Apprendimento adattivo dei modelli

1) Perché l'adattabilità

Il mondo sta cambiando più velocemente dei cicli di rilascio. L'apprendimento adattivo consente ai modelli di adattarsi a nuovi dati/modalità senza la penna completa dell'assieme: mantenere la qualità, ridurre i tempi di risposta alla deriva e ridurre il costo di proprietà.

• Qualità stabile alla deriva source, feature, label, concept.
• Latitudine minima tra rilevamento dello spostamento e aggiornamento dei parametri.
• Costi e rischi controllati (privacy/fairness/sicurezza).

2) Tipi di deriva e segnali

Data (covariate) drivt - La distribuzione X è cambiata.
Label drivt: frequenza classe/criterio labeling.

I segnali sono: PSI/JS/KS, monitoraggio della calibrazione, caduta delle metriche su holdout/proxizamer, aumento della percentuale di override umane, accoppiamenti in denunce/incidenti.

3) Trigger di avvio adattamento

Soglie: PSI> X, p-value <©, la calibrazione è incronizzata.
Temporali: finestre giornaliere/settimanali/scorrevole.
Eventi: nuova versione del prodotto, prising, lancio sul mercato.
Economico: cost-to-error/percentuale di perdita> limite.

I trigger vengono codificati come policy-as-code e sottoposti a review.

4) Archetipi di apprendimento adattivo

1. Batch re-train: semplice e affidabile; reagisce lentamente.
2. Incremential/online learn: aggiornamento della bilancia nel flusso; Istantaneamente, ma rischi di dimenticarsi.
3. Warm-start fine-tune - Inizializzazione del modello precedente, pre-apprendimento alla finestra fresca.
4. PEFT/LoRA/Adapters (LLM/vettori) - Aggiornamenti rapidi e stretti senza FT completo.
5. Distillation/Teacher→Student - Migrazione delle conoscenze durante il cambio di architettura/dominio.
6. Domain adattamento/transfer: congelamento della base + regolazione delicata della testa.
7. Meta-learning/Hypernets: accelerano la riqualificazione con pochi esempi.
8. Bandits/RL - Adattamento della politica in risposta alla risposta dell'ambiente.
9. Federated learning - Personalizzazione senza estrazione dati crudi.

5) Strategie per le modalità dei dati

Streaming: ottimizzatori online (SGD/Adam/Adagrad), pesi EMA, finestre scorrevoli, rehearsal-buffer per anti-dimenticanza.
Micro-batchi: regolari mini-fit (ora/giorno), early-stop di validazione.
Finestre Batch: rolling 7/14/30d per dominio, strazione per classi rare.
Few-shot: PEFT/Adattatori, prompt-tuning, inserimento retrieval per LLM.

6) Controllo dell'abbandono catastrofico

Rehearsal (Riferimento dei dati precedenti).
Regolarization è una multa per aver lasciato le cose importanti.
Distillazione: KLD del modello precedente sui dati di ancoraggio.
Mixture-of-Experts/direction on text: esperti di segmenti diversi.
Freeze- & -thaw: congelamento della base, pre-apprendimento dei livelli superiori.

7) Personalizzazione e segmentazione

Global + Locali heads è una base comune, «teste» per segmento (regione/canale/VIP).
Per-user adattatori/embeddings: memoria leggera per l'utente.
Gating per contesto: routing del traffico per il miglior esperto (MoE/routers).
Fairness-guarda - Assicurarsi che la personalizzazione non comprometta la parità di gruppo.

8) Active Learning (uomo-in-tracciato)

Le strategie di richiesta di marcatura sono la massima incertezza, margin/entropy, core-set, disagreement committee.
Budget e deadline: quote giornaliere di marcatura, risposte SLA.
Controllo del consenso degli annotatori, piccoli test d'oro.
Cortocircuito - immediata su nuove etichette vere.

9) Selezione di ottimizzatori e pianificazioni

Online: Adagrad/AdamW con decay, clip-grad, impostazioni EMA.
Schedules: cosine restarts, one-cycle, warmup→decay.
Per le tabelle, incorporale GBDT (aggiornamento degli alberi/aggiunta di alberi).
Per LLM: Basso, RR-RC sotto il compito, controllo del drop di qualità secondo il regolamento.

10) Dati per l'adattamento

Buffer online: valigette fresche positive/negative, bilanci delle classi.
Reweighting: importance weighting при covariate drift.
Hard-examples mining - Errori di priorità gravi.
Data contracts: schemi/qualità/maschere PII - identiche a quelle del flusso di prode.

11) Valutazione della qualità in modalità adattiva

Pre-/Post-lift: A/B o un esperimento quasi interpretabile.
Rolling validation: split temporali, test out-of-time.
Guardrails: calibrazione, toxicity/abuse, soglie di sicurezza.
Worst-segment tracking - Monitoraggio del segmento peggiore, non solo medio.
Staleness KPI: tempo dall'ultimo adattamento riuscito.

12) MLOps: processo e manufatti

Model Registry: versione, data, finestra dei dati, hash phisch, iperossie, manufatti (PEFT).
Data Lineage: dalle origini alla feature store congelamento dei tagli di apprendimento.
Pipelines: DAG для fit→eval→promote→canary→rollout, с auto-revert.
Shadow/Canary: confronto contro la versione prod del traffico reale.
Observability: latency/cost, drift, fairness, safety, override-rate.
Release policy: chi e a quali metriche preme «promote».

13) Sicurezza, privacy, diritti

PII minimizzazione e occultamento, soprattutto nei buffer di streaming.
Privacy-faciliting adattamento: FL/secure aggregation, clip DOP/rumori per domini sensibili.
Etica: il divieto di autoadapt in soluzioni ad alto rischio (human-in-the-loop è obbligatorio).
Separazione delle conoscenze: controllo delle fughe attraverso la distillazione/chiavi-trappola integrate.

14) Economia e adattamenti SLO

Aggiornamenti SLA: ad esempio, TTA (time-to-adattt) ≤ 4 ore alla deriva.
Budget guardrail: limiti GPU ore/giorno, cap su egress/deposito.
Criterio cost-aware: finestre notturne, priorità dei modelli critici, PEFT invece di FT completo.
Cache/retriever - Per LLM, aumentare groundedness senza formazione completa.

15) Antipattern

«Imparare sempre e ovunque», una deriva senza controllo in linea-fit verso l'abisso.
Nessun rehearsal/regolarization: dimenticanza catastrofica.
Nessuna offline/online eval - release «a occhio».
Ricontrollo su reclami/appelli, utilizzo di feedback da parte di malviventi.
Combinazione di domini: un unico modello per segmenti radicalmente diversi senza routing.
Tracciabilità zero: impossibile riprodurre su cosa è stato eseguito l'apprendimento.

16) Road map di implementazione

1. Discovery: mappa della deriva, segmenti, metriche critiche e rischi Selezionare la modalità (batch/online/PEFT).
2. Monitoraggio: PSI/Calibrazione/Business Guardrails; alert e pannelli.
3. Adattamento MVP rolling window + warm-start; canary + auto-revert.
4. Protezione/rap: maschere, FL/DOP se necessario; Controllo dei reparti.
5. Active Learning - loop di marcatura con budget e SLA.
6. Scale: teste segmentate/MOE, rehearsal-buffer, distillazione.
7. Ottimization: pianificazione PEFT/LoRA, cost-aware, meta-training, selezione automatica dei trigger.

17) Foglio di assegno prima di attivare l'adattamento automatico

• Definiti trigger (PSI/metriche), soglie e finestre, owner e canale di ingrandimento.
• Ci sono offline eval e online canary/shadow; garrail metriche e criteri promote.
• Attivato rehearsal/distillation/regolazione anti-dimenticanza.
• Versionare i dati/peso/PEFT-delta; memorizzato window snapshot.
• Criteri di privacy/PII imposti; Controllo dell'accesso ai buffer.
• Budget e limiti delle risorse stop di emergenza e auto-rollback.
• Documentazione: Model Card (area di attualità aggiornata), runbooks incidenti.

18) Mini-modelli (pseudo-YAML/codice)

Policy adattamento automatico

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}

Aggiornamento online (sketch)

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()

Coda Active Learning

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

19) Totale

L'apprendimento adattivo dei modelli non è «riavvio dell'allenamento», ma un tracciato ingegneristico: rilevamento della deriva, adattamento sicuro e economico, verifica della qualità e della correttezza, rilascio controllato con possibilità di ripristino istantaneo. Collegando monitoraggio, PEFT/strategie online, rehearsal contro l'abbandono e guardrail rigorosi, si otterranno modelli che cambiano in modo affidabile con i dati e continuano a produrre benefici misurabili.