적응 형 모델 학습
1) 적응성
세계는 릴리스주기보다 빠르게 변화하고 있습니다. 적응 형 학습을 통해 모델은 품질을 유지하고 드리프트 응답 시간을 줄이며 소유 비용을 줄이면서 완전히 재구성하지 않고 새로운 데이터/모드에 적응할 수 있습니다.
목표:- 소스, 기능, 라벨, 컨셉을 표류 할 때 안정적인 품질.
- 전단 감지와 매개 변수 업데이트 사이의 최소 대기 시간.
- 통제 된 비용 및 위험 (개인 정보 보호/공정성/보안).
2) 드리프트 유형 및 신호
데이터 (공변량) 드리프트: X 분포가 변경되었습니다.
라벨 드리프트: 클래스 주파수/라벨링 정책.
신호: 기능별 PSI/JS/KS, 교정 모니터링, 홀드 아웃/프록시 사머의 메트릭 감소, 인간의 오버 라이드 비율 증가, 불만/사고의 급증.
3) 적응 트리거
임계 값: PSI> X, p- 값 <α, 교정이 동기화되지 않습니다.
임시: 매일/주간/슬라이딩 창.
이벤트: 신제품 버전, 가격, 시장 진입.
경제: 오류 비용/손실 비율> 제한.
트리거는 코드 정책으로 인코딩되고 검토됩니다.
4) 적응 형 학습 원형
1. 배치 재교육: 간단하고 신뢰할 수 있습니다. 천천히 반응합니다.
2. 증분/온라인 학습: 스트림의 가중치 업데이트; 즉시 잊어 버릴 위험이 있습니다.
3. 따뜻한 시작 미세 조정: 이전 모델과의 초기화, 새로운 창에서의 추가 교육.
4. PEFT/LoRA/어댑터 (LLM/벡터): 전체 FT가없는 빠른 좁은 업데이트.
5. 증류/교사 → 학생: 아키텍처/도메인을 변경할 때 지식 전달.
6. 도메인 적응/전송: "헤드" 의 기본 동결 + 미세 조정.
7. 메타 학습/하이퍼 넷: 몇 가지 예로 재교육 속도를 높입니다.
8. Bandits/RL: 환경 대응에 대한 정책 적응.
9. 연방 학습: 원시 데이터를 가져 오지 않고 개인화.
5) 데이터 모드 전략
스트리밍: 온라인 최적화 장치 (SGD/Adam/Adagrad), EMA 스케일, 슬라이딩 윈도우, 잊을 수없는 리허설 버퍼.
마이크로 배치: 정기적 인 미니 핏 (시간/일), 검증에 의한 조기 정지.
배치 창: 도메인별로 7/14/30d를 굴리면 드문 클래스에 맞게 계층화됩니다.
Few-shot: PEFT/Adapters, 프롬프트 튜닝, LLM 용 검색 인서트.
6) 치명적인 잊어 버린 통제
리허설.
보복: EWC/LwF/ELR-이전의 중요성에서 벗어난 페널티.
증류: 앵커 데이터에서 과거 모델로 KLD.
상황에 따른 전문가/조건: 세그먼트별로 다른 전문가.
Freeze &-thaw: 기초의 동결, 상층의 추가 훈련.
7) 개인화 및 세분화
글로벌 + 로컬 헤드: 세그먼트 당 공통베이스, "헤드" (지역/채널/VIP).
사용자 당 어댑터/임베딩: 사용자에게 쉬운 메모리.
컨텍스트별로 게이트: 최고의 전문가 (MoE/라우터) 에게 트래픽을 라우팅합니다.
Fairness Guards: 개인화가 그룹 패리티를 악화시키지 않도록하십시오.
8) 능동적 학습 (회로)
마크업 쿼리 전략: 최대 불확실성, 마진/엔트로피, 코어 세트, 위반위원회.
예산 및 마감일: 일일 마크 업 할당량, 응답 SLA.
마크 업 수락: 주석가의 동의 통제, 작은 금 테스트.
루프 폐쇄: 새로운 실제 레이블에 대한 즉각적인 추가 교육
9) 최적화 기 및 일정 선택
온라인: 붕괴, 클립 그라드, EMA 옵션이있는 Adagrad/AdamW.
일정: 코사인 재시작, 1 사이클, 워밍업 → 붕괴.
표: 증분 GBDT (트리 업데이트/트리 추가).
LLM의 경우: 낮은 lr, LoRA는 작업에 대한 순위, 규정에 따른 품질 저하 제어.
10) 적응 데이터
온라인 버퍼: 새로운 긍정적/음성 사례, 클래스 균형.
가중: 공변량 드리프트를 가중시키는 중요도.
하드 예제 마이닝: 우선 순위가 큰 오류.
데이터 계약: 체계/품질/PII 마스크-생산 스트림과 동일합니다.
11) 적응 형 품질 평가
리프트 전/후: A/B 또는 해석 된 준 실험.
롤링 검증: 시간 분할, 시간 외 테스트.
가드 레일: 교정, 독성/남용, 안전한 신뢰 기준 액.
최악의 세그먼트 추적: 평균뿐만 아니라 최악의 세그먼트를 모니터링합니다.
이상한 KPI: 마지막 성공적인 적응 이후의 시간.
12) MLops: 프로세스 및 아티팩트
모델 레지스트리: 버전, 날짜, 데이터 창, 기능 해시, 하이퍼, 아티팩트 (PEFT).
데이터 계보: 소스에서 기능 저장소까지; 훈련 조각의 동결.
파이프 라인: DAG
Shadow/Canary: 실제 트래픽에서 프로덕션 버전과 비교합니다.
관찰 가능성: 대기 시간/비용, 드리프트, 공정성, 안전성, 재정의율.
릴리스 정책: 누가 어떤 메트릭을 클릭하는지 "프로모션" 합니다.
13) 보안, 개인 정보 보호, 권리
특히 스트리밍 버퍼에서 PII 최소화 및 마스킹.
개인 정보 보호 적응: FL/보안 집계, 민감한 도메인에 대한 DP- 클립/노이즈.
윤리: 고위험 솔루션의 자동 적응 금지 (Human-in-the-loop는 필수 임).
지식의 소외: 증류/내장 트랩 키를 통한 누출 제어.
14) 경제 및 SLO 적응
SLA 업데이트: 예를 들어, 표류 할 때 TTA (적응 시간)
예산 가드 레일: GPU 시간/일 제한, 출구/스토리지의 캡.
비용 인식 정책: 야간 창문, 중요 모델의 우선 순위, 전체 FT 대신 PEFT.
캐시/리트리버: LLM의 경우-전체 교육없이 접지력을 향상시킵니다.
15) 안티 패턴
"항상 어디서나 배우십시오": 통제되지 않은 온라인 적합 → 심연으로 드리프트.
리허설/정규화 부족: 치명적인 잊어 버림.
오프라인/온라인 eval 없음: "눈으로" 릴리스합니다.
불만/항소에 대한 재 훈련: 공격자에 의한 피드백 이용.
도메인 믹싱: 라우팅없이 근본적으로 다른 세그먼트를위한 단일 모델.
추적 성 없음: 재교육 한 것을 재현 할 수 없습니다.
16) 구현 로드맵
1. 발견: 드리프트 맵, 세그먼트, 중요한 지표 및 위험; 모드를 선택하십시오 (배치/온라인/PEFT).
2. 모니터링: PSI/교정/비즈니스 가드 레일; 경고 및 패널.
3. MVP 적응: 롤링 윈도우 + 워머 스타트; 카나리아 + 자동 복귀.
4. 안전/priv: 필요한 경우 마스크, FL/DP; 감사 기록.
5. 능동적 학습: 예산 및 SLA가 포함 된 마크 업 루프.
6. 규모: 세그먼트 헤드/MoE, 리허설 버퍼, 증류.
7. 최적화: PEFT/LoRA, 비용 인식 일정, 메타 학습, 자동 트리거 선택.
17) 자동 적응을 가능하게하기 전에 점검표
- 트리거 (PSI/메트릭), 임계 값 및 창, 소유자 및 에스컬레이션 채널이 정의됩니다.
- 오프라인 eval 및 온라인 카나리아/그림자가 있습니다. 가드 레일 측정 및 기준 홍보.
- 리허설/증류/정규화 대 잊어 버림이 포함됩니다.
- 데이터/무게/PEFT 델타는 다양합니다. 창 스냅 샷이 저장됩니다.
- 개인 정보 보호/PII 정책 부과; 감사 버퍼 액세스.
- 자원 예산 및 한도; 비상 정지 및 자동 롤백.
- 문서: 모델 카드 (업데이트 된 적용 영역), 런북 사건.
18) 미니 템플릿 (의사 -YAML/코드)
정책 자동 적응
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}온라인 업데이트 (축소판)
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()활성 학습 대기열
yaml al_queue:
strategy: "entropy"
daily_budget: 3000 sla_labeling_h: 24 golden_checks: true19) 결론
모델의 적응 훈련은 "훈련 재시작" 이 아니라 엔지니어링 회로: 드리프트 감지 → 안전하고 경제적 인 적응 → 품질 및 공정성 테스트 → 즉각적인 롤백 가능성이있는 제어 된 릴리스. 모니터링, PEFT/온라인 전략, 잊어 버린 리허설 및 엄격한 가드 레일을 결합하여 데이터를 안정적으로 변경하고 측정 가능한 이점을 계속 제공하는 모델을 얻을 수 있습니다.