Chắt lọc dữ liệu là gì? Tổng quan nhanh

Việc huấn luyện mô hình có vẻ như là phần tốn nhiều thời gian nhất trong công việc của một nhà khoa học dữ liệu. Nhưng trên thực tế, phần lớn thời gian của họ, thường từ 60% đến 80%, lại dành cho việc chuẩn bị dữ liệu : thu thập, làm sạch và sắp xếp dữ liệu để xây dựng mô hình. Khi tập dữ liệu ngày càng lớn, thời gian chuẩn bị cũng tăng lên, làm chậm quá trình thử nghiệm và khiến việc lặp lại trở nên khó khăn hơn.

Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã dành nhiều năm tìm kiếm các phương pháp để tối ưu hóa quá trình huấn luyện. Các phương pháp như dữ liệu tổng hợp, nén tập dữ liệu và các phương pháp tối ưu hóa tốt hơn đều nhằm mục đích giảm chi phí và khó khăn khi làm việc với các tập dữ liệu quy mô lớn, đồng thời tăng tốc quy trình làm việc của máy học.

Một câu hỏi quan trọng đặt ra là liệu chúng ta có thể thu nhỏ đáng kể tập dữ liệu mà vẫn đạt được hiệu suất tương tự như khi huấn luyện mô hình trên toàn bộ dữ liệu hay không. Phương pháp tinh lọc tập dữ liệu (dataset distillation) là một câu trả lời đầy hứa hẹn. 

Nó tạo ra một phiên bản nhỏ gọn của tập dữ liệu huấn luyện lớn trong khi vẫn bảo toàn các mẫu thiết yếu mà mô hình cần để học hiệu quả. Điều này giúp huấn luyện nhanh hơn, giảm nhu cầu tính toán và thử nghiệm hiệu quả hơn. Bạn có thể coi nó như một "tài liệu tóm tắt" cho mô hình, một tập hợp nhỏ các ví dụ dữ liệu tổng hợp được thiết kế để dạy các mẫu cốt lõi giống như tập dữ liệu đầy đủ.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thức hoạt động của việc chắt lọc tập dữ liệu và cách nó hỗ trợ máy học và học sâu có khả năng mở rộng trong các ứng dụng thực tế. Bắt đầu nào!

Hiểu về quá trình chắt lọc tập dữ liệu

Chắt lọc tập dữ liệu là quá trình thu gọn một tập dữ liệu huấn luyện lớn thành một tập dữ liệu nhỏ hơn nhiều, nhưng vẫn cung cấp cho mô hình gần như cùng một thông tin như tập dữ liệu gốc. Nhiều nhà nghiên cứu cũng gọi quá trình này là cô đọng tập dữ liệu vì mục tiêu là nắm bắt các mẫu thiết yếu xuất hiện trên toàn bộ tập dữ liệu. 

Tập dữ liệu được tinh lọc khác với dữ liệu tổng hợp được tạo ngẫu nhiên hoặc đơn giản là việc chọn một tập con nhỏ hơn của các hình ảnh thực. Nó không phải là một tập dữ liệu giả ngẫu nhiên hoặc một bản sao được cắt xén từ bản gốc. 

Thay vào đó, nó được tối ưu hóa một cách có chủ đích để nắm bắt các mẫu quan trọng nhất. Trong quá trình này, mọi pixel và đặc điểm đều được điều chỉnh và tối ưu hóa sao cho mạng nơ-ron được huấn luyện trên dữ liệu đã được chắt lọc sẽ học được gần như thể nó được huấn luyện trên toàn bộ tập dữ liệu.

Ý tưởng này lần đầu tiên xuất hiện trong một bài báo trên arXiv năm 2018 của Tongzhou Wang, Jun-Yan Zhu, Antonio Torralba và Alexei A. Efros. Các thử nghiệm ban đầu sử dụng các tập dữ liệu đơn giản như MNIST và CIFAR-10 , giúp dễ dàng chứng minh rằng một vài mẫu được chọn lọc có thể thay thế cho hàng nghìn hình ảnh thực tế. 

‍

Kể từ đó, các nghiên cứu tiếp theo đã thúc đẩy việc chắt lọc tập dữ liệu tiến xa hơn, bao gồm các phương pháp được công bố tại ICML và ICLR giúp việc cô đọng hiệu quả hơn và có khả năng mở rộng quy mô.

Ý nghĩa của việc chắt lọc tập dữ liệu

Việc tinh lọc tập dữ liệu giúp cải thiện hiệu quả huấn luyện và rút ngắn chu kỳ phát triển. Bằng cách giảm lượng dữ liệu mà mô hình cần học, nó làm giảm yêu cầu về tính toán. 

Điều này đặc biệt hữu ích cho việc học liên tục, nơi các mô hình được cập nhật theo thời gian, tìm kiếm kiến trúc mạng nơ-ron, nơi nhiều thiết kế mô hình được thử nghiệm, và huấn luyện trên thiết bị biên, nơi các mô hình chạy trên các thiết bị nhỏ với bộ nhớ và năng lượng hạn chế. Nhìn chung, những lợi ích này làm cho việc chắt lọc tập dữ liệu trở thành một lựa chọn tuyệt vời để khởi tạo nhanh, tinh chỉnh nhanh chóng và xây dựng các nguyên mẫu ban đầu trong nhiều quy trình làm việc học máy.

Tổng quan về cách thức hoạt động của quá trình chưng cất tập dữ liệu.

Quá trình chưng cất tập dữ liệu tạo ra các mẫu huấn luyện tổng hợp, hay được tạo ra một cách nhân tạo. Các mẫu này giúp mô hình học theo cách gần giống nhất với việc huấn luyện trên dữ liệu thực. Nó hoạt động bằng cách theo dõi ba yếu tố chính trong quá trình huấn luyện thông thường. 

Đầu tiên là hàm mất mát, là điểm số lỗi của mô hình cho thấy mức độ sai lệch của các dự đoán. Thứ hai là các tham số của mô hình, là các trọng số nội bộ của mạng được cập nhật khi nó học. 

Thứ ba là quỹ đạo huấn luyện, mô tả cách lỗi và trọng số thay đổi từng bước theo thời gian. Các mẫu tổng hợp sau đó được tối ưu hóa sao cho, khi mô hình huấn luyện trên chúng, lỗi giảm xuống và trọng số được cập nhật theo cùng một cách như khi sử dụng toàn bộ tập dữ liệu.

Hướng dẫn từng bước về quá trình chắt lọc tập dữ liệu

Dưới đây là cái nhìn chi tiết hơn về cách thức hoạt động của quy trình chắt lọc tập dữ liệu: 

• Bước 1 - Khởi tạo các điểm ảnh tổng hợp: Quá trình bắt đầu với các hình ảnh tổng hợp đóng vai trò là đầu vào có thể học được. Ban đầu, những hình ảnh này có cấu trúc rất ít và trông giống như những trang giấy trắng. Theo thời gian, chúng được tối ưu hóa thành các ví dụ giàu thông tin.
  
• Bước 2 - Tối ưu hóa bằng cách khớp gradient và lan truyền ngược: Khi mô hình huấn luyện trên các hình ảnh tổng hợp này, nó tạo ra các gradient cho biết mỗi pixel nên thay đổi như thế nào để phù hợp hơn với hành vi huấn luyện của dữ liệu thực. Lan truyền ngược là phương pháp mạng sử dụng để học hỏi từ các lỗi. Nó gửi lỗi ngược trở lại qua mô hình để tìm ra pixel và trọng số nào gây ra lỗi, sau đó cập nhật chúng một chút. Sử dụng các gradient đó, lan truyền ngược điều chỉnh các hình ảnh tổng hợp từng bước để chúng trở nên hữu ích hơn cho việc huấn luyện.
  
• Bước 3 - Khớp hành vi giữa các bước huấn luyện: Phương pháp này cũng khớp các quỹ đạo huấn luyện, nghĩa là các thay đổi từng bước mà mô hình trải qua trong quá trình học. Điều này đảm bảo tập dữ liệu được chắt lọc sẽ hướng dẫn mô hình đi theo một lộ trình học tập tương tự như lộ trình mà nó sẽ đi theo với toàn bộ tập dữ liệu.
  
• Bước 4 - Kiểm chứng và khái quát hóa: Cuối cùng, tập dữ liệu đã được tinh lọc sẽ được đánh giá trên dữ liệu kiểm chứng thực tế để xem mô hình đã được huấn luyện hoạt động tốt như thế nào trên các ví dụ mới. Điều này kiểm tra xem dữ liệu tổng hợp có dạy các mẫu chức năng tổng quát thay vì khiến mô hình ghi nhớ các mẫu cụ thể hay không.
• ‍

Các phương pháp chắt lọc tập dữ liệu chính 

Tất cả các phương pháp chắt lọc tập dữ liệu đều được xây dựng trên cùng một ý tưởng cốt lõi, ngay cả khi chúng sử dụng các thuật toán khác nhau để đạt được điều đó. Hầu hết các phương pháp đều thuộc ba loại: khớp hiệu suất, khớp phân phối và khớp tham số.

Tiếp theo, chúng ta hãy xem xét từng cái một và cách thức hoạt động của nó.

So khớp hiệu suất

Trong kỹ thuật chắt lọc tập dữ liệu, việc so khớp hiệu năng tập trung vào việc tạo ra một tập dữ liệu huấn luyện nhỏ gọn, được tối ưu hóa, cho phép mô hình đạt được độ chính xác gần như tương đương với khi được huấn luyện trên toàn bộ tập dữ liệu gốc. Thay vì chọn một tập con ngẫu nhiên, các mẫu được chắt lọc sẽ được tối ưu hóa sao cho mô hình được huấn luyện trên chúng sẽ cho ra các dự đoán tương tự, hành vi mất mát tương tự trong quá trình huấn luyện, hoặc độ chính xác cuối cùng tương tự như mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu gốc. 

Học siêu cấp là một phương pháp phổ biến được sử dụng để cải thiện quy trình này. Tập dữ liệu được chắt lọc sẽ được cập nhật thông qua các tập huấn luyện lặp đi lặp lại, do đó nó trở nên hiệu quả trong nhiều tình huống khác nhau. 

Trong các giai đoạn này, phương pháp mô phỏng cách mô hình học sinh học từ các mẫu dữ liệu đã được chắt lọc hiện tại, kiểm tra hiệu suất của mô hình trên dữ liệu thực và sau đó điều chỉnh các mẫu dữ liệu đã chắt lọc để chúng trở thành những "giáo viên" tốt hơn. Theo thời gian, tập dữ liệu đã chắt lọc học cách hỗ trợ quá trình học nhanh và khả năng khái quát hóa mạnh mẽ, ngay cả khi mô hình học sinh bắt đầu từ các trọng số ban đầu khác nhau hoặc sử dụng kiến trúc khác nhau. Điều này làm cho tập dữ liệu đã chắt lọc đáng tin cậy hơn và không bị ràng buộc vào một lần huấn luyện duy nhất.

‍

‍

Kỹ thuật khớp phân phối

Trong khi đó, phương pháp khớp phân phối tạo ra dữ liệu tổng hợp phù hợp với các mẫu thống kê của tập dữ liệu thực. Thay vì chỉ tập trung vào độ chính xác cuối cùng của mô hình, phương pháp này tập trung vào các đặc điểm bên trong mà mạng nơ-ron tạo ra trong quá trình học.

Tiếp theo, chúng ta hãy xem xét hai kỹ thuật thúc đẩy việc khớp phân phối.

Phân phối khớp một lớp

So khớp phân phối một lớp tập trung vào một lớp duy nhất của mạng nơ-ron và so sánh các đặc trưng mà nó tạo ra cho dữ liệu thực và dữ liệu tổng hợp. Những đặc trưng đó, còn được gọi là các kích hoạt, ghi lại những gì mô hình đã học được tại điểm đó trong mạng. 

Bằng cách tạo ra dữ liệu tổng hợp có mức kích hoạt tương tự, phương pháp này khuyến khích tập dữ liệu được tinh chỉnh phản ánh cùng các mô hình quan trọng như tập dữ liệu gốc. Trên thực tế, các mẫu tổng hợp được cập nhật liên tục cho đến khi mức kích hoạt ở lớp được chọn khớp chặt chẽ với mức kích hoạt từ hình ảnh thực. 

Phương pháp này tương đối đơn giản vì nó chỉ căn chỉnh một cấp độ biểu diễn tại một thời điểm. Nó có thể hoạt động đặc biệt tốt trên các tập dữ liệu nhỏ hơn hoặc các tác vụ mà việc khớp các hệ thống phân cấp đặc trưng đa tầng sâu là không cần thiết. Bằng cách căn chỉnh rõ ràng một không gian đặc trưng, việc khớp một lớp cung cấp một tín hiệu ổn định và có ý nghĩa để học với tập dữ liệu đã được tinh chỉnh.

Phân phối đa lớp phù hợp

Phương pháp so khớp phân phối đa lớp dựa trên ý tưởng so sánh dữ liệu thực và dữ liệu tổng hợp bằng cách thực hiện việc này ở nhiều lớp của mạng nơ-ron thay vì chỉ một lớp. Các lớp khác nhau thu thập các loại thông tin khác nhau, từ các cạnh và kết cấu đơn giản ở các lớp đầu đến hình dạng và các mẫu phức tạp hơn ở các lớp sâu hơn. 

Bằng cách khớp các đặc điểm trên các lớp này, tập dữ liệu được tinh chỉnh sẽ phản ánh những gì mô hình học được ở nhiều cấp độ. Vì nó căn chỉnh các đặc điểm trong toàn bộ mạng, phương pháp này giúp dữ liệu tổng hợp bảo tồn các tín hiệu phong phú hơn mà mô hình dựa vào để phân biệt các lớp. 

Điều này đặc biệt hữu ích trong thị giác máy tính , tức là các tác vụ mà mô hình học cách hiểu hình ảnh và video, bởi vì các mẫu hữu ích được phân bố trên nhiều lớp. Khi sự phân bố đặc trưng khớp tốt ở nhiều độ sâu, tập dữ liệu được chắt lọc sẽ đóng vai trò là một sự thay thế mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn cho dữ liệu huấn luyện gốc.

Phương pháp khớp tham số

Một hạng mục quan trọng khác trong việc chắt lọc tập dữ liệu là khớp tham số. Thay vì khớp độ chính xác hoặc phân bố đặc trưng, nó khớp cách trọng số của mô hình thay đổi trong quá trình huấn luyện. Bằng cách làm cho quá trình huấn luyện trên tập dữ liệu đã được chắt lọc tạo ra các cập nhật tham số tương tự như huấn luyện trên dữ liệu thực, mô hình sẽ đi theo một lộ trình học tập gần như giống hệt nhau. 

Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét hai phương pháp khớp tham số chính.

Ghép nối một bước

Phương pháp so khớp một bước so sánh những gì xảy ra với trọng số của mô hình sau chỉ một bước huấn luyện trên dữ liệu thực. Tập dữ liệu được tinh chỉnh sau đó được điều chỉnh sao cho mô hình được huấn luyện trên đó trong một bước sẽ tạo ra sự cập nhật trọng số rất tương đồng. Vì chỉ tập trung vào một lần cập nhật duy nhất này, phương pháp này rất đơn giản và nhanh chóng.

Nhược điểm là một bước duy nhất không phản ánh toàn bộ quá trình học tập, đặc biệt đối với các nhiệm vụ khó hơn, nơi mô hình cần nhiều lần cập nhật để xây dựng các đặc trưng phong phú hơn. Vì vậy, phương pháp khớp một bước thường hoạt động tốt nhất trên các bài toán đơn giản hơn hoặc các tập dữ liệu nhỏ hơn, nơi các mẫu hữu ích có thể được nhận diện nhanh chóng.

Ghép tham số nhiều bước

Ngược lại, phương pháp khớp tham số nhiều bước xem xét cách các trọng số của mô hình thay đổi qua nhiều bước huấn luyện, chứ không chỉ một bước. Chuỗi cập nhật này chính là quỹ đạo huấn luyện của mô hình. 

Tập dữ liệu được chắt lọc được xây dựng sao cho khi mô hình huấn luyện trên các mẫu tổng hợp, quỹ đạo của nó sẽ bám sát quỹ đạo mà nó sẽ đi trên dữ liệu thực. Bằng cách khớp với một khoảng thời gian học dài hơn, tập dữ liệu được chắt lọc nắm bắt được nhiều cấu trúc hơn trong quá trình huấn luyện ban đầu.

Vì phản ánh quá trình học tập diễn ra theo thời gian, phương pháp khớp nhiều bước thường hoạt động tốt hơn đối với các tập dữ liệu lớn hơn hoặc phức tạp hơn, nơi các mô hình cần nhiều lần cập nhật để nắm bắt được các mẫu hữu ích. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn vì nó phải thực hiện nhiều bước. track Nó bao gồm nhiều bước, nhưng thường tạo ra các tập dữ liệu được chắt lọc có khả năng khái quát hóa tốt hơn và mang lại hiệu suất cao hơn so với phương pháp khớp một bước.

Cách thức tạo và tối ưu hóa tập dữ liệu tổng hợp hoạt động như thế nào

Với sự hiểu biết tốt hơn về các phương pháp chưng cất chính, giờ đây chúng ta có thể xem xét cách tạo ra dữ liệu tổng hợp. Trong phương pháp chưng cất tập dữ liệu, các mẫu tổng hợp được tối ưu hóa để nắm bắt tín hiệu học tập quan trọng nhất, do đó một tập hợp nhỏ có thể thay thế một tập dữ liệu lớn hơn nhiều. 

Tiếp theo, chúng ta sẽ xem dữ liệu được chắt lọc này được tạo ra và đánh giá như thế nào.

Tạo và đánh giá hình ảnh tinh chế

Trong quá trình tinh lọc tập dữ liệu, các điểm ảnh tổng hợp được cập nhật qua nhiều bước huấn luyện. Mạng nơ-ron học hỏi từ các hình ảnh tổng hợp hiện tại và gửi phản hồi dựa trên độ dốc, cho thấy mỗi điểm ảnh cần thay đổi như thế nào để phù hợp hơn với các mẫu trong tập dữ liệu thực. 

Điều này hoạt động vì quá trình này có thể vi phân được (nghĩa là mỗi bước đều diễn ra mượt mà và có độ dốc được xác định rõ ràng, do đó những thay đổi nhỏ ở từng pixel dẫn đến những thay đổi có thể dự đoán được trong hàm mất mát), cho phép mô hình điều chỉnh dữ liệu tổng hợp một cách mượt mà trong quá trình giảm độ dốc.

Khi quá trình tối ưu hóa tiếp tục, các hình ảnh tổng hợp bắt đầu hình thành cấu trúc có ý nghĩa, bao gồm các hình dạng và kết cấu mà mô hình nhận ra. Những hình ảnh tổng hợp được tinh chỉnh này thường được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại hình ảnh vì chúng nắm bắt được các tín hiệu thị giác quan trọng mà bộ phân loại cần học.

Các tập dữ liệu được tinh lọc được đánh giá bằng cách huấn luyện các mô hình trên chúng và so sánh kết quả với các mô hình được huấn luyện trên dữ liệu thực. Các nhà nghiên cứu đo lường độ chính xác xác thực và kiểm tra xem tập dữ liệu tổng hợp có bảo tồn các đặc điểm phân biệt (các mẫu hoặc tín hiệu mà mô hình dựa vào để phân biệt các lớp với nhau) cần thiết để phân tách các lớp hay không. Họ cũng kiểm tra tính ổn định và khả năng khái quát hóa trên các lần chạy khác nhau hoặc các thiết lập mô hình khác nhau để đảm bảo dữ liệu được tinh lọc không dẫn đến hiện tượng quá khớp.

Ứng dụng thực tiễn của việc chắt lọc dữ liệu

Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn các ví dụ cho thấy cách các tập dữ liệu được tinh chỉnh giúp tăng tốc quá trình huấn luyện và giảm chi phí tính toán trong khi vẫn duy trì hiệu suất mạnh mẽ, ngay cả khi dữ liệu bị hạn chế hoặc có tính chuyên biệt cao.

Sử dụng phương pháp chắt lọc tập dữ liệu cho các ứng dụng thị giác máy tính

Trong lĩnh vực thị giác máy tính, mục tiêu là huấn luyện các mô hình để hiểu dữ liệu hình ảnh như ảnh chụp và video. Các mô hình này học các mẫu như cạnh, kết cấu, hình dạng và đối tượng, sau đó sử dụng các mẫu đó cho các tác vụ như phân loại ảnh, phát hiện đối tượng hoặc phân đoạn. Bởi vì các bài toán thị giác thường có sự biến đổi rất lớn về ánh sáng, phông nền và góc nhìn, các hệ thống thị giác máy tính thường cần các tập dữ liệu lớn để có thể khái quát hóa tốt, điều này làm cho quá trình huấn luyện tốn kém và chậm.

Đối với các trường hợp sử dụng phân loại hình ảnh như quét y tế, giám sát động vật hoang dã hoặc phát hiện lỗi trong nhà máy, các mô hình thường phải đối mặt với sự đánh đổi khó khăn giữa độ chính xác và chi phí huấn luyện. Những nhiệm vụ này thường liên quan đến các tập dữ liệu khổng lồ.

Quá trình tinh lọc tập dữ liệu có thể nén tập dữ liệu huấn luyện ban đầu thành một số lượng nhỏ hình ảnh tổng hợp mà vẫn chứa các tín hiệu hình ảnh quan trọng nhất cho bộ phân loại. Trên các bộ dữ liệu chuẩn lớn như... ImageNet Các tập dữ liệu được tinh chỉnh chỉ sử dụng khoảng 4,2% hình ảnh gốc đã được chứng minh là vẫn duy trì độ chính xác phân loại cao. Điều này có nghĩa là một mô hình thay thế tổng hợp nhỏ có thể thay thế hàng triệu mẫu thực với lượng tính toán ít hơn nhiều.

Tìm kiếm kiến trúc thần kinh 

Tìm kiếm kiến trúc mạng nơ-ron (NAS) là một kỹ thuật tự động khám phá nhiều thiết kế mạng nơ-ron khả thi để tìm ra thiết kế phù hợp nhất cho một nhiệm vụ. Vì NAS phải huấn luyện và đánh giá một số lượng lớn các mô hình ứng cử viên, nên việc chạy nó trên toàn bộ tập dữ liệu có thể chậm và tốn rất nhiều tài nguyên tính toán. 

Quá trình chắt lọc tập dữ liệu giúp tạo ra một tập dữ liệu huấn luyện tổng hợp nhỏ gọn nhưng vẫn chứa tín hiệu học tập chính của dữ liệu gốc, nhờ đó mỗi kiến trúc ứng cử viên có thể được kiểm tra nhanh hơn nhiều. Điều này cho phép NAS so sánh các thiết kế một cách hiệu quả trong khi vẫn giữ được độ tin cậy tương đối cao về thứ hạng của các kiến trúc tốt so với kiến trúc kém, giảm chi phí tìm kiếm mà không làm giảm nhiều chất lượng mô hình cuối cùng.

Học hỏi liên tục và triển khai tại biên

Các hệ thống học tập liên tục, nghĩa là các mô hình liên tục cập nhật khi có dữ liệu mới thay vì chỉ được huấn luyện một lần, cần các bản cập nhật nhanh và tiết kiệm bộ nhớ. Các thiết bị biên như camera, điện thoại và cảm biến cũng đối mặt với những hạn chế tương tự vì chúng có ngân sách tính toán và lưu trữ hạn chế. 

Việc chắt lọc tập dữ liệu giúp ích trong cả hai trường hợp bằng cách nén một tập dữ liệu huấn luyện lớn thành một tập dữ liệu tổng hợp nhỏ gọn, nhờ đó các mô hình có thể thích nghi hoặc huấn luyện lại bằng cách sử dụng một tập dữ liệu nhỏ thay vì toàn bộ tập dữ liệu. Ví dụ, các nghiên cứu về siêu học dựa trên nhân (kernel-based meta-learning ) cho thấy chỉ cần 10 mẫu dữ liệu được chắt lọc có thể đạt được độ chính xác trên 64% trên CIFAR-10, một bộ dữ liệu chuẩn về phân loại hình ảnh. Vì tập dữ liệu được chắt lọc rất nhỏ gọn, việc cập nhật trở nên nhanh hơn và thiết thực hơn nhiều, đặc biệt khi các mô hình cần được làm mới thường xuyên.

Quá trình chắt lọc tập dữ liệu cũng có thể hoạt động song song với quá trình chắt lọc kiến thức đối với các mô hình ngôn ngữ lớn. Một tập dữ liệu được chắt lọc nhỏ có thể giữ lại các tín hiệu nhiệm vụ quan trọng nhất từ mô hình giáo viên, do đó mô hình học sinh được nén có thể được huấn luyện hoặc cập nhật hiệu quả hơn mà không làm giảm nhiều hiệu năng. Vì các tập dữ liệu này rất nhỏ, chúng đặc biệt hữu ích cho việc sử dụng ở biên hoặc trên thiết bị, nơi dung lượng lưu trữ và khả năng tính toán bị hạn chế nhưng bạn vẫn muốn mô hình duy trì độ chính xác sau khi cập nhật.

Ưu điểm và nhược điểm của việc chắt lọc dữ liệu

Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng phương pháp chưng cất tập dữ liệu:

• Rất phù hợp cho các thử nghiệm nhanh. Bạn có thể kiểm tra các kiến trúc, hàm mất mát hoặc siêu tham số mới mà không cần huấn luyện lại trên một tập dữ liệu khổng lồ mỗi lần.
• Lợi thế tiềm tàng về quyền riêng tư. Việc chia sẻ các mẫu tổng hợp tinh khiết có thể an toàn hơn so với việc chia sẻ dữ liệu người dùng thực, vì các ví dụ thô không được phơi bày trực tiếp.
• Thường mạnh hơn việc chỉ đơn giản chọn lọc tập con. Thay vì chỉ chọn các ví dụ, phương pháp chưng cất chủ động tối ưu hóa chúng để mang lại thông tin tối đa.

Mặc dù phương pháp chắt lọc dữ liệu mang lại một số ưu điểm, nhưng cần lưu ý một số hạn chế sau:

• Hiện tượng quá khớp (Overfitting ): Dữ liệu được chắt lọc thường hoạt động tốt nhất với kiến trúc được sử dụng trong quá trình chắt lọc và có thể chuyển đổi kém sang các mô hình rất khác.
• Nhạy cảm với các siêu tham số. Kết quả có thể phụ thuộc rất nhiều vào các yếu tố như tốc độ học, khởi tạo hoặc số bước chưng cất.
• Khó mở rộng quy mô để đáp ứng độ phức tạp trong thế giới thực. Các phương pháp hoạt động tốt trên các bộ dữ liệu chuẩn có thể mất độ chính xác trên các tập dữ liệu lớn, phức tạp hoặc có độ phân giải cao.

Những điều cần nhớ

Quá trình tinh lọc tập dữ liệu cho phép một tập hợp nhỏ các mẫu tổng hợp có thể huấn luyện mô hình hiệu quả gần như tương đương với một tập dữ liệu hoàn chỉnh. Điều này giúp máy học nhanh hơn, hiệu quả hơn và dễ mở rộng hơn. Khi các mô hình phát triển và yêu cầu nhiều dữ liệu hơn, các tập dữ liệu được tinh lọc cung cấp một cách thiết thực để giảm chi phí tính toán mà không làm giảm độ chính xác. 

Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu thêm về AI. Nếu bạn muốn xây dựng dự án AI thị giác của riêng mình, hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Khám phá thêm về các ứng dụng như AI trong chăm sóc sức khỏe và AI thị giác trong bán lẻ bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi.