Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

📱 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.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/tw/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/962

907 viewsMay 6 at 17:53

📱 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.

Библиотека собеса по Data Science