Pretraining là gì?

Pretraining đề cập đến quá trình huấn luyện ban đầu trong học máy và học sâu, đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính. Quá trình này được thiết kế để cho phép các mô hình học các đặc điểm và mẫu chung trước khi tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể.

Trong giai đoạn pretraining, các mô hình thường được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn không có nhãn. Điều này cho phép chúng nắm bắt được cấu trúc cơ bản, ngữ pháp và thông tin ngữ nghĩa trong dữ liệu. Ví dụ, các mô hình ngôn ngữ đã được huấn luyện trước như BERT và GPT học các mối quan hệ và thông tin ngữ cảnh giữa các từ bằng cách quan sát một lượng lớn văn bản.

Một lợi thế quan trọng của pretraining là khả năng cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình trong các nhiệm vụ cụ thể, đặc biệt là khi các mẫu hiếm. Bằng cách pretraining trên các tập dữ liệu rộng hơn, các mô hình có thể hội tụ nhanh hơn trong quá trình tinh chỉnh, qua đó tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán. Tuy nhiên, pretraining cũng có những nhược điểm, chẳng hạn như yêu cầu cao về tài nguyên tính toán và khả năng gây ra thiên kiến và không chính xác.

Trong tương lai, với sự tiến bộ của công nghệ, các phương pháp pretraining có thể trở nên linh hoạt và hiệu quả hơn, tích hợp các cách tiếp cận mới nổi như học tự giám sát và học chuyển giao để nâng cao hơn nữa hiệu quả và khả năng áp dụng của mô hình.