Model Chaining

Wat is Model Chaining?

Model Chaining is een techniek binnen machine learning en data science waarbij meerdere modellen sequentieel aan elkaar worden gekoppeld. In deze opzet wordt de output van het ene model de input voor het volgende model in de keten. Door deze sequentiële koppeling kunnen complexe taken worden opgesplitst in kleinere, beter beheersbare subtaken, wat leidt tot meer geavanceerde en nauwkeurige resultaten.

In de kern benut model chaining de sterke punten van verschillende modellen om uiteenlopende aspecten van een probleem aan te pakken. Door modellen te combineren die gespecialiseerd zijn in specifieke taken, is het mogelijk een end-to-end systeem te creëren dat krachtiger is dan elk individueel model op zichzelf.

Kernconcepten

• Sequentiële verwerking: Modellen worden in een specifieke volgorde geplaatst waarbij elk model de data verwerkt en zijn output doorgeeft aan het volgende model.
• Modulariteit: Elk model in de keten kan onafhankelijk worden ontwikkeld, getest en geoptimaliseerd, wat hergebruik en flexibiliteit bevordert.
• Datatransformatie: De data ondergaat op elk niveau transformaties, waardoor complexe verwerkingsketens ontstaan die ingewikkelde taken aankunnen.

Hoe wordt Model Chaining gebruikt?

Model chaining wordt in diverse domeinen binnen machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) toegepast om prestaties, modulariteit en schaalbaarheid te verbeteren. Het is vooral nuttig bij complexe problemen die niet adequaat door één enkel model kunnen worden opgelost.

Technieken binnen Model Chaining

1. Pipelines: In machine learning-pipelines worden datavoorbewerkingstappen en modellen aan elkaar gekoppeld om workflows te stroomlijnen.
2. Ensembles: Waar ensembles de outputs van meerdere modellen combineren, gaat chaining een stap verder door de output van het ene model direct als input voor een ander model te gebruiken.
3. Hiërarchische modellering: Modellen worden hiërarchisch gestructureerd, waarbij hogere modellen gebruik maken van de inferenties van lagere modellen.

Typen gebruikte modellen

• Preprocessing-modellen: Deze modellen zorgen voor datacleaning, normalisatie of feature extractie vóór de hoofdmodelleringstaak.
• Voorspellende modellen: Kernmodellen die voorspellingen of classificaties maken op basis van de bewerkte data.
• Post-processing modellen: Modellen die de output verfijnen, zoals calibratiemodellen of modellen voor besluitvorming via drempelwaarden.

Voordelen van Model Chaining

Modulariteit

Model chaining bevordert een modulaire benadering van systeemontwerp. Elk model in de keten kan:

• Onafhankelijk ontwikkeld worden: Teams kunnen gelijktijdig aan verschillende modellen werken zonder elkaar te hinderen.
• Hergebruikt worden: Modellen kunnen in verschillende ketens of applicaties opnieuw worden ingezet.
• Gewisseld of geüpdatet worden: Individuele modellen kunnen worden geoptimaliseerd of vervangen zonder het gehele systeem te beïnvloeden.

Optimalisatie

Door modellen te koppelen, is het mogelijk elk model afzonderlijk te optimaliseren:

• Prestatieafstemming: Modellen kunnen verfijnd worden om hun specifieke taak efficiënter uit te voeren.
• Resource management: Computationele middelen kunnen passend worden toegewezen op basis van de complexiteit van elk model.

Flexibiliteit

Model chaining maakt flexibiliteit in systeemontwerp mogelijk:

• Schaalbaarheid: Systemen kunnen worden opgeschaald door modellen aan de keten toe te voegen of te verwijderen.
• Maatwerk: Ketens kunnen worden afgestemd op specifieke use cases door geschikte modellen te selecteren.
• Interoperabiliteit: Modellen gebouwd met verschillende frameworks of talen kunnen via API’s worden geïntegreerd.

Toepassingen van Model Chaining

AI-automatisering

Bij AI-automatisering maakt model chaining de automatisering van complexe workflows mogelijk:

• Robotic Process Automation (RPA): Modellen kunnen data uit documenten extraheren, de informatie verwerken en acties triggeren.
• Predictief onderhoud: Sensorgegevens worden verwerkt via ketens die apparatuurstoringen voorspellen.

Grote taalmodellen

Model chaining is belangrijk bij het werken met grote taalmodellen (LLM’s):

• Prompt chaining: Het opdelen van een complexe prompt in kleinere, beheersbare prompts.
• Sequentieel redeneren: De output van het ene taalmodel gebruiken als input voor een ander model voor taken als vraagbeantwoording of samenvatten.

Bedrijfsapplicaties

Bedrijven maken gebruik van model chaining om data-analyse en besluitvorming te verbeteren:

• Verkoopprognoses: Eerste modellen voorspellen markttrends, gevolgd door modellen die prijsstrategieën voorstellen.
• Klantenondersteuning: Modellen analyseren klantvragen, classificeren issues en bevelen oplossingen aan.

Onderzoek naar Model Chaining

1. An Anisotropic Constitutive Relationship by a Series of 8 Chain Models
   Dit artikel onderzoekt hyperelastische modellen voor polymeren en zachte weefsels, met nadruk op de anisotrope eigenschappen van dergelijke materialen. De studie gebruikt een 8-ketensmodel, gebaseerd op statistische mechanica, om te begrijpen hoe de microstructuren van ketens de mechanische eigenschappen van polymeren beïnvloeden. Het benadrukt de richtingsafhankelijkheid van polymeren en zachte weefsels, waarbij vezelversterking en de aanwezigheid van ligamenten en pezen bijdragen aan anisotrope eigenschappen. Het onderzoek past isotrope en anisotrope 8-ketensmodellen toe om respectievelijk matrices en vezels te representeren. De aanpak vereenvoudigt niet alleen bestaande anisotrope wiskundige structuren, maar behoudt de microscopische fysica van het 8-ketensmodel. Lees meer

2. Interpenetration of two chains different in sizes: Some Exact Results
   Deze studie stelt een model voor om te begrijpen hoe de ene polymeerketen de andere binnendringt, met focus op de vergelijkende penetratie van kleinere versus langere ketens. Het blijkt dat kleinere ketens zich verder uitbreiden en identificeert voorwaarden waaronder ketens niet onafhankelijk kunnen groeien maar wel in een ‘gezipte’ vorm kunnen polymeriseren. De resultaten geven inzicht in de fysieke interacties tussen polymeerketens van verschillende groottes. Lees meer

3. The effect of scatter of polymer chain length on strength
   Door de breukmechanica van polymeernetwerken te onderzoeken, bestudeert dit artikel hoe de statistische variatie in polymeerketenlengtes de sterkte beïnvloedt. Met behulp van een parallel ketenmodel wordt aangetoond dat ketens met minder schakels covalente krachtlimieten bereiken en bij kleinere extensies breken, wat de algehele sterkte beïnvloedt. De studie koppelt daarnaast de variabiliteit in sterkte aan de spreiding in het aantal schakels in ketens en stelt een machtswetrelatie vast. Lees meer

4. Persistent current of two-chain Hubbard model with impurities
   Dit onderzoek bestudeert de effecten van onzuiverheden en interacties in een twee-ketens Hubbard-model. Met behulp van renormalisatiegroep-berekeningen wordt onderzocht hoe onzuiverheden de afscherming van potentiaal in een multi-channel setting veranderen ten opzichte van een enkel-keten model. De bevindingen tonen aan dat de ladingsstijfheid en persistente stroom minder worden versterkt in twee-ketensmodellen vanwege het toegenomen aantal kanalen en interacties. Lees meer