Luku 9 (Tekstigenerointimenetelmä datan augmentointiin) esittelee uudenlaisen datan augmentointimenetelmän luonnolliselle tekstille. Kehitetty synteettinen datan generointimenetelmä saavuttaa merkittäviä suorituskyvyn parannuksia verrattuna peruslähtöisiin menetelmiin ja yleisiin datan augmentointitekniikoihin yhdistämällä suuren kielen mallin GPT-2 erikoistuneen tunnistusmenetelmän ja suodatusmekanismin kanssa, jossa on mukana ihminen. Tämä tutkimus on julkaistu International Journal of Machine Learning and Cybernetics -lehdessä.

Tämän uuden metodin avulla voidaan luoda ennennäkemätöntä harjoitustietoa, joka on relevanttia käsiteltävälle tehtävälle, ratkaisten datan puutteellisuuden haasteita ja hyödyttäen valmiiksi koulutettuja malleja. Yksi tärkeimmistä haasteista, johon tämä menetelmä reagoi, on se, kuinka tietyt datan rajoitteet voivat estää syväoppimismallien optimaalisen toiminnan. Ratkaisemalla nämä ongelmat saadaan luotua tehokkaampia ja joustavampia malleja, jotka pystyvät käsittelemään myös pienempää tai harvempaa dataa, mutta silti tuottamaan merkityksellisiä tuloksia.

Luku 10 (Syväoppimismallien suunnittelu ja arviointi Twitterin uskottavuuden arviointiin reaaliaikaisesti) esittelee tutkimuksen, joka käsittelee BERT-mallin siirtämistä uskottavuuden arviointiin Twitter-viesteistä reaaliajassa. Tämä tutkimus sisältää datan keruun prosessin ja useiden kehyksien vertailun, jotka soveltuvat uskottavuuden luokittelutehtävään. Esitellään, kuinka BERT-malli saavuttaa parhaat tulokset, koska se sisältää jo tietoa, joka on olennaista uskottavuuden arvioinnin kannalta. Tämä tutkimus on julkaistu International Conference on Artificial Neural Networks -konferenssissa.

Tutkimus keskittyy siirtotaitojen analysointiin uskottavuuden luokittelussa ja esittelee uuden yhtenäisen uskottavuusdatapaketin, joka on luotu erityisesti Twitterin viestejä varten. Erityisesti reaaliaikainen luokittelu tuo esille haasteet, joita tällaisissa sovelluksissa ilmenee, mutta myös potentiaalin, jonka tällaisten järjestelmien käyttö voisi tarjota esimerkiksi disinformaation havaitsemisessa ja torjumisessa.

Luku 11 (CySecBERT: Alueellisesti sopeutettu kielimalli kyberturvallisuusalueelle) esittelee uuden kyberturvallisuusalalle tarkoitetun kielimallin. Tämä työ sisältää huolellisesti valitun kyberturvallisuusdatapaketin, joka koostuu blogeista, arXiv-arkistosta, Twitter-viesteistä ja haavoittuvuustietokannan tiedoista. Valmiiksi koulutettua BERT-mallia sopeutetaan tämän erikoistuneen datasetin avulla. Tämä työ tuo esiin, kuinka uusi malli ylittää nykyiset huipputulokset useilla kyberturvallisuustehtävillä, mutta samalla erityistä huomiota kiinnitetään katastrofaalisen unohtamisen estämiseen. Tämä tutkimus on julkaistu ACM Transactions on Privacy and Security -lehdessä.

Kyberturvallisuusalueelle sopeutettu BERT-malli tuo merkittäviä parannuksia verrattuna perinteisiin, yleisiin kielimalleihin. Sen avulla voidaan saavuttaa tarkempia ja tehokkaampia tuloksia kyberturvallisuuden tehtävissä, jotka vaativat syvällistä ymmärrystä alasta. Lisäksi tämä tutkimus käsittelee hyperparametrien hienosäätöä erityisesti katastrofaalisen unohtamisen estämiseksi, joka on usein haasteena syväoppimismalleissa, kun malli siirretään uudelle alueelle.

Nämä tutkimukset korostavat datan laadun ja oikean mallin valinnan merkitystä modernin tekoälyn ja koneoppimisen sovelluksissa. Tekstigeneroinnin ja datan augmentoinnin menetelmät, kuten GPT-2, voivat ratkaista datan puutteellisuuteen liittyviä haasteita, kun taas BERTin soveltaminen uskottavuuden arvioinnissa ja kyberturvallisuusalalla voi merkittävästi parantaa mallien tehokkuutta ja tarkkuutta erityisesti sovelluksissa, joissa käsitellään monimutkaisia ja usein dynaamisia tietoja. Nämä edistysaskeleet avaavat uusia mahdollisuuksia datan käsittelyyn, erityisesti silloin, kun data on rajallista, mutta tarkkuus ja luotettavuus ovat ensisijaisia.

Perustamismallien saapuminen ja niiden soveltaminen vähäisellä datalla

Perustamallien (foundation models) kehitys on ollut yksi merkittävimmistä edistysaskelista koneoppimisen ja tekoälyn kentällä. Näiden mallien synty on vaikuttanut merkittävästi siihen, miten voimme hyödyntää valtavia datamääriä ja opettaa malleja monimutkaisille tehtäville ilman erillistä tarkkaa valvontaa. Suurten kielimallien, kuten GPT-3:n ja muiden vastaavien verkostojen, ilmestyminen on tuonut täysin uusia mahdollisuuksia ja haasteita tekoälyn kehittämisessä.

Perustamallit perustuvat usein erittäin laajoihin ja monipuolisiin tietokokoelmiin, jotka mahdollistavat niiden soveltamisen lukemattomiin eri sovelluksiin, aina luonnollisen kielen käsittelystä kuvantunnistukseen. Näiden mallien valttina on niiden kyky oppia ja tuottaa yllättävän tarkkoja tuloksia jopa vähäisellä lisädatalla. Kuitenkin tämä ominaisuus tuo mukanaan myös monia eettisiä ja teknisiä kysymyksiä, jotka on otettava huomioon niiden laajassa käytössä.

Erityisesti vähäisen datan kanssa työskenteleville malleille (low-data regimes) perustamallit tarjoavat uudenlaista joustavuutta ja tehokkuutta. Tällöin mallit voidaan kouluttaa pienellä määrällä dataa, mutta ne kykenevät silti tuottamaan luotettavia ennusteita tai tunnistamaan piirteitä, joita ei alun perin ollut havaittavissa. Tämä on erityisen tärkeää aloilla, joissa datan kerääminen on vaikeaa, kallista tai aikaa vievää, kuten lääketieteessä tai kyberturvallisuudessa.

Vähäisen datan soveltaminen perustamalleihin on monivaiheinen prosessi, joka vaatii huolellista optimointia ja erilaisten tekniikoiden yhdistämistä. Yksi tärkeimmistä menetelmistä on siirto-oppiminen, jossa ennestään koulutettuja malleja hyödynnetään uusien tehtävien ratkaisemiseksi ilman, että niitä tarvitsee kouluttaa kokonaan alusta asti. Tämän lisäksi aktiivinen oppiminen ja muut datan rikastamismenetelmät voivat parantaa mallien suorituskykyä, vaikka käytettävissä on vain rajoitettu määrä esimerkkidataa.

Kun tarkastellaan tätä kehitystä käytännön tasolla, on tärkeää huomata, että perustamallien tehokkuus ei perustu vain niiden kykyyn käsitellä suuria määriä tietoa, vaan myös siihen, kuinka ne on suunniteltu ja koulutettu. Malleja voidaan säätää erilaisiin sovelluksiin erikoistuneiksi, mutta tämä vaatii syvällistä ymmärrystä siitä, mitä tietoa ja rakenteita mallin on tarkoitus oppia. Yhteisön kehittämä teoreettinen ja käytännöllinen lähestymistapa, jossa yhdistetään perustamallien luonteenpiirteet ja alan erikoisosaaminen, on avainasemassa uusien ratkaisujen löytämisessä.

Malleja suunniteltaessa on myös tärkeää muistaa, että niiden kyky oppia ja kehittyä riippuu suuresti datan laadusta. Tällöin yksittäisten mallien suorituskyky voi vaihdella merkittävästi riippuen siitä, kuinka hyvin ne pystyvät käsittelemään erilaisia syötteitä ja kuinka paljon tietoa niillä on käytettävissään. Onkin ratkaisevaa ottaa huomioon sekä datan monimuotoisuus että sen edustavuus, sillä tämä vaikuttaa suoraan mallin oppimiskykyyn ja sen soveltuvuuteen käytännön ongelmiin.

Kun perustamalleja otetaan käyttöön erilaisissa sovelluksissa, tulee huomioida myös eettiset ja yhteiskunnalliset näkökulmat. Perustamallit voivat helposti vahvistaa tai toistaa olemassa olevia ennakkoluuloja, jos niitä ei ole suunniteltu huolellisesti tai jos ne on koulutettu epätasapainoisilla tai harhaanjohtavilla aineistoilla. Tästä syystä on tärkeää, että tekoälyn kehittäjät ja tutkijat kiinnittävät huomiota siihen, miten mallien koulutusta ja käyttöä valvotaan ja arvioidaan.

Lopuksi on tärkeää ymmärtää, että perustamallien käytön laajentaminen ei ole vain tekninen haaste, vaan myös kulttuurinen ja yhteiskunnallinen prosessi, joka vaatii jatkuvaa vuoropuhelua eri alojen asiantuntijoiden välillä. Tämä dialogi auttaa kehittämään parempia ja reilumpia ratkaisuja, jotka palvelevat laajempaa yhteiskuntaa eikä ainoastaan kapeita erikoisaloja.

Miten estää katastrofaalista unohtamista BERT-malleissa ja parantaa kyberturvallisuusmallin suorituskykyä?

BERT-arkkitehtuuriin perustuvien mallien koulutuksessa, erityisesti kenttäkohtaisten (domain-specific) mallien tapauksessa, voi ilmetä ilmiö, jota kutsutaan katastrofaaliseksi unohtamiseksi (catastrophic forgetting). Tämä tarkoittaa sitä, että jo koulutettu malli alkaa unohtaa aiemmin opittuja tietoja, kun sitä koulutetaan uudelleen uusilla, usein rajatuilla tiedoilla. Kyberturvallisuusmalleissa tämä ilmiö on erityisen haitallinen, sillä se voi johtaa siihen, että malli menettää kykynsä ymmärtää tai tulkita konteksteja ja vivahteita, joita ei ole selkeästi käsitelty turvallisuusalan tekstissä, mutta jotka voivat olla silti oleellisia.

Kyberturvallisuuden kontekstissa mallit kohtaavat usein tietoa, joka ei ole pelkästään teknistä, vaan sisältää myös yleiskielen ilmaisua, analogioita ja viittauksia, jotka vaativat laajempaa kielen ymmärrystä. Tällaisessa ympäristössä, jossa yhdistetään eri alojen tietoa, kuten lainsäädäntö, politiikka ja johtaminen, kyberturvallisuusmalli, joka on koulutettu vain turvallisuusalan tekstillä, saattaa kamppailla, jos teksteissä esiintyy laajempaa kontekstia tai sekoituksia eri alueilta. Tämän vuoksi on tärkeää, että malli säilyttää kyvyn käsitellä sekä alan erityispiirteitä että yleiskielisiä ilmiöitä.

Rongalin ym. (2019) tutkimus osoittaa, että katastrofaalisen unohtamisen estäminen voi parantaa BERT-mallin suorituskykyä jopa alan tehtävissä, kuten kyberturvallisuusperusteisessa tekstinluokittelussa. Tämä korostaa hyvin tasapainotetun mallin etuja, joka ei rajoitu pelkästään tekniseen, mutta kykenee myös ymmärtämään laajempaa kieltä ja konteksteja. Tämän tasapainon löytäminen on kuitenkin haasteellista, sillä malli pitää kouluttaa niin, että se ei unohda aiempia oppejaan, mutta samalla se oppii uusia tietoja tehokkaasti.

Koulutuksen aikana on tärkeää säilyttää alkuperäiset tiedot, erityisesti yleisen kielen osalta, mutta samalla malli on opetettava tunnistamaan ja käsittelemään kyberturvallisuuden erityispiirteitä. Tässä prosessissa hyperparametrien, kuten oppimisnopeuden, epochin määrän ja datasetin koon, oikea säätäminen on kriittistä. Liian suuri oppimisnopeus voi johtaa siihen, että malli unohtaa aikaisemman tiedon, kun taas liian pieni nopeus voi tehdä oppimisesta liian hidasta, eikä malli ehdi oppia uusia piirteitä tehokkaasti.

Esimerkiksi tutkimuksessa, joka käsittelee BERT-mallin optimointia katastrofaalisen unohtamisen estämiseksi, on havaittu, että pienempi oppimisnopeus toimii paremmin, erityisesti kun lisäkoulutuksessa käytettävä data on hyvin erikoistunutta. Tämä on myös linjassa alkuperäisten BERT-tutkimusten kanssa, joissa käytettiin oppimisnopeutta 0.1 × 10^-4 ja koulutettiin malli noin 40 epochin ajan. Tämän perusteella voidaan suositella seuraavia parametreja: oppimisnopeus 0.2 × 10^-5, 0.5 × 10^-5 ja 0.1 × 10^-4, epochin määrä 20-40 ja datasetin koko 5-15 prosenttia alkuperäisestä BERT-kokoelmasta.

Katastrofaalisen unohtamisen välttämiseksi malli ei saisi koulutuksen aikana ylittää tietynlaista datan määrää, sillä liiallinen määrä voi johtaa siihen, että uusi tieto "peittää" aiemman tiedon. On myös tärkeää huomioida, että suurempi datasetin koko voi parantaa suorituskykyä kyberturvallisuustehtävissä, mutta se saattaa johtaa myös suurempaan unohtamisen riskiin yleiskielen osalta.

Preliminäärinen arviointi, jossa testattiin erilaisten hyperparametrikokoonpanojen vaikutusta, osoitti, että oppimisnopeus 0.2 × 10^-5 ja 30 epochin määrä tuottivat parhaan suorituskyvyn sekä BoolQ-tehtävässä että MSExchange-tehtävässä, jotka mittaavat mallin kykyä ymmärtää ja prosessoida kyberturvallisuusaiheisia tekstejä. Kuitenkin datasetin koon vaikutus oli monivaiheinen; vaikka pienempi 5 prosentin koko tuotti parhaan tuloksen BoolQ-tehtävässä, suurempi 10 prosentin koko toimi paremmin MSExchange-tehtävässä. Tämä osoittaa, että optimaalinen datasetin koko riippuu suuresti käytettävästä tehtävästä ja sen vaatimuksista.

Lisäksi on tärkeää huomata, että vaikka malli voi tuottaa hyviä tuloksia kyberturvallisuustehtävissä, sen suorituskyky voi vaihdella riippuen siitä, kuinka hyvin se on koulutettu käsittelemään erityisesti teknisiä termejä ja kielen vivahteita, joita esiintyy kyberturvallisuusdokumenteissa. Tämä tasapainon etsiminen on avainasemassa mallitutkimuksessa, sillä se takaa, että malli ei vain säilytä yleistä kielen ymmärrystään, mutta se myös hallitsee syvällisesti kyberturvallisuuden erityispiirteitä.

Mikä on säikeen ulottuvuuden puolikontinuiteetti ja sen merkitys projektiviivisten morphismien yhteydessä?
Miksi taidehistorian suurimmat mestarit keskittyivät luontoon ja sen yksityiskohtiin?
Mikä rooli ulkomaisilla valtiolla on Yhdysvaltain vaaleissa ja milloin se on säädeltyä?