Unsupervised Learning
Определение
Обучение без учителя — тип машинного обучения, при котором модель находит скрытые паттерны в данных без предварительной разметки.
Простое объяснение
Это когда AI сам находит группы и закономерности в данных, без подсказок — как если бы ты сам разложил игрушки по кучкам без инструкции.
Подробнее
Задачи unsupervised learning:
- Кластеризация — группировка похожих объектов
- Dimensionality reduction — сжатие данных
- Anomaly detection — поиск аномалий
- Pre-training — обучение LLM
Алгоритмы: K-means, PCA, Autoencoders.
Связанные термины
Speculative Decoding
Speculative Decoding — метод ускорения inference LLM, где маленькая модель генерирует черновые токены, а большая модель верифицирует их параллельно.
Pre-training
Предобучение — начальный этап обучения AI-модели на огромных объёмах неразмеченных данных для формирования базовых знаний и способностей.
Transfer Learning
Трансфер обучения — перенос знаний, полученных моделью на одной задаче, для решения другой, родственной задачи, ускоряя обучение и улучшая результаты.
KV Cache
KV Cache — механизм кэширования ключей (Keys) и значений (Values) в трансформерах для ускорения авторегрессивной генерации.