一种很厉害的AI学习方式
现在的AI已经很强了。包括ChatGPT, Midjourney, Yolov8, AutoGPT等等的AI模型都让我们感受到了AI的强大。
但是,在一个AI模型发布之前,需要经过大数据的漫长训练,有的时更是长达上百个小时(AI表示:我太难了)。
所以,当一个制造AI模型的团队想让AI模型更精准,更完美,他们就需要耗费大量时间和经费来重新从大数据库里训练模型。
这时候,有一个概念就出现了:实时学习(Real-time Learning)。
实时学习(Real-time Learning)的理想状态是指AI在运行的时候同步获取自己对一个被输入的“问题”的“答案”,把答案和问题加入进训练数据库,训练,然后在运行,并一直重复以上步骤。
这一训练方式和大脑学习的方式是一样的。
大脑会收集你接受到的 "问题" 和你提出的 "答案" 并训练自己,用的时候,大脑也会用别人的 "答案" 自我训练
所谓“问题“指的是AI需要做出回应的东西。
"答案" 就是对于 "问题" 的回应。
比如说,在一个人脸检测的AI模型中,"问题" 就是再次图片中的人脸的位置,"答案" 就是人脸的位置。
在一个NLP模型中,"问题" 是用户提的问题("请帮我写一个作文"),而 "答案" 是用户提的问题的答案。
BUT....
实时学习(Real-time Learning)在现实中并不是理想状态。在训练的时候,机器不能像大脑一样快速的训练,而且,当模型文件被重写的时候,检测模块会报错。
因此,一般的实时学习(Real-time Learning)是当 "问题" 和相应的 "答案" 积累到某个数目的时候才会重新训练模型。在训练模型之前,得创建当前模型的副本以保证 "回答" 模块稳定工作。然后在 "回答" 模块工作的同时训练模型的副本。训练完毕后让 "回答" 模块把要运行的模型改成副本模型,然后删除原本的模型。一直循环以上步骤就是实时学习(Real-time Learning)。
注:我现在正在尝试用YOLOv8做一个可以实时学习(Real-time Learning)的人脸检测软件。请敬请期待(代码会开源,而且我有可能会出一个教程)
注:代码已开源,可在GitHub - ivanhe123/Real-Time-Training-Yolov8 或何荣基 / Real Time Training Yolov8 · GitCode 中找到。教程已做完:实时训练Real-Time Training 教程(2023年全网第一)_何荣基的博客-CSDN博客。
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