白话大模型② | 如何提升 AI 分析的准确性？

白话大模型系列共六篇文章，将通俗易懂的解读大模型相关的专业术语。本文为第二篇：如何提升 AI 分析的准确性？

作者：星环科技 人工智能产品部

面对 AI 分析落地时的数量化、准确性、泛化性等问题，让我们稍微深入了解下当前的做法。

这里只做形式化的简要概述：

1.需求分解：将需求分解为若干个子问题，比如“人脸检索”可以分解为“人脸检测” 和“人脸识别”两个子问题；

2.技术手段：手工提取费时费力精度低，那么：

•建立映射关系：使用“数据驱动”的“深度学习”自动提取特征和建立人脸图像到人脸嵌入向量 的映射关系，再次提醒嵌入向量就是能描述人脸的一个多维度的向量;

•建立人脸卡片目录：使用这个映射关系，将人脸图像转化为 ID-人脸嵌入向量对；

•建立高效的查询方法：使用同样的映射关系，处理待查的图像，然后使用人脸卡片目录中的人脸嵌入向量，找到最相似的 ID，然后再找到对应的人脸图像。

由此，我们构建出来了一个“人脸识别”的小工具的架子。但是问题在于：

1.怎么构建这样的映射关系？

答：用“数据驱动”的“机器学习”方法。

2.怎么建立人脸卡片目录和构建查询方法？

答：用各类“数据库”或者更广义的“信息检索技术”。加上引号的词汇，都是“术语”，我们不急于解释和类比，因为会产生更大的歧义。我们看看实际生产中，是怎么做的。

建立映射关系

• 数据采集 ：采集大量的含有清晰可见的人脸数据，根据要求和“泛化性”不同，除了正脸，我们还需要侧脸、带口罩、大俯仰角、杂乱背景（比如人在花丛中）、多人脸（比如会议合影）等各种情况的数据；

• 数据清洗 ：将明显不符合需求的数据剔除，比如：人脸不清晰、人脸不完整、人脸不在中心、人脸不是正脸、人脸不是人脸（比如是猫脸）等，再比如算法上有问题的：重复的（直接重复、有些位置移动/旋转的）、数据毒害的（故意数据投毒的、比如打印的人脸/面具而不是真实人脸的）等等，清洗出“高质量”数据实际工作远比看上去的复杂得多得多；

• 数据标注 ：标注出 1. 人脸的位置（比如画一个框，将人头框入；但事实可能有更复杂的情况：比如准确绘制出一个多边形而不仅仅是长方形了，或者图像是 3D 的） 2. 其他信息（比如人的一些 ID/性别等属性）

• 特征提取 + 建立模型 ：构建“人脸”（图像）到“人脸嵌入向量”（一串数字）的映射（构建方法我们叫“算法”）：

• 这个映射是一个黑盒子，上面有很多旋钮，输入是“图像”，输出是“嵌入向量”；

• 我们只能调整旋钮来控制输出；

• 我们可以验证输出的结果是否符合我们的需求并作出：调整旋钮，考察我们预测出来的“人脸框”和其“ID”和标注的是否一样，不一样则调整，直到符合为止；

• 调整的过程我们叫“训练”，调整的方法我们叫“最优化方法”，使用的人力和组织形式可以理解成“算力”。不管是否符合普通人的认知：在使用了大量的数据后，我们可以得到一个“人脸嵌入向量” 的“映射关系”，也就是{黑盒子本身 + 旋钮的扭转档位}，这个组合能够将“人脸图像” 转化为“人脸嵌入向量”，这个向量是一个多维度的数字，我们可以认为这个数字是“人脸”的“特征”。

• 模型提升：来了新情况，准确度等不够（比如识别不了带口罩的人脸），我们可以继续采集数据，然后重新训练模型，得到新的“映射关系”，做到提升。