Zero-shot, few-shot и полноценное обучение: обзор ключевых подходов к обучению CV-систем
Какой подход для обучения систем компьютерного зрения лучше? Если пару лет назад стандартом было собрать большой датасет и долго обучать модель, то сегодня картина гораздо сложнее и интереснее. Гибкость и адаптивность стали важнее объемов данных, разнообразие задач требует комбинированного подхода и гибридных пайплайнов. Вместо того, чтобы смотреть на стратегии, как на конкурирующие альтернативы, стоит воспринимать их как части единого, взаимодополняющего процесса. О том, какие есть методы обучения CV-систем рассказал Глеб Булыгин, выпускник онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» НИУ ВШЭ и спикер воркшопа на тему ИИ в современной ИТ-индустрии и науке.
Быстрый запуск, мгновенные гипотезы, идеальный старт
Zero-shot подход стал полноценным стандартом для старта проекта. Модель использует свои «универсальные» знания, предобученные визуально-языковые представления, и распознает новые категории, которых не было в ее обучающем наборе.
Преимущество zero-shot в скорости. Он дает бизнесу возможность протестировать гипотезу до того, как появились данные и построить минимально жизнеспособный продукт (MVP). Командам не нужно судорожно собирать тысячи примеров для обучения, им достаточно корректно сформулировать текстовый промпт или создать описание класса.
По этой причине zero-shot идеально подходит для:
- начала исследований и разработок, когда нужно быстро проверить, распознает ли модель нужные объекты;
- проектов с постоянно меняющимися задачами;
- систем, где новые категории появляются быстрее, чем удается собрать размеченные данные.
Такие задачи встречаются, например, в сфере переработки мусора, где модели должны различать десятки типов отходов, и каждый новый объект появляется неожиданно. На воркшопе 23 ноября как раз будут обсуждаться перспективы CV-систем в этой сфере.
Однако zero-shot — это не «волшебная таблетка». Модель может ошибаться на сложных случаях и часто требует дообучение для повышения точности. Но с точки зрения ускорения разработки и гибкости он является одним из самых мощных инструментов, особенно когда рынок или задачи меняются очень быстро.
Данных мало, но хочется точности
Few-shot стратегия — золотая середина между скоростью запуска и качеством. Модель не обучается с нуля, а переносит существующие знания на новую задачу, имея всего несколько размеченных примеров.
Внутри few-shot скрывается целая экосистема методов:
- Non-episode learning: использует схемы увелечения объема обучающих данных, регуляризаций и многоступенчатых этапов тренировки. Это помогает модели быть устойчивее к шуму и разнообразию данных.
- Meta-learning: учит модель учиться, подстраиваться под новую задачу за минимальное количество шагов.
- Metric-learning: формирует пространства признаков, где похожие объекты лежат рядом, а разные — далеко. Такой подход повышает качество при минимуме данных.
Few-shot незаменимым, когда нужно проверить гипотезу перед тем как инвестировать в полноценный пайплайн*. Это особенно важно для проектов, где собирается немного данных, а требования к точности высоки.
Стандарт для продакшена
Несмотря на все преимущества zero-shot и few-shot, полноценное обучение на больших размеченных датасетах* по-прежнему остается золотым стандартом для критически важных задач. Медицинские системы диагностики, промышленные решения, безопасность — во всех этих сферах важна максимальная точность и стабильность, которую обеспечивает только глубокое и всестороннее обучение модели. Большие датасеты* дают максимальную точность, устойчивость к редким случаям, способность различать микродетали, предсказуемое поведение модели.
Но все же полноценное обучение сейчас почти не существует в чистом виде: чаще всего это финальная стадия после zero-shot и few-shot.
Разметка, которая экономит ресурсы
Одним из самых интересных направлений, которое соединяет стратегии обучения, является активное обучение. Этот подход позволяет не размечать все подряд, а выбирать самостоятельно системой только те примеры, которые наиболее полезны для улучшения работы модели: неоднозначные, пограничные, редкие. Такой фокус на ценных данных позволяет существенно сэкономить время и ресурсы, ускоряя процесс улучшения качества модели.
Метод становится особенно важным в тех проектах, где данные сложно получить или разметить. В этих сферах ошибки могут стоить очень дорого, и именно активное обучение помогает найти баланс между точностью и затратами.
Гибридные стратегии — ключ к успеху в компьютерном зрении
В реальных проектах подходы к обучению редко существуют изолированно. Ни один из них не является самодостаточным, поэтому современному бизнесу необходимо их гармоничное сочетание. Вместе эти стратегии формируют современный пайплайн*, который развивается вместе с задачей, требованиями и ограничениями:
- Zero-shot для теста идеи за один день.
- Few-shot и metric-learning для быстрой адаптации.
- Активное обучение для экономичной разметки.
- Полноценное обучение для продакшен-стабильности.
Такой комплексный подход меняет саму философию создания ИИ-систем: от громоздких монолитных моделей к живым, итеративным и адаптивным структурам, способным быстро отвечать на вызовы рынка.
Если хочется по-настоящему погрузиться в современные подходы к ИИ, понять, какие навыки сегодня востребованы, как быстро войти в профессию и построить карьеру в сфере искусственного интеллекта, то в ближайшее время для этого будет отличная возможность. Онлайн-магистратура «Искусственный интеллект» ФКН НИУ ВШЭ 23 ноября проведет онлайн-воркшоп «Современный ИИ в ИТ-индустрии и науке» — мероприятие, посвященное трендам и применению искусственного интеллекта в 2025 году. В программе: доклады о реальных кейсах применения ИИ, обсуждение перспектив, а также практический мастер-класс по созданию ИИ-агентов.
* Пайплайн — последовательность действий для реализации проекта.
* Размеченные датасеты — наборы данных, где каждая запись включает в себя пояснения, например, описание или категорию. Метки помогают алгоритмам лучше понимать данные и быстрее учиться.