Сложность нейронных сетей с каждым годом растет экспоненциально

Сложность нейронных сетей в целом растет с каждым годом. При этом рост сложности имеет экспоненциальный характер по ряду причин:

1. Стремительное увеличение числа параметров:

Нейронные сети становятся всё более глубокими (больше слоёв) и широкими (больше нейронов в слое). Это приводит к экспоненциальному (квадратичному) росту числа параметров (весов и смещений), которые нужно обучать. Примером являются большие языковые модели (LLM) с миллиардами параметров.

2. Рост вычислительных мощностей:

Развитие аппаратного обеспечения, особенно графических процессоров (GPU) и специализированных ускорителей, позволяет обучать и запускать всё более сложные нейронные сети.

3. Увеличение сложности архитектур:

Новые архитектуры нейронных сетей (например, трансформеры, GAN) имеют более сложную структуру и логику, чем более ранние сети. Такие архитектуры позволяют решать более сложные задачи, но они также требуют больше ресурсов и экспертизы для обучения.

4. Увеличение сложности данных:

Нейронные сети всё чаще используются для обработки сложных данных, таких как изображения, видео, звук и текст. Такие данные требуют более сложных моделей для эффективной обработки.

5. Автоматизация и оптимизация:

Развитие инструментов для автоматического проектирования и оптимизации архитектур нейронных сетей (например, AutoML) также способствует росту сложности.

Нюансы и ограничения:

1. Закон убывающей отдачи. Хотя сложность нейронных сетей растет, не всегда более сложная модель приводит к пропорциональному улучшению результатов. В какой-то момент может начаться закон убывающей отдачи (чем сложнее, тем меньше пользы).

2. Ограничение данных. Для обучения очень сложных моделей требуется огромное количество данных, которые не всегда доступны.

3. Ограничение вычислительных ресурсов. Хотя вычислительные мощности растут, они всё еще могут быть ограничением для обучения самых сложных моделей.

4. Проблемы интерпретируемости. Очень сложные нейронные сети могут быть трудно интерпретируемыми, что затрудняет понимание их работы и исправление ошибок.

5. Проблемы “черного ящика”. Сложные нейронные сети часто представляют собой “черный ящик” — сложно понять, как они принимают решения. Это может вызывать опасения в критических приложениях.

6. Возможность “ложного” роста сложности. Иногда сложность нейронных сетей увеличивается не для достижения более качественного результата, а из-за архитектурных “трендов”.

Таким образом, сложность нейронных сетей в целом растет с каждым годом, и этот рост имеет признаки экспоненциального характера, в первую очередь, за счет увеличения числа параметров, роста вычислительных мощностей и усложнения архитектур. Однако, существует ряд ограничений и нюансов, которые нужно учитывать. Рост сложности не всегда гарантирует пропорциональное улучшение результатов. Кроме того, существуют важные проблемы интерпретируемости и “черного ящика”.

Экспоненциальный рост сложности нейронных сетей — это важная тенденция, которая влияет на развитие всего машинного обучения и мира в целом.

Архитектор MLSecOps

Николай Павлов

Источник: vk.com

Комментарии: