
Schließlich ist es in vielen Situationen nicht immer einfach, gelabelte Daten in der Zieldomäne zu erhalten. Sie können begrenzt oder einfach zu teuer sein.
Die Low Rank Adaptation erfordert jedoch in der Regel eine große Menge an Daten, um verallgemeinerbare Modelle zu erstellen. Dies erfordert weitere Forschung, um Methoden zu entwickeln, die nicht- oder halb-gelabelte Daten nutzen, wie z.B. transduktive Low Rank Adaptation.
Schlussfolgerung: Low Rank Adaptation, ein Schritt hin zur Entstehung einer allgemeinen KI
Durch die Lösung der Probleme, die mit der Domänenanpassung verbunden sind, hilft die Low Rank Adaptation dabei, die Leistung eines Machine-Learning-Modells effektiv auf verschiedene Domänen zu übertragen.
Somit stellt diese Methode einen potenziellen Weg zur Entwicklung einer allgemeinen KI dar, die sich bei jeder Aufgabe auszeichnen und ohne Daten lernen kann. Eine solche Erfindung wird von vielen als das ultimative Ziel der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz angesehen…
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