یادگیری مدل تطبیقی

1) چرا سازگاری

جهان سریعتر از چرخههای آزادسازی در حال تغییر است. یادگیری تطبیقی اجازه می دهد تا مدل برای انطباق با داده های جدید/حالت بدون به طور کامل دوباره سازی: حفظ کیفیت، کاهش زمان پاسخ رانش، و کاهش هزینه مالکیت.

• کیفیت پایدار هنگام جابجایی منبع، ویژگی، برچسب، مفهوم.
• حداقل تاخیر بین تشخیص برشی و به روز رسانی پارامتر.
• هزینه ها و خطرات کنترل شده (حریم خصوصی/انصاف/امنیت).

2) انواع و سیگنال های رانش

رانش داده (کوواریته): توزیع X تغییر کرده است.
رانش برچسب: فرکانس کلاس/سیاست برچسب زدن.

سیگنال ها: PSI/JS/KS توسط ویژگی ها، نظارت بر کالیبراسیون، کاهش معیارها در holdout/proxysamers، افزایش سهم لغو شده توسط انسان، افزایش شکایات/حوادث.

3) ماشه سازگاری

آستانه: PSI> X، p-value <α، کالیبراسیون از همگام سازی.
موقت: پنجره های روزانه/هفتگی/کشویی.
رویداد: نسخه جدید محصول، قیمت گذاری، ورود به بازار.
اقتصادی: هزینه به خطا/سهم زیان> حد.

Triggers به عنوان سیاست به عنوان کد کدگذاری شده و بررسی می شوند.

4) آرکتایپ های یادگیری تطبیقی

1. آموزش مجدد دسته: ساده و قابل اعتماد ؛ آهسته واکنش نشان می دهد.
2. یادگیری افزایشی/آنلاین: به روز رسانی وزن در جریان ؛ بلافاصله، اما خطرات فراموش کردن.
3. گرم شروع دقیق: راه اندازی با مدل قبلی، آموزش اضافی در پنجره تازه.
4. PEFT/LoRA/آداپتورهای آنان (LLM/بردارها): به روز رسانی سریع باریک بدون FT کامل است.
5. تقطیر/معلم → دانش آموز: انتقال دانش هنگام تغییر معماری/دامنه.
6. سازگاری دامنه/انتقال: انجماد پایه + تنظیم خوب از «سر».
7. Meta-learning/Hypernets: سرعت آموزش مجدد را با چند مثال افزایش دهید.
8. راهزنان/RL: سازگاری سیاست در پاسخ به پاسخ محیط زیست.
9. یادگیری فدرال: شخصی سازی بدون حذف داده های خام.

5) استراتژی های حالت داده

جریان: بهینه سازهای آنلاین (SGD/Adam/Adagrad)، مقیاس EMA، پنجره های کشویی، بافر تمرین برای ضد فراموشی.
میکرو دسته: به طور منظم مینی مناسب (ساعت/روز)، در اوایل توقف با اعتبار.
پنجره های دسته ای: نورد 7/14/30d توسط دامنه، طبقه بندی شده برای کلاس های نادر.
چند شات: PEFT/آداپتورها، تنظیم سریع، بازیابی درج برای LLM.

6) کنترل فراموش کردن فاجعه بار

تمرين داريم.
تنظیم: EWC/LwF/ELR - مجازات برای دور شدن از اهمیت قبلی.
تقطیر: KLD به مدل گذشته بر روی داده های لنگر.
مخلوط از کارشناسان/شرایط در زمینه: متخصصان مختلف توسط بخش.
انجماد و گرم شدن: انجماد پایه، آموزش اضافی لایه های بالا.

7) شخصی سازی و تقسیم بندی

سران جهانی + محلی: پایه مشترک، «سر» در هر بخش (منطقه/کانال/VIP).
آداپتورهای Per-user/embedding: حافظه آسان برای کاربر.
Gating by context: مسیریابی ترافیک به بهترین متخصص (MoE/روترها).
گارد عدالت: اطمینان حاصل کنید که شخصی سازی برابری گروه را بدتر نمی کند.

8) یادگیری فعال (انسان در مدار)

استراتژی پرس و جو نشانه گذاری: عدم قطعیت حداکثر، حاشیه/آنتروپی، هسته مجموعه، کمیته نقض.
بودجه ها و مهلت ها: سهمیه های نشانه گذاری روزانه، SLA های پاسخ.
پذیرش نشانه گذاری: کنترل رضایت حاشیه نویسها، تستهای طلای کوچک.
بستن حلقه: آموزش فوری اضافی در مورد برچسب های واقعی جدید.

9) انتخاب بهینه کننده ها و برنامه ها

آنلاین: Adagrad/AdamW با گزینه های فروپاشی، کلیپ گراد، EMA.
برنامه: شروع مجدد کسینوس، یک چرخه، گرم شدن → پوسیدگی.
برای جدول: GBDT افزایشی (به روز رسانی درختان/اضافه کردن درختان).
برای LLM: LR کم، LoRA رتبه برای کار، کنترل افت کیفیت با توجه به مقررات.

10) داده ها برای سازگاری

بافر آنلاین: موارد مثبت/منفی تازه، تعادل کلاس.
وزن دهی مجدد: وزن دهی مهم при رانش کوواریته.

استخراج مثالهای سخت: خطاهای سنگین در اولویت

قراردادهای داده: ماسک های طرح/کیفیت/PII - همانند جریان تولید.

11) ارزیابی کیفیت تطبیقی

قبل/بعد از بلند شدن: A/B یا شبه آزمایش تفسیر شده.
اعتبار سنجی نورد: تقسیم زمان، آزمون خارج از زمان.
Guardrails: کالیبراسیون، سمیت/سوء استفاده، آستانه اعتماد به نفس.
ردیابی بدترین بخش: نظارت بر بدترین بخش، نه فقط متوسط.

KPI پایداری: زمان از آخرین سازگاری موفق

12) MLOps: فرآیند و مصنوعات

مدل رجیستری: نسخه، تاریخ، پنجره داده، ویژگی هش، بیش از حد، مصنوعات (PEFT).

Lineage داده: از منابع به فروشگاه ویژگی ؛ منجمد کردن برشهای آموزشی

خطوط لوله: DAG для fit → eval → promote → canary → چرخش، с بازگشت خودکار.
سایه/قناری: مقایسه در برابر نسخه تولید در ترافیک واقعی.
قابلیت مشاهده: تاخیر/هزینه، رانش، انصاف، ایمنی، لغو نرخ.
سیاست انتشار: چه کسی و تحت چه معیارهای کلیک «ترویج».

13) امنیت، حریم خصوصی، حقوق

به حداقل رساندن PII و پوشش، به ویژه در جریان بافر.
سازگاری حفظ حریم خصوصی: FL/تجمع امن، DP-کلیپ ها/سر و صدا برای حوزه های حساس.
اخلاق: ممنوعیت autoadapt در راه حل های پر خطر (انسان در حلقه اجباری است).
بیگانگی دانش: کنترل نشت از طریق تقطیر/ساخته شده در کلید های تله.

14) اقتصاد و سازگاری SLO

SLA به روز رسانی: به عنوان مثال، TTA (زمان برای انطباق) ≤ 4 ساعت در هنگام دست خوش پیشامد میشه.
guardrails بودجه: ساعت GPU/محدودیت روز، کلاه در خروج/ذخیره سازی.
سیاست آگاه از هزینه: پنجره های شب، اولویت مدل های بحرانی، PEFT به جای FT کامل.
کش/retriever: برای LLM - افزایش groundedness بدون آموزش کامل.

15) ضد گلوله

«یادگیری همیشه و همه جا»: کنترل نشده آنلاین مناسب → رانش به پرتگاه.
فقدان تمرین/تنظیم: فراموش کردن فاجعه بار.
بدون eval آنلاین/آنلاین: منتشر شده «توسط چشم».

بازآموزی در شکایات/تجدید نظر: بهره برداری از بازخورد توسط مهاجمان

مخلوط کردن دامنه: یک مدل واحد برای بخش های مختلف رادیکال بدون مسیریابی.
ردیابی صفر: شما نمی توانید آنچه را که در آن آموزش دیده اید، بازتولید کنید.

16) نقشه راه پیاده سازی

1. کشف: نقشه رانش، بخش ها، معیارهای بحرانی و خطرات ؛ انتخاب حالت (دسته ای/آنلاین/PEFT).

2. نظارت: PSI/کالیبراسیون/گارد محافظ کسب و کار ؛ هشدارها و پانل ها

3. سازگاری MVP: پنجره نورد + گرم شروع ؛ canary + بازگشت خودکار.

4. ایمنی/پریو: ماسک، FL/DP در صورت لزوم ؛ گزارش های حسابرسی

5. یادگیری فعال: حلقه نشانه گذاری با بودجه و SLA.
6. مقیاس: سر سگمنتال/MoE، بافر تمرین، تقطیر.
7. بهینه سازی: PEFT/LoRA، برنامه های هزینه آگاه، متا یادگیری، انتخاب ماشه خودکار.

17) چک لیست قبل از فعال کردن خودکار سازگاری

• Triggers (PSI/metrics)، آستانه ها و پنجره ها، مالک و کانال تشدید تعریف شده است.
• eval آنلاین و آنلاین قناری/سایه وجود دارد ؛ معیارهای guardrail و ترویج.
• تمرین/تقطیر/تنظیم در مقابل فراموشی گنجانده شده است.
• داده ها/وزن/دلتاهای PEFT نسخه می شوند ؛ عکس فوری پنجره ذخیره شده است.
• سیاست های حفظ حریم خصوصی/PII اعمال می شود ؛ دسترسی بافر حسابرسی.

(بودجه و محدودیت های منابع) توقف اضطراری و بازگشت خودکار.

• مستندات: کارت مدل (منطقه کاربرد به روز شده)، حوادث runbooks.

18) مینی قالب (شبه YAML/کد)

سیاست سازگاری خودکار

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}

به روز رسانی آنلاین (تصویر بند انگشتی)

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()

صف یادگیری فعال

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

19) خط پایین

آموزش تطبیقی مدل ها «راه اندازی مجدد آموزش» نیست، بلکه یک مدار مهندسی است: تشخیص رانش → سازگاری ایمن و اقتصادی → تست کیفیت و انصاف → انتشار کنترل شده با امکان بازگشت فوری. با ترکیب نظارت، استراتژی های آنلاین/PEFT، تمرین در برابر فراموشی و گارد محافظ دقیق، شما مدل هایی را دریافت می کنید که به طور قابل اعتماد با داده ها تغییر می کنند و همچنان به ارائه مزایای قابل اندازه گیری ادامه می دهند.