Self-supervised Learning (SSL) is een leermethode binnen kunstmatige intelligentie waarbij een model leert zonder handmatig gelabelde data. In plaats daarvan genereert het model zijn eigen labels uit de beschikbare ruwe data. Deze aanpak combineert de efficiëntie van unsupervised learning met de nauwkeurigheid van supervised learning, en is daarmee een krachtige techniek voor het trainen van grootschalige AI-modellen.

Self-supervised learning heeft de afgelopen jaren een sleutelrol gespeeld in de ontwikkeling van taalmodellen (zoals GPT) en beeldmodellen (zoals SimCLR en DINO).

Werking

Bij Self-supervised Learning wordt een zogenoemde pretext task gedefinieerd: een taak die het model dwingt om betekenisvolle representaties te leren uit data, zonder menselijke labels.
Het leerproces bestaat uit twee fasen:

1. Pretraining: het model leert algemene patronen door zelf gegenereerde taken op te lossen.
2. Finetuning: de geleerde representaties worden toegepast of verfijnd op specifieke downstream-taken met beperkte gelabelde data.

Voorbeelden van pretext-taken zijn:

• Masked Language Modeling (MLM): bij taalmodellen wordt een deel van de tekst gemaskeerd en moet het model de ontbrekende woorden voorspellen (zoals in BERT).
• Contrastive Learning: bij beeldmodellen leert het systeem om verschillende weergaven van dezelfde afbeelding te herkennen als gelijk, en andere als verschillend.
• Predictive Coding: het model voorspelt toekomstige frames of tokens op basis van eerdere context.

Kenmerken

• Geen handmatige labels nodig: het model maakt gebruik van de inherente structuur van data.
• Efficiënte representatievorming: leert generaliseerbare kenmerken die toepasbaar zijn op vele taken.
• Grote schaalbaarheid: geschikt voor enorme datasets zonder annotatiekosten.
• Overbrugging tussen supervised en unsupervised learning: combineert de voordelen van beide benaderingen.
• Breed inzetbaar: toepasbaar op tekst, beeld, geluid en multimodale data.

Toepassingen

Self-supervised learning wordt breed toegepast in moderne AI-systemen:

• Taalmodellen: GPT, BERT, LLaMA en T5 gebruiken SSL tijdens pretraining.
• Beeldherkenning: modellen zoals SimCLR, BYOL en DINO leren visuele representaties zonder labels.
• Spraakherkenning: modellen zoals wav2vec 2.0 gebruiken SSL om audio te begrijpen.
• Multimodale AI: systemen zoals CLIP koppelen tekst en beeld via zelf-supervisie.
• Medische beeldvorming: leren van diagnostische patronen zonder handmatige annotaties.

Uitdagingen

• Complexe pretext-taken: het definiëren van geschikte zelfgestuurde taken is niet triviaal.
• Rekenintensief: training op grote datasets vereist aanzienlijke middelen.
• Evaluatie: moeilijk te bepalen hoe goed de geleerde representaties werkelijk zijn.
• Overfitting op pretext-taken: te sterke focus op de zelfgemaakte taak kan de generaliseerbaarheid verminderen.
• Data-afhankelijkheid: prestaties hangen sterk af van de diversiteit en kwaliteit van de ruwe data.

Samenvatting

Self-supervised Learning stelt AI-systemen in staat om kennis te ontwikkelen zonder menselijke annotatie. Door gebruik te maken van interne structuur in data leert het model representaties die krachtig, flexibel en schaalbaar zijn. Deze methode vormt de kern van de huidige generatie foundation models en zal naar verwachting een centrale rol blijven spelen in de toekomst van machine learning.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy