เริ่มต้นจากศูนย์: ใช้ NumPy ไขความลึกของแนวคิดหลักใน Deep Learning ผ่าน 30 งานวิจัยบุกเบิก

ในสาขาการเรียนรู้เชิงลึก อิลยา ซัทสเคเวอร์ เคยมีข้อสรุปที่แพร่หลายว่า:
หากอ่านและเข้าใจบทความวิจัยที่เป็นรากฐาน 30 เรื่องอย่างแท้จริง ก็สามารถเข้าใจแก่นความคิดหลักของปัญญาประดิษฐ์ได้ถึง 90%

นี่ไม่ใช่การท่องจำสูตรหรือทำซ้ำผลวัดมาตรฐาน แต่เป็นการเข้าใจว่าโมเดลถูกออกแบบมาทำไม การฝึกฝนจึงลู่เข้า สมมติฐานใดที่เป็นจริง และสิ่งใดเป็นเพียงการประนีประนอมทางวิศวกรรม

ปัญหาคือ บทความวิจัยทั้ง 30 เรื่องนี้ไม่ “เป็นมิตร”

การพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์จำนวนมาก คำอธิบายเชิงสัญลักษณ์ และช่องว่างระหว่างบทความกับโค้ดจริง ทำให้หลายคนกระโดดไปมาระหว่าง “อ่านบทความเข้าใจ” กับ “เข้าใจโมเดลอย่างแท้จริง” ในที่สุด คนส่วนใหญ่เลือกเส้นทางที่เร็วกว่า: ใช้ PyTorch, TensorFlow โดยตรง และเรียกใช้โมเดลเหมือน API

แน่นอนว่าไม่มีปัญหา แต่เมื่อโมเดลเกิดความผิดปกติ ล้มเหลวในการสรุปความ การฝึกฝนไม่เสถียร คุณจะรู้สึกได้ชัดเจนว่า “ความเข้าใจยังไม่เพียงพอ”

โครงการที่หาได้ยาก: ใช้ NumPy ตามรอยบทความวิจัยอีกครั้ง

ล่าสุดเห็นโครงการหนึ่งบน GitHub: Sutskever-30-Implementations

ผู้เขียนโครงการทำสิ่งที่ดูเหมือน “โง่” แต่มีคุณค่าอย่างมาก:

ใช้ NumPy ล้วนๆ เริ่มจากศูนย์เพื่อนำบทความวิจัยรากฐาน 30 เรื่องที่อิลยา ซัทสเคเวอร์ แนะนำไปปฏิบัติ

• ไม่พึ่งพา PyTorch / TensorFlow
• ไม่เรียกใช้การหาอนุพันธ์อัตโนมัติ
• ไม่ซ่อนขั้นตอนสำคัญ
• โค้ดทุกบรรทัด สอดคล้องกับแนวคิดหรือสมมติฐานหนึ่งในบทความวิจัย

การนำไปปฏิบัติทั้งหมดให้มาในรูปแบบ Jupyter Notebook พร้อมกับข้อมูลสังเคราะห์ที่เล็กที่สุดที่รันได้ สามารถรันทีละขั้นตอน ดูผลลัพธ์กลางทาง เหมาะสำหรับการเรียนรู้อย่างเป็นระบบมาก

ที่อยู่ GitHub: http://github.com/pageman/sutskever-30-implementations

บทความวิจัย 30 เรื่องนี้ สร้าง “โครงกระดูก” ของการเรียนรู้เชิงลึก

จากโครงสร้างโครงการ นี่ไม่ใช่เพียงการเรียงลำดับโมเดลอย่างง่าย แต่เป็นเส้นทางวิวัฒนาการทางเทคโนโลยีที่ชัดเจนมาก

1️⃣ แนวคิดพื้นฐาน (RNN / LSTM / การทำให้เป็นมาตรฐาน)

• ประสิทธิผลและข้อจำกัดของ RNN
• โครงสร้างเกตใน LSTM แก้ปัญหาการไล่ระดับสีอย่างไร
• Dropout, ความเบาบาง, หลักการ MDL

เนื้อหาเหล่านี้อธิบายว่า:
ทำไม “การฝึกฝนได้” เองก็เป็นความก้าวหน้าที่สำคัญ

2️⃣ สถาปัตยกรรมและกลไก (CNN / ResNet / Attention)

• AlexNet สร้างกระบวนทัศน์การฝึก CNN สมัยใหม่อย่างไร
• “การส่งผ่านเอกลักษณ์” ใน ResNet ทำไมจึงทำให้เครือข่ายลึกขึ้นได้
• Attention จาก “กลไกเสริม” สู่โครงสร้างหลักได้อย่างไร

เข้าใจส่วนนี้ จะเข้าใจอย่างแท้จริงว่า:
นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมมักไม่ซับซ้อนกว่า แต่สอดคล้องกับกฎการไหลของข้อมูลมากกว่า

3️⃣ หัวข้อขั้นสูง (VAE / GNN / NTM / CTC)

• ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแปรผันนำการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นมาใช้อย่างไร
• กลไกการส่งข้อความในเครือข่ายประสาทเทียมแบบกราฟ
• เครื่องทัวริงประสาททำไมจึงเป็นความพยายามของ “การคำนวณที่หาอนุพันธ์ได้”
• CTC แก้ปัญหาการจัดตำแหน่งลำดับอย่างไร

เนื้อหาส่วนนี้ อธิบายว่าโมเดลสามารถก้าวข้ามขอบเขตของการเรียนรู้ภายใต้การดูแลได้อย่างไร

4️⃣ ทฤษฎีและการประยุกต์ใช้สมัยใหม่ (MDL / Kolmogorov / RAG)

โครงการยังได้นำเนื้อหาที่ “ไม่ค่อยมีใครอธิบายอย่างครบถ้วน” ในทางวิศวกรรมไปปฏิบัติด้วย:
* ความซับซ้อนของ Kolmogorov และความยาวคำอธิบายขั้นต่ำ
* แบบจำลองทฤษฎีของปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AIXI)
* การทำนายหลายโทเค็น, Dense Retrieval, RAG
* ปัญหาอคติตำแหน่งในการสร้างแบบจำลองข้อความยาว

สิ่งเหล่านี้ไม่ได้ “เพิ่มค่าดัชนีชี้วัด” โดยตรง แต่กำหนดความลึกของความเข้าใจเกี่ยวกับขีดจำกัดความสามารถของโมเดลของคุณ

ทำไมการ “ไม่ใช้เฟรมเวิร์ก” กลับสำคัญกว่า?

การใช้ NumPy นำโมเดลเหล่านี้ไปปฏิบัติ มีประโยชน์โดยตรงสามประการ:

1. การคำนวณทุกขั้นตอนมองเห็นได้
   การไล่ระดับสีมาจากไหน ค่าตัวเลขขยายหรือหายไปอย่างไร เห็นชัดเจน
2. เข้าใจสาเหตุความล้มเหลวง่ายขึ้น
   เมื่อโมเดลไม่ลู่เข้า คุณจะรู้ชัดเจนว่าสมมติฐานใดถูกทำลาย
3. สร้าง “ภูมิคุ้มกัน” ต่อเฟรมเวิร์ก
   คุณจะเข้าใจ: เฟรมเวิร์กคือเครื่องมือ ไม่ใช่ความรู้เอง

สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งสำหรับผู้ทำวิจัย ผู้ทำแพลตฟอร์มระดับล่าง และผู้ทำระบบที่ซับซ้อน

เหมาะสำหรับใครเรียนรู้?

โครงการนี้ไม่เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นจากศูนย์ แต่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับกลุ่มคนต่อไปนี้:

• วิศวกรที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกมาหลายปี แต่รู้สึกว่า “ความเข้าใจหยุดอยู่ที่ผิวเผิน”
• นักวิจัยที่หวังจะเติมเต็มช่องว่างระหว่างทฤษฎีกับการนำไปปฏิบัติ
• ผู้ที่ต้องการความเข้าใจที่สูงขึ้นในการออกแบบโมเดล ความเสถียรของการฝึกฝน ความสามารถในการสรุปความ
• ผู้เรียนที่ต้องการเข้าใจแก่นแท้ของ Transformer / RNN / Attention จริงๆ

หากคุณไม่พอใจแค่ “ใช้โมเดลเป็น” แต่ต้องการรู้ว่าทำไมจึงออกแบบแบบนี้ จะดีขึ้นได้อีกไหม ชุดเนื้อหานี้คุ้มค่าที่จะศึกษาอย่างเป็นระบบ

เขียนท้ายสุด

นี่ไม่ใช่ “โครงการสำเร็จรูปเร็ว” หรือ “รายการเรียนตามกระแส”
มัน更像是一条เส้นทางช้าเพื่อทำความเข้าใจการเรียนรู้เชิงลึกใหม่

ในบริบทปัจจุบันที่ขนาดโมเดลขยายใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ API ง่ายขึ้นเรื่อยๆ
สิ่งที่ขาดแคลนจริงๆ กลับเป็นความสามารถในการเข้าใจกลไกระดับล่าง

หากคุณหวังว่าในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าจะยังคงยืนอยู่ที่ตำแหน่งที่กระตือรือร้นของวิวัฒนาการทางเทคโนโลยี แทนที่จะถูกพัดพาไปกับการเปลี่ยนแปลงของโมเดล โครงการนี้ คุ้มค่าที่จะเก็บไว้

โค้ดบางส่วนจะไม่ช่วยเพิ่ม KPI โดยตรง
แต่จะกำหนดว่าคุณจะไปได้ไกลแค่ไหน

ติดตาม “鲸栖” Mini Program เพื่อรับข่าวสาร AI ล่าสุด

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง