📱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.
