深度学习目前存在以下几个方面的瓶颈:
一、数据瓶颈
大部分模型依赖大量标记数据进行训练,但高质量的数据有限。
突破方法:
- 使用弱监督方法,减少标注量
- 利用大量无标签数据进行预训练
- 数据增强产生更多训练样本
二、计算瓶颈
要求大量计算资源来支持大模型的训练。
突破方法:
- 使用低精度计算等技术降低消耗
- 使用专门的芯片加速训练
- 使用分布式计算
三、理解瓶颈
模型难以解释其预测结果。
突破方法:
- 使用可解释AI技术提高理解能力
- 可视化模型内部机制等
四、创新瓶颈
模型缺少想象力和直觉,局限于样本内部规则。
突破方法:
- 通过人工引导知识来提升能力
- 结合evolutionary techniques等方法
五、适用瓶颈
模型缺乏普适性,应用受限。
突破方法:
- 在更多领域收集数据进行预训练
- 找到通用的表示等方法
总的来说,深度学习主要瓶颈在:
- 数据瓶颈
- 计算瓶颈
- 理解瓶颈
- 创新瓶颈
- 适用瓶颈
可以通过:
- 弱监督学习
- 低精度计算
- 可解释AI
- 人工知识引入
- 通用表示