Как обучаются нейросети: этапы и принципы работы

ChatGPT почти безошибочно отвечает на вопрос про столицу редкой страны, а другой алгоритм узнаёт лицо человека на размытом фото двадцатилетней давности. Между «ничего не умеющей» моделью и такой точностью нет одного щелчка переключателя — есть долгий процесс, который специалисты называют обучением нейросети. Разбираемся, из каких этапов он состоит, почему требует столько вычислительной мощности и где у этого процесса есть пределы — это полезно знать каждому, кто пользуется ИИ-сервисами или планирует внедрять их в свою работу.

Упрощённая схема одного цикла обучения нейросети — данные, предсказание, ошибка, обновление весов.

Кратко:

• Обучение нейросети — это многократное повторение цикла «предсказание, ошибка, корректировка весов», а не разовая настройка модели.
• Есть три базовых подхода: обучение с учителем, без учителя и с подкреплением — они различаются тем, какую обратную связь получает модель.
• Качество и объём данных на этапе подготовки часто важнее архитектуры самой модели.
• Валидация на новых данных обязательна: без неё легко принять переобучение за высокое качество модели.
• Дообучение готовой базовой модели — более быстрый и дешёвый путь, чем обучение нейросети с нуля.

Что происходит внутри нейросети во время обучения

Во время обучения нейросеть миллионы раз повторяет один и тот же цикл: делает предсказание, сравнивает его с правильным ответом, вычисляет ошибку и немного корректирует внутренние параметры — веса — так, чтобы в следующий раз ошибиться меньше. Этот цикл выполняется автоматически на специализированных вычислительных мощностях, и именно многократное повторение, а не какая-то одна «формула интеллекта», постепенно делает модель точнее.

Сбор и подготовка данных: с чего начинается любая модель

Прежде чем модель увидит первый пример, инженеры собирают массив исходных данных — текстов, изображений, аудиозаписей или числовых рядов, — на которых нейросеть будет искать закономерности. Сырые данные почти никогда не готовы к использованию: их очищают от дубликатов и ошибок, размечают и приводят к единому формату.

• сбор из первичных источников — книг, статей, изображений, логов;
• очистка от дублей, повреждённых и противоречивых записей;
• разметка — присвоение примерам правильных меток или описаний;
• разбиение на обучающую, валидационную и тестовую выборки.

Например, значительная часть современных больших языковых моделей обучается на массивах текстов из книг, научных статей и общедоступных веб-страниц, а прогресс в распознавании изображений во многом опирался на крупный размеченный набор фотографий ImageNet, собранный исследователями Стэнфордского университета.

Обучение с учителем: модель учится на правильных ответах

Обучение с учителем — самый распространённый подход: модели показывают пары «вход — правильный ответ», например фотографию и подпись, что на ней изображено. Модель делает предсказание, сравнивает его с эталоном и корректирует параметры так, чтобы ошибка в следующий раз была меньше. Именно так чаще всего обучают модели классификации изображений, распознавания речи и перевода текста.

Обучение без учителя и с подкреплением

Помимо обучения с учителем существуют и другие подходы. При обучении без учителя модели не дают заранее известных правильных ответов — она сама ищет структуру в данных, например группирует похожие объекты по сходству. Обучение с подкреплением устроено иначе: модель совершает действия в некоторой среде и получает вознаграждение или штраф за результат, постепенно улучшая стратегию поведения. Такой подход в своё время использовали при обучении систем, играющих в сложные игры вроде го и шахмат, — в частности, в исследовательских проектах компании DeepMind.

Что такое веса нейросети и как работает обратное распространение ошибки

Веса — это числовые параметры внутри нейросети, которые определяют, как входные данные превращаются в предсказание. В начале обучения веса задаются случайным образом, поэтому первые предсказания модели практически бессмысленны. Затем в дело вступает обратное распространение ошибки (backpropagation) — механизм, который оценивает, насколько предсказание отличается от нужного результата, и постепенно меняет веса в сторону уменьшения этой ошибки. Процесс повторяется на огромном количестве примеров, пока качество предсказаний не выйдет на приемлемый уровень.

1. 1Сбор и разметка данных
2. 2Обучение модели на примерах
3. 3Валидация на новых данных
4. 4Дообучение под задачу
5. 5Развёртывание в продукте

Почему обучение больших моделей требует дата-центров и видеокарт

Обучение крупной модели требует дата-центров, потому что перебор миллионов примеров и одновременная корректировка огромного числа параметров — задача с колоссальным объёмом параллельных вычислений, которую обычный компьютер физически не способен выполнить за разумное время. Такие вычисления проводят на специализированных видеокартах и чипах, объединённых в кластеры. Поэтому многие компании арендуют вычислительные мощности через облачные вычисления, а не строят собственную инфраструктуру с нуля.

Как модель проверяют перед тем, как выпустить её в продукт

Перед запуском модель тестируют на данных, которые не участвовали в обучении, — этот этап называется валидацией. Он нужен, чтобы понять, действительно ли модель научилась находить общие закономерности, а не просто запомнила конкретные примеры из тренировочного набора.

• модель показывает высокое качество на тренировочных данных и заметно хуже на новых;
• предсказания слишком точно повторяют детали обучающей выборки;
• при небольшом изменении входных данных ответ модели резко меняется.

Если валидация выявляет такие признаки — это называют переобучением (overfitting), — разработчики возвращаются к более ранним этапам: пересматривают данные, архитектуру модели или параметры обучения.

Дообучение готовых моделей: путь без обучения с нуля

Обучить крупную модель с нуля способны лишь немногие компании с доступом к огромным датасетам и вычислительным мощностям. Поэтому куда более распространён другой подход — дообучение (fine-tuning): уже готовую базовую модель донастраивают под конкретную задачу на существенно меньшем наборе данных. Так, специализированные чат-боты и ассистенты часто создаются на основе крупных языковых моделей, дополнительно настроенных под конкретный сценарий использования.

Ограничения обучения: почему нейросети всё равно ошибаются

Обучение не гарантирует идеального результата. Модель может переобучиться, унаследовать искажения (bias) из исходных данных или выдавать неточные, но правдоподобно звучащие ответы — это явление иногда называют «галлюцинациями» модели. Именно поэтому даже развитые модели, включая современный искусственный интеллект, время от времени ошибаются и требуют проверки результатов человеком — особенно в задачах, где цена ошибки высока.

Где принципы обучения нейросетей пересекаются с задачами инвестора

Логика «собрать данные, проверить их, сделать вывод и перепроверить» применима не только к нейросетям, но и к любому системному подходу к принятию решений, включая инвестиции. Прежде чем полагаться на прогноз или сигнал от какого-либо алгоритма, полезно проверять его на исторических данных так же, как разработчики проверяют модель на валидационной выборке, — не подгоняя выводы под уже известный результат.

Чтобы системно собирать и проверять данные по конкретным бумагам, а не полагаться на интуицию, можно использовать дивидендный календарь и скринер акций на long-short.ru — они дают отправную точку для собственного анализа, а не готовый прогноз. А посчитать, как небольшие регулярные улучшения складываются в заметный результат — принцип, похожий на постепенную корректировку весов при обучении, — можно в калькуляторе сложного процента.

Сколько времени занимает обучение нейросети?

Однозначного ответа нет: время обучения зависит от размера модели, объёма данных и доступных вычислительных мощностей. Небольшую специализированную модель можно дообучить за часы, а обучение крупной модели с нуля способно занимать недели и месяцы непрерывной работы дата-центра.

Можно ли обучить нейросеть на собственных данных?

Да, для многих задач компании и разработчики дообучают уже существующую базовую модель на своих данных, а не создают нейросеть с нуля. Это быстрее, дешевле и требует значительно меньшего датасета, чем обучение с нуля.

Что такое переобучение простыми словами?

Переобучение — это ситуация, когда модель слишком точно подстраивается под тренировочные примеры и запоминает их особенности вместо общих закономерностей, из-за чего хуже работает на новых, ранее не встречавшихся данных.

Чем дообучение отличается от обучения с нуля?

Обучение с нуля предполагает создание модели и настройку всех её весов заново на огромном датасете, тогда как дообучение берёт уже готовую модель с настроенными весами и лишь донастраивает её под конкретную узкую задачу на существенно меньшем объёме данных.

Что делать дальше

Если вы пользуетесь ИИ-сервисами в работе или личных задачах, полезно помнить: за уверенным тоном ответа не всегда стоит проверенный факт, а итоговое качество модели напрямую зависит от данных и метода обучения, а не является некой врождённой способностью. Разумная практика — перепроверять важные ответы нейросети по независимым источникам, а для системного анализа данных, в том числе инвестиционных, использовать проверяемые инструменты вроде списка наблюдения и калькуляторов на long-short.ru, дополняя их собственной проверкой, а не заменяя её.

Материал носит справочный характер, не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией и не заменяет консультацию специалиста.