译者 | 李睿

审校 | 重楼

快速准确地训练人工智能模型，对于建立对这些工作流工具的信任非常重要。随着人工智能驱动的应用程序执行复杂任务的能力越来越强，数据科学家和机器学习工程师需要探索新方法。

要为特定用例开发最佳模型，利用合适的模型、数据集和部署可以简化人工智能开发过程并产生最佳结果。

选择合适的模型

选择最佳的模型架构对于完成特定任务而获得最佳结果非常重要。解决不同类型的问题需要不同的模型架构：

卷积神经网络（CNN）递归神经网络（RNN）Transformer模型生成对抗网络（GAN）和扩散模型强化学习自动编码器（Autoencoders）

在选择模型架构时，需要考虑拥有的数据类型、任务的复杂程度以及拥有的资源。从简单的模型开始，并根据需要逐步增加复杂性，这通常是一个好主意。除了以上列出的6个模型之外，还可以采用其他模型。

1.卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是完成图像处理任务的理想选择，擅长通过使用检测空间关系的过滤器提取视觉数据中的边缘、纹理和对象等模式。

用例：图像分类、对象检测。计算要求：由于视觉处理对GPU要求很高，因此需要更高的GPU计算能力。流行的架构：EfficientNet、ResNet、具有注意力机制的CNN。

卷积神经网络已经推出很长时间，它使用权重和参数来评估、分类和检测计算机视觉模型中的对象。随着Transformer架构的兴起，ViT（Vision Transformers）也成为一种强大的替代方案。

2.递归神经网络（RNN）

递归神经网络（RNN）最适合处理序列或时间相关的数据，其中信息的顺序是至关重要的。它们广泛应用于语言建模、语音识别和时间序列预测等应用中，因为递归神经网络（RNN）可以保留以前的输入状态，使它们能够有效地捕获序列中的依赖关系。

用例：序列数据、时间序列分析、语音识别、预测。计算要求：需要中等或更高的GPU计算能力。流行的架构：长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、双向RNN。

递归神经网络（RNN）以前被设计用来支持自然语言处理任务，但已经被BERT和GPT等Transformer模型所取代。然而，递归神经网络（RNN）仍然适用于高度连续任务和实时分析，例如天气建模和股票预测。

3. Transformer模型

Transformer模型彻底改变了序列数据的人工智能处理，特别是在自然语言处理任务中。Transformer并行处理整个文本序列，使用自我关注来权衡场景中不同标记、单词和短语的重要性。这种并行性提高了它们在复杂的基于语言的任务中的性能。如果训练没有适当调整、数据质量不高或训练不足，Transformer可能会出现幻觉或假阳性。

用例：语言处理、文本生成、聊天机器人、知识库。计算要求：训练需要极高的GPU计算能力，运行需要中等或更高的GPU计算能力。流行的架构：BERT和GPT。

可以增强Transformer模型，因为它们会被提示。因此，BERT和检索增强生成（RAG）是增强高度广义人工智能模型功能的方法。

4.图像生成模型：扩散和生成对抗网络（GAN）

扩散和生成对抗网络（GAN）用于生成新的、逼真的图像。这些图像生成模型在生成图像、视频或音乐的创意领域很受欢迎，它们也用于训练模型中的数据增强。

用例：通过提示生成图像、图像增强、艺术构思、3D模型生成、图像放大、去噪。计算要求：生成对抗网络（GAN）可以并行化，而扩散模型是顺序进行的。两者都需要更高的GPU计算能力，尤其是为了生成更高保真度的图像。流行的架构：Stable Diffusion、Midjourney、StyleGAN、DCGAN。

扩散模型利用去噪和图像识别技术来指导模型生成逼真的图像。经过数百次迭代，将使静态模糊变成一幅原创艺术品。

生成对抗网络（GAN）通过两个相互竞争的模型进行迭代式的“较量”：生成器用于创建图像，鉴别器用于评估生成的图像是真是假。通过不断的迭代训练，这两个模型不断提升性能，直到生成器能够击败鉴别器。

5.强化学习

强化学习（RL）非常适合涉及与环境交互以实现特定目标的决策任务。强化学习模型通过试错法进行学习，使其成为机器人、游戏和自主系统应用的理想选择，在这些应用中，模型从其行为中接收反馈，以逐步提高其性能。强化学习在人工智能必须随着时间的推移制定策略，平衡短期行动和长期目标的场景中表现出色。

用例：游戏优化、漏洞发现、打造竞技型CPU、决策。计算需求：取决于复杂性，但更高的GPU计算能力更有效。流行的架构：Q-Learning、DQN、SAC。

可以看到许多业余爱好者创建基于强化学习的人工智能来训练玩游戏的例子。强化学习模型的调整和训练需要仔细斟酌，以避免人工智能学习到非预期的行为。例如，在赛车游戏《Trackmania》中，人工智能开发人员不允许人工智能刹车，以鼓励其在转弯时加速。他们并不希望人工智能通过不断刹车来学会成功转弯，因为这样的方式并不是他们所期望的。

6.自动编码器（Autoencoders）

自动编码器是一种无监督神经网络，旨在通过学习将输入数据压缩为更低维度的表示，然后对其进行重构，从而实现高效编码。自动编码器特别适合于诸如降维、数据去噪和异常检测等任务。它们在图像和信号处理等应用中表现出色，在这些应用中，它们能够去除数据中的噪声或检测偏离常态的异常模式。此外，自动编码器还用于生成合成数据和特征提取，使其成为各种机器学习和数据预处理任务的通用工具。

用例：数据压缩、异常检测和降噪。计算要求：中等计算能力；在处理较小数据时，可在中等性能GPU上运行。流行的架构：Vanilla自动编码器，变分自动编码器（VAE）。模型选择指南

本文制作了一个表格和一个粗略的流程图，以帮助为特定用例选择合适的人工智能模型。这些只是建议，还有许多其他模型可供选择。

模型

用例

GPU计算需求

卷积神经网络

图像处理、分类和检测

★★★★

递归神经网络

时序数据，时间序列

★★★

Transformers模型

复杂自然语言、聊天机器人、知识库

★★★★★

生成对抗网络

数据生成

★★★★

扩散模型

图像生成

★★★★

强化学习

决策制定、机器人技术、游戏

★★★

自动编码器

数据压缩、异常检测

★★★

模型选择决策树

模型选择决策树

除了利用Transformer的卷积神经网络（CNN）替代方案ViT之外，还有其他可能更适合特定用例的模型。因此，开发人员和用户可以尝试采用不同的架构，以获得期望的结果。

但是，高效地训练这些模型，运行探索性分析，并对各种代码进行基准测试所需的计算成本相当高昂。因此，采用高性能的硬件对于缩短训练时间至关重要。

原文标题：Maximizing AI Training Efficiency: Selecting the Right Model，作者：Kevin Vu