📱Как кросс-валидация применяется к большим нейросетям (например, GPT-подобным моделям) с миллионами или миллиардами параметров
Полноценная k-фолд кросс-валидация в контексте таких моделей обычно непрактична из-за колоссальных затрат времени и вычислительных ресурсов. Однако есть ряд подходов, позволяющих сбалансировать проверку качества модели и реалистичность обучения:
❗️Возможные стратегии
1. Уменьшенное значение k (Reduced k)
Часто используют просто отложенную выборку (hold-out) или 2-фолд кросс-валидацию. Иногда применяют случайные разбиения несколько раз вместо традиционных 5-10 фолдов.
2. Чекпойнты и частичное повторное использование весов
Хотя обучение на каждом фолде требует разных данных, можно: 🟠дообучать модель с уже натренированными весами, 🟠использовать подходы transfer learning или fine-tuning.
Это не полностью корректно, но снижает затраты.
3. Параллельное и распределённое обучение
Если есть достаточное количество ресурсов (кластер, TPU/облачные GPU), фолды можно обучать параллельно.
4. Субсэмплирование данных
При очень больших датасетах можно делать случайную подвыборку на каждом фолде. Это сохраняет распределение, но уменьшает общий объём обучающих данных.
📱Как кросс-валидация применяется к большим нейросетям (например, GPT-подобным моделям) с миллионами или миллиардами параметров
Полноценная k-фолд кросс-валидация в контексте таких моделей обычно непрактична из-за колоссальных затрат времени и вычислительных ресурсов. Однако есть ряд подходов, позволяющих сбалансировать проверку качества модели и реалистичность обучения:
❗️Возможные стратегии
1. Уменьшенное значение k (Reduced k)
Часто используют просто отложенную выборку (hold-out) или 2-фолд кросс-валидацию. Иногда применяют случайные разбиения несколько раз вместо традиционных 5-10 фолдов.
2. Чекпойнты и частичное повторное использование весов
Хотя обучение на каждом фолде требует разных данных, можно: 🟠дообучать модель с уже натренированными весами, 🟠использовать подходы transfer learning или fine-tuning.
Это не полностью корректно, но снижает затраты.
3. Параллельное и распределённое обучение
Если есть достаточное количество ресурсов (кластер, TPU/облачные GPU), фолды можно обучать параллельно.
4. Субсэмплирование данных
При очень больших датасетах можно делать случайную подвыборку на каждом фолде. Это сохраняет распределение, но уменьшает общий объём обучающих данных.
Content is editable within two days of publishing While some crypto traders move toward screaming as a coping mechanism, many mental health experts have argued that “scream therapy” is pseudoscience. Scientific research or no, it obviously feels good. Select “New Channel” Administrators How to Create a Private or Public Channel on Telegram?
from us
