למידת מודל אדפטיבי

1) מדוע כושר הסתגלות

העולם משתנה מהר יותר ממחזורי שחרור. למידה אדפטיבית מאפשרת למודל להסתגל למידע/מצבים חדשים ללא בנייה מחדש לחלוטין: לשמור על איכות, להפחית את זמן תגובת הסחף ולהפחית את עלות הבעלות.

• איכות יציבה כאשר מקור נסחף, תכונה, תווית, קונספט.
• איחור מינימלי בין זיהוי גזירה ועדכון פרמטר.
• עלות מבוקרת וסיכונים (פרטיות/הגינות/ביטחון).

2) סוגי סחיפה ואותות

נתונים (covariate): הפצת X השתנתה.
דריפט תווית: תדרי מחלקה/מדיניות תיוג.

אותות: PSI/JS/KS על ידי תכונות, ניטור כיול, ירידה במדדים על מחסומים/פרוקסיסמרים, עלייה בנתח העקיפה על ידי בני אדם, קוצים בתלונות/תקריות.

3) הדק הסתגלות

סף: PSI> X, p-value <i, כיול מתוך סינכרון.
חלונות זמניים: יומי/שבועי/הזזה.
אירוע: גרסת מוצר חדשה, תמחור, כניסה לשוק.
כלכלה: עלות לשגיאה/נתח של הפסדים> גבול.

הנפצים מקודדים כמדיניות-כקוד ובוחנים אותם.

4) ארכיטיפים ללמידה מותאמת

1. קבוצה מחדש רכבת: פשוט ואמין; מגיב לאט.
2. למידה אינקרמנטלית/מקוונת: עדכון משקולות על הזרם; באופן מיידי, אבל הסיכונים של שכחה.
3. התחלה חמה מנגינה עדינה: אתחול עם הדגם הקודם, אימון נוסף בחלון הטרי.
4. PEFT/LORA/Adapters (וקטורים LLM/vectors): עדכונים צרים ומהירים ללא FT מלא.
5. זיקוק/מורה * תלמיד: העברת ידע בעת שינוי ארכיטקטורה/תחום.
6. התאמת דומיין/העברה: קיפאון בסיסי + כוונון דק של ה ”ראש”.
7. Meta-learnets/Hypernets: מהירות אימון מחדש עם מעט דוגמאות.
8. שודדים/אר-אל: התאמת מדיניות בתגובה לתגובת הסביבה.
9. למידה פדרלית: התאמה אישית מבלי להוציא מידע גולמי.

5) אסטרטגיות מצב נתונים

הזרמה: אופטימיזרים מקוונים (SGD/Adam/Adgrad), קשקשי EMA, חלונות הזזה, חוצץ חזרות נגד שכחה.
מיקרו-חבורות: מיני-בכושר רגיל (שעה/יום), עצירה מוקדמת על ידי אימות.
חלונות אצווה: מגלגל 7/14/30d לפי תחום, מסומן עבור קורסים נדירים.
מספר יריות: PEFT/Adducters, prempt-tuning, לאחזר-inserves עבור LLM.

6) שליטה בשכיחה קטסטרופלית

חזרות.
סדירות: EWC/LWF/ELR - עונש על התרחקות מחשיבות קודמת.
זיקוק: KLD לדגם עבר על נתוני עוגן.
תערובת מומחים/מצב על הקשר: מומחים שונים על ידי חלק.
הקפאה של הבסיס, הכשרה נוספת של השכבות העליונות.

7) התאמה אישית וקטע

ראשים גלובליים + מקומיים: בסיס משותף, ”ראשים” לכל קטע (אזור/ערוץ/VIP).
מתאם/הטמעות לכל משתמש: זיכרון קל למשתמש.
Gating על פי ההקשר: ניתוב התנועה למומחה הטוב ביותר (MoE/routers).
ודא התאמה אישית לא להחמיר את הזוגיות הקבוצתית.

8) למידה פעילה (אדם במעגל)

אסטרטגיות סימון שאילתות: חוסר ודאות מקסימלי, מרווח/אנטרופיה,

תקציבים ותאריכי יעד: מכסות סימון יומיות, סלבים לתגובה.
קבלת סימון: שליטה על הסכמה של אנוטורים, בדיקות זהב קטנות.
סגירת לולאה: אימון נוסף מיידי על תוויות אמת חדשות.

9) בחירת אופטימיזרים ולוחות זמנים

מקוון: Addagrad/Escable W עם ריקבון, קליפ-גראד, אפשרויות EMA.
לוחות זמנים: cosine restarts, מחזור אחד, חימום כפול ריקבון.
עבור tabular: incremental GBDT (עדכון עצים/הוספת עצים).
עבור LLM: LR נמוך, LoRA דרגה עבור המשימה, בקרת הטלת איכות על פי התקנות.

10) נתונים להתאמה

חוצץ מקוון: מקרים חיוביים/שליליים טריים, איזון כיתתי.
שיקול חוזר: חשיבות השקילת סחף הקואורדינטות.
כרייה בדוגמאות קשות: שגיאות כבדות בעדיפות ראשונה.
חוזי נתונים: סכימות/איכות/מסכות PII - זהה לזרם הייצור.

11) הערכת איכות מותאמת

Pre-/Post-lift: A/B או pressed quasi-experience.
אימות מתגלגל: פיצול זמן, מבחן מחוץ לזמן.
מעקות בטיחות: כיול, רעילות/התעללות, סף ביטחון בטוח.
מעקב אחר החלק הגרוע ביותר, ניטור החלק הגרוע ביותר, לא רק הממוצע.
זמן מאז העיבוד המוצלח האחרון.

12) מלופים: תהליך וחפצים

רישום מודל: גרסה, תאריך, חלון נתונים, חשיש תכונה, היפר, חפצים (PEFT).
שושלת נתונים: ממקורות לחנות תכונה; הקפאת פרוסות אימון.
צינורות: DAG lieval # product ac canary ac rolout, opto-revert.
צל/כנרית: השוואה מול גרסת הייצור על תנועה אמיתית.
יכולת תצפית: איחור/עלות, סחיפה, הגינות, בטיחות, תעריף עקיפה.
מדיניות שחרור: מי ותחת מה מדדים לוחצים ”לקדם”.

13) ביטחון, פרטיות, זכויות

PII מזערי ומסווה, במיוחד בחוצצי זרימה.
התאמה לשימור פרטיות: צבירה FL/מאובטחת, קליפי DP/רעשים לתחומים רגישים.
אתיקה: הטלת חרם עצמי על פתרונות בסיכון גבוה (אדם בלולאה היא חובה).
ניכור של ידע: שליטה בדליפות באמצעות מזקקה/מפתחות מלכודת מובנים.

14) כלכלה והתאמות SLO

עדכוני SLA: לדוגמה, TTA (זמן להסתגל) 4 שעות לפני שנסחף.
מעקות בטיחות: הגבלת שעות עבודה/יום, כובע יציאה/אחסון.
מדיניות מודעות עלות: חלונות לילה, עדיפות של מודלים קריטיים, PEFT במקום FT מלא.
מטמון/רטריבר: עבור LLM - להגדיל את היסודות ללא אימון מלא.

15) תרופות אנטי ־ פטריות

”למד תמיד ובכל מקום”: לא מבוקר בכושר מקוון = = נסחף אל התהום.
חוסר חזרות/סדירות: שכחה קטסטרופלית.
אין הערכה מקוונת/מקוונת: משחרר ”בעין”.
אימון מחדש על תלונות/ערעורים: ניצול של משוב על ידי תוקפים.
תערובת דומיין: מודל יחיד למקטעים שונים באופן קיצוני ללא ניתוב.
אפס יכולת איתור: אתה לא יכול לשחזר מה יש לך התאמן מחדש על.

16) מימוש מפת דרכים

1. גילוי: מפת סחף, מקטעים, מדדים קריטיים וסיכונים; בחר את המצב (אצווה/מקוון/PEFT).
2. ניטור: PSI/כיול/מעקות בטיחות עסקיים; התראות ופאנלים.
3. עיבוד MVP: חלון מתגלגל + התחלה חמה; קנרית + חזרה אוטומטית.
4. בטיחות/פריב: מסכות, FL/DP במידת הצורך; יומני ביקורת.
5. למידה פעילה: סימון לולאה עם תקציב ו ־ SLA.
6. קנה מידה: ראשי סגמנט/מו, חוצצי חזרות, מזקקה.
7. אופטימיזציה: PEFT/LORA, לוחות זמנים מודעי עלות, מטה-למידה, בחירת הדק אוטומטית.

17) בדיקה לפני מתן אפשרות להתאמה אוטומטית

[ ] טריגרים (PSI/metrics), סף וחלונות, בעלים וערוץ הסלמה מוגדרים.

[ ] יש הערכה לא מקוונת וקנרית/צל מקוון; אמצעי בטיחות וקידום קריטריונים.

[ ] חזרות/זיקוק/סדיר לעומת שכחה כלולים.

[ ] דאטה/משקולות/דלתות PEFT מוגבלות; תצלום החלון מאוחסן.

[ מדיניות הפרטיות ]/PII כופה; גישה לחוצץ ביקורת.

[ ] תקציבי משאבים ומגבלות; עצירת חירום וחזרה אוטומטית.

[ ] Documentation: Model Card (אזור יישומים מעודכן), Runbooks Carries.

18) תבניות מיני (פסאודו-YAML/קוד)

התאמות מדיניות

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}

עדכון מקוון (אגודל)

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()

תור למידה פעיל

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

19) השורה התחתונה

הדרכה אדפטיבית של מודלים היא לא ”הפעלה מחדש של הכשרה”, אלא מעגל הנדסי: זיהוי סחיפה = הסתגלות בטוחה וחסכונית = = בדיקת איכות והוגנות = = שחרור מבוקר עם אפשרות לחזרה מיידית. על ידי שילוב ניטור, אסטרטגיות PEFT/online, חזרות נגד שכחה ומעקות בטיחות קפדניות, אתה מקבל מודלים שמשתנים באופן אמין עם הנתונים וממשיכים לספק יתרונות מדידים.