تعلم النموذج التكيفي

1) لماذا القدرة على التكيف

العالم يتغير بشكل أسرع من دورات الإطلاق. يسمح التعلم التكيفي للنموذج بالتكيف مع البيانات/الأوضاع الجديدة دون إعادة البناء بالكامل: الحفاظ على الجودة، وتقليل وقت الاستجابة للانجراف، وتقليل تكلفة الملكية.

• جودة مستقرة عند مصدر الانجراف، ميزة، ملصق، مفهوم.
• الحد الأدنى للوقت بين الكشف عن القص وتحديث المعلمة.
• التكلفة والمخاطر الخاضعة للرقابة (الخصوصية/الإنصاف/الأمن).

2) أنواع وإشارات الانجراف

انحراف البيانات (المتغير): تغير توزيع X.
انجراف التسمية: ترددات الفئة/سياسة وضع العلامات.

الإشارات: PSI/JS/KS حسب الميزات، ومراقبة المعايرة، وانخفاض المقاييس على الرافضين/الوكلاء، وزيادة حصة التجاوزات من قبل البشر، وارتفاع الشكاوى/الحوادث.

3) مشغل التكيف

العتبة: PSI> X، p-value <α، المعايرة خارج المزامنة.
مؤقتة: نوافذ يومية/أسبوعية/منزلقة.
الحدث: إصدار منتج جديد، تسعير، دخول السوق.
الاقتصادي: التكلفة إلى الخطأ/حصة الخسائر> الحد.

يتم ترميز المشغلات على أنها سياسة كرمز واستعراضها.

4) نماذج التعلم التكيفي

1. إعادة التدريب الجماعي: بسيطة وموثوقة ؛ يتفاعل ببطء.
2. التعلم التدريجي/عبر الإنترنت: تحديث الأوزان في البث ؛ على الفور، ولكن مخاطر النسيان.
3. ضبط البداية الدافئة: البدء بالطراز السابق، تدريب إضافي في النافذة الجديدة.
4. PEFT/LoRA/Adapters (LLM/vectors): تحديثات ضيقة سريعة بدون FT كامل.
5. Distillation/Teacher→Student: نقل المعرفة عند تغيير البنية/المجال.
6. تكيف/نقل المجال: تجميد الأساس + ضبط «الرأس».
7. التعلم التلوي/Hypernets: تسريع إعادة التدريب بأمثلة قليلة.
8. قطاع الطرق/RL: تكييف السياسات استجابة لاستجابة البيئة.
9. التعلم الاتحادي: التخصيص دون الحصول على البيانات الأولية.

5) استراتيجيات نمط البيانات

البث: محسنات عبر الإنترنت (SGD/Adam/Adagrad)، مقاييس EMA، النوافذ المنزلقة، حاجز البروفة لمكافحة النسيان.
الدفعات الدقيقة: مقاس صغير عادي (ساعة/يوم)، توقف مبكرًا عن طريق التحقق من الصحة.
نوافذ الدفعة: دحرجة 7/14/30d حسب المجال، طبقية للفئات النادرة.
عدد قليل من اللقطات: PEFT/محولات، ضبط سريع، إدخالات استرجاع لـ LLM.

6) السيطرة الكارثية على النسيان

بروفة.
التسوية: EWC/LwF/ELR - عقوبة الابتعاد عن الأهمية السابقة.
التقطير: KLD إلى النموذج السابق على بيانات المرساة.
خليط الخبراء/شرط السياق: اختصاصيون مختلفون حسب الجزء.
ذوبان الجليد: تجميد الأساس، تدريب إضافي للطبقات العليا.

7) التخصيص والتجزئة

Global + Local heads: common base, "heads' ever section (region/channel/VIP).
محولات/تضمين لكل مستخدم: ذاكرة سهلة للمستخدم.
البوابة حسب السياق: توجيه حركة المرور إلى أفضل خبير (وزارة التعليم/أجهزة التوجيه).
حراس الإنصاف: تأكد من أن التخصيص لا يؤدي إلى تفاقم التكافؤ الجماعي.

8) التعلم النشط (رجل في الدائرة)

استراتيجيات استعلام الترميز: أقصى قدر من عدم اليقين، الهامش/الإنتروبيا، المجموعة الأساسية، لجنة الانتهاكات.
الميزانيات والمواعيد النهائية: حصص الترميز اليومية، والاستجابة لاتفاقات البيئة المستدامة.
قبول الترميز: التحكم في موافقة المعلقين، اختبارات الذهب الصغيرة.
إغلاق الحلقة: تدريب إضافي فوري على الملصقات الحقيقية الجديدة.

9) اختيار المحسنات والجداول الزمنية

عبر الإنترنت: Adagrad/AdamW مع خيارات الاضمحلال والمقطع والتخرج و EMA.
الجداول: إعادة تشغيل جيب التمام، دورة واحدة، warmup→decay.
للجدول: GBDT المتزايد (تحديث الأشجار/إضافة الأشجار).
بالنسبة إلى LLM: منخفض lr، مرتبة LoRA للمهمة، مراقبة الجودة حسب اللوائح.

10) بيانات التكيف

المخزن المؤقت عبر الإنترنت: حالات إيجابية/سلبية جديدة، توازن الفصل.
إعادة الترجيح: الترجيح المهم при الانجراف المتغاير.
تعدين الأمثلة الصعبة: أخطاء فادحة في الأولوية.
عقود البيانات: المخططات/الجودة/أقنعة PII - نفس الشيء بالنسبة لتيار الإنتاج.

11) تقييم الجودة التكيفي

Pr-/Post-lift: A/B أو شبه تجربة مفسرة.
التحقق المتداول: انقسامات زمنية، اختبار خارج الوقت.
حواجز الحماية: المعايرة، السمية/إساءة الاستخدام، عتبات الثقة الآمنة.
أسوأ قطاع للتتبع: مراقبة أسوأ قطاع، وليس فقط المتوسط.
Staleness KPI: الوقت منذ آخر تكيف ناجح.

12) MLOps: العملية والتحف

السجل النموذجي: النسخة، التاريخ، نافذة البيانات، التجزئة المميزة، القطع الأثرية الفائقة (PEFT).
نسب البيانات: من المصادر إلى المخزن المميز ؛ تجميد شرائح التدريب.
خطوط الأنابيب: DAG для fit→eval→promote→canary→rollout، с العودة التلقائية.
الظل/الكناري: مقارنة مع نسخة الإنتاج على حركة المرور الحقيقية.
إمكانية الملاحظة: الكمون/التكلفة، الانجراف، الإنصاف، السلامة، معدل التجاوز.
سياسة الإصدار: من وتحت أي مقاييس تنقر «تروج».

13) الأمن والخصوصية والحقوق

تقليل PII والإخفاء، خاصة في مخزونات البث.
التكيف مع الحفاظ على الخصوصية: FL/التجميع الآمن، DP-clips/الضوضاء للمجالات الحساسة.
الأخلاقيات: حظر autoadapt في الحلول عالية المخاطر (الإنسان في الحلقة إلزامي).
اغتراب المعرفة: التحكم في التسربات من خلال التقطير/مفاتيح الفخ المدمجة.

14) الاقتصاد وتعديلات SLO

تحديثات SLA: على سبيل المثال، TTA (وقت التكيف) ≤ 4 ساعات عند الانجراف.
حواجز حماية الميزانية: حدود ساعات/يوم وحدة معالجة الرسومات، الحد الأقصى للخروج/التخزين.
سياسة مدركة للتكلفة: النوافذ الليلية، أولوية النماذج الحرجة، PEFT بدلاً من FT الكامل.
Cache/retriever: for LLM - زيادة الأساس دون تدريب كامل.

15) أنتيباترن

«تعلم دائمًا وفي كل مكان»: تنجرف → غير المنضبطة والملائمة عبر الإنترنت إلى الهاوية.
عدم وجود بروفة/تسوية: نسيان كارثي.
لا يوجد فحص غير متصل بالإنترنت/عبر الإنترنت: إصدارات «بالعين».
إعادة التدريب على الشكاوى/الطعون: استغلال ردود الفعل من جانب المهاجمين.
مزج المجال: نموذج واحد لقطاعات مختلفة جذريًا دون توجيه.
عدم إمكانية التتبع: لا يمكنك إعادة إنتاج ما أعدت تدريبه عليه.

16) خارطة طريق التنفيذ

1. الاكتشاف: الخريطة العائمة، والقطاعات، والمقاييس والمخاطر الحرجة ؛ حدد الوضع (الدفعة/عبر الإنترنت/PEFT).
2. الرصد: حواجز مراقبة المبادرة الأمنية لمكافحة الانتشار/المعايرة/الأعمال التجارية ؛ التنبيهات والألواح.
3. تكيف أفضل لاعب: نافذة متدحرجة + بداية دافئة ؛ الكناري + العودة التلقائية.
4. السلامة/القناع: الأقنعة، FL/DP إذا لزم الأمر ؛ سجلات مراجعة الحسابات.
5. التعلم النشط: حلقة الترميز مع الميزانية و SLA.
6. المقياس: الرؤوس القطاعية/وزارة التعليم، عوازل البروفة، التقطير.
7. التحسين: PEFT/LoRA، جداول زمنية مدركة للتكلفة، التعلم التلوي، اختيار المشغل التلقائي.

17) قائمة مرجعية قبل التمكين من التكيف التلقائي

• يتم تحديد المشغلات (PSI/metrics) والعتبات والنوافذ وقناة المالك والتصعيد.
• هناك شفاء غير متصل بالإنترنت وكناري/ظل على الإنترنت ؛ مقاييس الحراسة وتعزيز المعايير.
• يتم تضمين البروفة/التقطير/التسوية مقابل النسيان.
• البيانات/الأوزان/دلتا PEFT محفوظة ؛ لقطة النافذة مخزنة.
• السياسات المفروضة في مجال الخصوصية/معايير الاستثمار الدولية ؛ الوصول إلى حاجز التدقيق.
• ميزانيات وحدود الموارد ؛ توقف الطوارئ والتراجع التلقائي.
• الوثائق: بطاقة نموذجية (منطقة تطبيق محدثة)، حوادث كتيبات التشغيل.

18) قوالب مصغرة (زائفة YAML/code)

سياسة التكيف التلقائي

yaml adapt_policy:
triggers:
- type: psi_feature; feature: device_os; threshold: 0. 2; window: 7d
- type: metric_drop; metric: auc; delta: -0. 03; window: 3d mode: warm_start_finetune method:
lora: {rank: 8, alpha: 16, lr: 2e-4, epochs: 1}
rehearsal:
buffer_days: 30 size: 200k guardrails:
min_calibration: ece<=0. 03 worst_segment_auc>=0. 78 rollout: {canary: 10%, promote_after_hours: 6, rollback_on_guardrail_fail: true}
budgets: {gpu_hours_day: 40}

تحديث عبر الإنترنت (صورة مصغرة)

python for batch in stream():
x,y = batch. features, batch. labels loss = model. loss(x,y) + reg_ewc(theta, theta_old, fisher, λ=0. 5)
loss. backward(); clip_grad_norm_(model. parameters(), 1. 0)
opt. step(); ema. update(model); opt. zero_grad()
if t % eval_k == 0: online_eval()

طابور التعلم النشط

yaml al_queue:
strategy: "entropy"
daily_budget: 3000 sla_labeling_h: 24 golden_checks: true

19) خلاصة القول

التدريب التكيفي للنماذج ليس «إعادة تشغيل التدريب»، ولكنه دائرة هندسية: الكشف عن الانجراف → والتكيف الآمن والاقتصادي → واختبار الجودة والإنصاف → والإطلاق المتحكم فيه مع إمكانية التراجع الفوري. من خلال الجمع بين المراقبة واستراتيجيات PEFT/عبر الإنترنت والتمرين ضد النسيان وحواجز الحماية الصارمة، تحصل على نماذج تتغير بشكل موثوق مع البيانات وتستمر في تقديم فوائد قابلة للقياس.