Wentao Zhang Yang Young Lu Yuntian Deng

الملخص

عادةً ما تتبع عمليات تدريب الشبكات العصبية التقليدية وصفات تحسين ثابتة مسبقة التصميم، مما يفتقر إلى المرونة اللازمة للرد الديناميكي على عدم الاستقرار أو المشكلات الناشئة أثناء التدريب. في هذه الورقة، نقدّم إطارًا يُسمى "التدريب التفاعلي" (Interactive Training)، وهو إطار مفتوح المصدر يمكّن من التدخل الفوري القائم على التغذية الراجعة أثناء تدريب الشبكات العصبية، سواء من قبل خبراء بشريين أو وكالات ذكاء اصطناعي آلية. يعتمد هذا الإطار بشكل أساسي على خادم تحكم (control server) يُسهم في تنسيق الاتصال بين المستخدمين أو الوكالات والعملية الجارية للتدريب، مما يتيح للمستخدمين تعديل معلمات المُحسّن (optimizer hyperparameters) وبيانات التدريب ونُسخ النموذج (model checkpoints) بشكل ديناميكي. من خلال ثلاث دراسات حالة، نُظهر أن "التدريب التفاعلي" يحقق استقرارًا أعلى في التدريب، ويقلل من حساسية النموذج للمعلمات الأولية، ويعزز القدرة على التكيّف مع التغيرات في احتياجات المستخدمين، ممّا يُمهّد الطريق نحو نموذج مستقبلي للتدريب، حيث تقوم وكالات الذكاء الاصطناعي بالرصد التلقائي لسجلات التدريب، وحل المشكلات بشكل استباقي، وتحسين ديناميكيات التدريب بشكل تلقائي.