譯者 | 李睿

審校 | 重樓

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。隨著人工智能驅動的應用程序執行復雜任務的能力越來越強，數據科學家和機器學習工程師需要探索新方法。

要為特定用例開發最佳模型，利用合適的模型、數據集和部署可以簡化人工智能開發過程并產生最佳結果。

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：

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

在選擇模型架構時，需要考慮擁有的數據類型、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.卷積神經網絡（CNN）

卷積神經網絡（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據中的邊緣、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。

卷積神經網絡已經推出很長時間，它使用權重和參數來評估、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.遞歸神經網絡（RNN）

遞歸神經網絡（RNN）最適合處理序列或時間相關的數據，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，因為遞歸神經網絡（RNN）可以保留以前的輸入狀態，使它們能夠有效地捕獲序列中的依賴關系。

• 用例：序列數據、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：長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）、雙向RNN。

遞歸神經網絡（RNN）以前被設計用來支持自然語言處理任務，但已經被BERT和GPT等Transformer模型所取代。然而，遞歸神經網絡（RNN）仍然適用于高度連續任務和實時分析，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據的人工智能處理，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整、數據質量不高或訓練不足，Transformer可能會出現幻覺或假陽性。

• 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：擴散和生成對抗網絡（GAN）

擴散和生成對抗網絡（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、視頻或音樂的創意領域很受歡迎，它們也用于訓練模型中的數據增強。

• 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。經過數百次迭代，將使靜態模糊變成一幅原創藝術品。

生成對抗網絡（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）非常適合涉及與環境交互以實現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出色。

• 用例：游戲優化、漏洞發現、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。

可以看到許多業余愛好者創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，人工智能開發人員不允許人工智能剎車，以鼓勵其在轉彎時加速。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督神經網絡，旨在通過學習將輸入數據壓縮為更低維度的表示，然后對其進行重構，從而實現高效編碼。自動編碼器特別適合于諸如降維、數據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出色，在這些應用中，它們能夠去除數據中的噪聲或檢測偏離常態的異常模式。此外，自動編碼器還用于生成合成數據和特征提取，使其成為各種機器學習和數據預處理任務的通用工具。

• 用例：數據壓縮、異常檢測和降噪。
• 計算要求：中等計算能力；在處理較小數據時，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

模型選擇決策樹

除了利用Transformer的卷積神經網絡（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