6 najlepszych wstępnie wyszkolonych modeli do pracy i biznesu

Bariera w szkoleniu skutecznej i niezawodnej sztucznej inteligencji znacznie się obniżyła dzięki publicznemu udostępnieniu wielu wstępnie wyszkolonych modeli. Dzięki wstępnie wyszkolonym modelom niezależni badacze i mniejsze firmy mogą usprawniać procesy, zwiększać produktywność i uzyskiwać cenne informacje dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji.

Obecnie istnieje wiele wstępnie wyszkolonych modeli, których można używać i dostrajać. W zależności od konkretnego problemu możesz chcieć użyć jednego modelu zamiast innego. Skąd więc wiedzieć, którego wstępnie wytrenowanego modelu użyć?

Aby pomóc Ci w podjęciu decyzji, oto niektóre z najpopularniejszych wstępnie wyszkolonych modeli, których możesz użyć do zwiększenia wydajności pracy i biznesu.

1. BERT (dwukierunkowe reprezentacje enkodera z transformatorów)

BERT to transformator enkodera, który zrewolucjonizował przetwarzanie języka naturalnego (NLP) dzięki mechanizmowi samouwagi. W przeciwieństwie do tradycyjnych rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN), które przetwarzają zdania jedno słowo po drugim, BERT mechanizm samouwagi pozwala modelowi ważyć znaczenie słów w sekwencji poprzez obliczanie wyników uwagi między nimi.

Modele BERT mają możliwość zrozumienia głębszego kontekstu w sekwencji słów. To sprawia, że ​​modele BERT idealnie nadają się do aplikacji wymagających potężnego osadzania kontekstowego, które mają silne wydajność w różnych zadaniach NLP, takich jak klasyfikacja tekstu, rozpoznawanie nazwanych jednostek i pytania odpowiadając.

Modele BERT są zazwyczaj duże i wymagają drogiego sprzętu do trenowania. Tak więc, chociaż uważany za najlepszy dla wielu aplikacji NLP, wadą szkolenia modeli BERT jest to, że proces ten jest często kosztowny i czasochłonny.

2. Destylowany BERT (destylowany BERT):

Chcesz dopracować model BERT, ale nie masz pieniędzy ani czasu? DistilBERT to destylowana wersja BERT, która zachowuje około 95% swojej wydajności przy użyciu tylko połowy liczby parametrów!

DistilBERT wykorzystuje podejście do szkolenia nauczyciel-uczeń, w którym BERT jest nauczycielem, a DistilBERT uczniem. Proces szkolenia polega na przekazywaniu uczniowi wiedzy nauczyciela poprzez szkolenie DistilBERT w celu naśladowania zachowania i prawdopodobieństwa wyjścia BERT.

Ze względu na proces destylacji, DistilBERT nie ma osadzania typu tokena, ma zmniejszone głowy uwagi i mniejsze warstwy sprzężenia zwrotnego. Osiąga to znacznie mniejszy rozmiar modelu, ale poświęca pewną wydajność.

Podobnie jak BERT, DistilBERT najlepiej nadaje się do klasyfikacji tekstu, rozpoznawania nazwanych jednostek, podobieństwa tekstu i parafrazowania, odpowiadania na pytania i analizy nastrojów. Korzystanie z DistilBERT może nie zapewniać takiego samego poziomu dokładności, jak w przypadku BERT. Jednak korzystanie z DistilBERT pozwala znacznie szybciej dostroić model, wydając mniej na szkolenie.

3. GPT (generatywny wstępnie wyszkolony transformator)

Czy potrzebujesz czegoś, co pomoże Ci w generowaniu treści, podawaniu sugestii lub streszczaniu tekstu? GPT to wstępnie wyszkolony model OpenAI, który tworzy spójne i dopasowane do kontekstu teksty.

W przeciwieństwie do BERT, który jest zaprojektowany w architekturze transformatora enkodera, GPT jest zaprojektowany jako transformator dekodera. Dzięki temu GPT może doskonale przewidywać następne słowa na podstawie kontekstu poprzedniej sekwencji. Wyszkolony w zakresie ogromnej ilości tekstu w Internecie, GPT nauczył się wzorców i relacji między słowami i zdaniami. Dzięki temu GPT wie, które słowa są najbardziej odpowiednie do użycia w określonym scenariuszu. Będąc popularnym wstępnie wyszkolonym modelem, są zaawansowane narzędzia, takie jak AutoGPT które możesz wykorzystać z korzyścią dla swojej pracy i biznesu.

Chociaż świetnie naśladuje ludzki język, GPT nie ma żadnej podstawy w faktach poza zbiorem danych używanym do trenowania modelu. Ponieważ dba tylko o to, czy generuje słowa, które mają sens w oparciu o kontekst poprzednich słów, może od czasu do czasu udzielać nieprawidłowych, wymyślonych lub nierzeczywistych odpowiedzi. Innym problemem, który możesz mieć podczas dostrajania GPT, jest to, że OpenAI umożliwia dostęp tylko przez interfejs API. Niezależnie od tego, czy chcesz dostroić GPT, czy po prostu trenuj ChatGPT z własnymi danymi, będziesz musiał zapłacić za klucz API.

4. T5 (transformator transferu tekstu na tekst)

T5 to wysoce wszechstronny model NLP, który łączy architekturę kodera i dekodera, aby sprostać szerokiemu zakresowi zadań NLP. T5 może być używany do klasyfikacji tekstu, streszczania, tłumaczenia, odpowiadania na pytania i analizy nastrojów.

Ponieważ T5 ma małe, podstawowe i duże rozmiary modeli, można uzyskać model transformatora enkodera-dekodera który lepiej odpowiada Twoim potrzebom pod względem wydajności, dokładności, czasu szkolenia i kosztów strojenie. Modele T5 są najlepiej wykorzystywane, gdy można zaimplementować tylko jeden model dla aplikacji zadaniowych NLP. Jeśli jednak musisz mieć najlepszą wydajność NLP, możesz chcieć użyć osobnego modelu do zadań kodowania i dekodowania.

5. ResNet (resztkowa sieć neuronowa)

Szukasz modelu, który poradzi sobie z zadaniami związanymi z wizją komputerową? ResNet to model głębokiego uczenia zaprojektowany w ramach architektury Convolutional Neural Network Architecture (CNN) jest to przydatne w zadaniach związanych z wizją komputerową, takich jak rozpoznawanie obrazów, wykrywanie obiektów i semantyka segmentacja. Ponieważ ResNet jest popularnym wstępnie wyszkolonym modelem, możesz znaleźć precyzyjnie dostrojone modele, a następnie użyć przenoszenie uczenia się w celu szybszego szkolenia modeli.

ResNet działa, najpierw rozumiejąc różnicę między danymi wejściowymi i wyjściowymi, znanymi również jako „resztki”. Po reszty są zidentyfikowane, ResNet koncentruje się na ustaleniu, co jest najbardziej prawdopodobne między tymi wejściami i wyjściami. Ucząc ResNet na dużym zbiorze danych, model nauczył się złożonych wzorców i funkcji i może zrozumieć, co obiekty zwykle wyglądają, co czyni ResNet doskonałym w wypełnianiu pośrednich danych wejściowych i wyjściowych obraz.

Ponieważ ResNet rozwija swoje rozumienie tylko na podstawie podanego zestawu danych, problemem może być nadmierne dopasowanie. Oznacza to, że jeśli zestaw danych dla konkretnego podmiotu był niewystarczający, ResNet może błędnie zidentyfikować podmiot. Tak więc, jeśli miałbyś użyć modelu ResNet, musiałbyś dostroić model za pomocą znacznego zestawu danych, aby zapewnić niezawodność.

6. VGGNet (sieć grupy wizualnej geometrii)

VGGNet to kolejny popularny model wizji komputerowej, który jest łatwiejszy do zrozumienia i wdrożenia niż ResNet. Chociaż ma mniejszą moc, VGGNet wykorzystuje prostsze podejście niż ResNet, wykorzystując jednolitą architekturę, która dzieli obrazy na mniejsze części, a następnie stopniowo uczy się jego funkcji.

Dzięki tej prostszej metodzie analizy obrazów VGGNet jest łatwiejszy do zrozumienia, wdrożenia i modyfikacji, nawet dla stosunkowo nowych badaczy lub praktyków głębokiego uczenia. Możesz także chcieć użyć VGGNet przez ResNet, jeśli masz ograniczony zestaw danych i zasoby i chcesz dostroić model, aby był bardziej skuteczny w określonym obszarze.

Dostępnych jest wiele innych wstępnie wyszkolonych modeli

Mamy nadzieję, że teraz masz lepsze wyobrażenie o tym, jakich wstępnie wytrenowanych modeli możesz użyć w swoim projekcie. Omówione modele są jednymi z najpopularniejszych w swoich dziedzinach. Należy pamiętać, że w bibliotekach głębokiego uczenia się dostępnych jest wiele innych wstępnie wytrenowanych modeli, takich jak TensorFlow Hub i PyTorch.

Ponadto nie musisz trzymać się tylko jednego wstępnie wytrenowanego modelu. Tak długo, jak masz zasoby i czas, zawsze możesz zaimplementować wiele wstępnie wytrenowanych modeli, które przyniosą korzyści Twojej aplikacji.