Cele mai bune 6 modele pre-instruite pentru muncă și afaceri

Bariera în calea antrenării unei IA eficace și de încredere a scăzut semnificativ datorită lansării publice a multor modele pre-antrenate. Cu modelele pre-instruite, cercetătorii independenți și întreprinderile mai mici pot eficientiza procesele, spori productivitatea și pot obține informații valoroase prin utilizarea AI.

Acum există multe modele pre-antrenate pe care le puteți utiliza și ajusta. În funcție de problema dvs. specifică, este posibil să doriți să utilizați un model în locul altuia. Deci, de unde știi ce model pre-antrenat să folosești?

Pentru a vă ajuta să decideți, iată câteva dintre cele mai populare modele pre-instruite pe care le puteți folosi pentru a vă crește productivitatea muncii și a afacerii.

1. BERT (Reprezentări codificatoare bidirecționale de la transformatoare)

BERT este un transformator codificator care a revoluționat procesarea limbajului natural (NLP) cu mecanismul său de auto-atenție. Spre deosebire de rețelele neuronale recurente tradiționale (RNN) care procesează propoziții un cuvânt după altul, cele ale BERT mecanismul de auto-atenție permite modelului să cântărească importanța cuvintelor dintr-o secvență prin calculul scorurilor de atenție între ele.

Modelele BERT au capacitatea de a înțelege contextul mai profund într-o secvență de cuvinte. Acest lucru face ca modelele BERT să fie ideale pentru aplicațiile care necesită încorporare contextuală puternică, care au o putere puternică performanță în diferite sarcini NLP, cum ar fi clasificarea textului, recunoașterea entităților numite și întrebarea răspunzând.

Modelele BERT sunt de obicei mari și necesită hardware scump pentru antrenament. Așadar, deși este considerat cel mai bun pentru multe aplicații NLP, dezavantajul antrenării modelelor BERT este că procesul este adesea costisitor și necesită timp.

2. DistilBERT (BERT distilat):

Doriți să reglați fin un model BERT, dar nu aveți banii sau timpul necesar? DistilBERT este o versiune distilată a BERT care păstrează aproximativ 95% din performanță, folosind doar jumătate din numărul de parametri!

DistilBERT folosește o abordare de formare profesor-elev în care BERT este profesorul și DistilBERT este studentul. Procesul de instruire implică distilarea cunoștințelor profesorului către elev prin antrenarea DistilBERT pentru a imita comportamentul și probabilitățile de ieșire BERT.

Datorită procesului de distilare, DistilBERT nu are înglobare de tip token, are capete de atenție reduse și straturi de feed-forward mai mici. Acest lucru realizează o dimensiune semnificativ mai mică a modelului, dar sacrifică o anumită performanță.

La fel ca BERT, DistilBERT este cel mai bine utilizat în clasificarea textului, recunoașterea entităților numite, similaritatea și parafrazarea textului, răspunsul la întrebări și analiza sentimentelor. Utilizarea DistilBERT poate să nu vă ofere același nivel de precizie ca și cu BERT. Cu toate acestea, utilizarea DistilBERT vă permite să vă reglați modelul mult mai rapid, în timp ce cheltuiți mai puțin pentru antrenament.

3. GPT (transformator generativ pre-antrenat)

Aveți nevoie de ceva care să vă ajute să generați conținut, să oferiți sugestii sau să rezumați text? GPT este modelul pre-antrenat al OpenAI care produce texte coerente și relevante din punct de vedere contextual.

Spre deosebire de BERT, care este proiectat sub arhitectura transformatorului de codificator, GPT este proiectat ca un transformator de decodor. Acest lucru permite GPT să fie excelent la prezicerea următoarelor cuvinte pe baza contextului secvenței anterioare. Instruit pe cantități mari de text de pe internet, GPT a învățat modele și relații dintre cuvinte și propoziții. Acest lucru permite GPT să știe ce cuvinte sunt cele mai potrivite pentru a fi utilizate într-un anumit scenariu. Fiind un model popular pre-antrenat, există instrumente avansate, cum ar fi AutoGPT pe care le puteți folosi în beneficiul muncii și afacerii dvs.

Deși excelent în a imita limbajul uman, GPT nu are nicio bază în fapte în afară de setul de date folosit pentru a antrena modelul. Deoarece îi pasă doar dacă generează cuvinte care au sens pe baza contextului cuvintelor anterioare, poate oferi din când în când răspunsuri incorecte, inventate sau non-factuale. O altă problemă pe care este posibil să o aveți la reglarea fină a GPT este că OpenAI permite accesul numai printr-un API. Deci, indiferent dacă doriți să reglați fin GPT sau continuă doar să antrenezi ChatGPT cu datele tale personalizate, va trebui să plătiți pentru o cheie API.

4. T5 (transformator de transfer text-în-text)

T5 este un model NLP extrem de versatil care combină atât arhitecturi de codificator, cât și arhitecturi de decodor pentru a aborda o gamă largă de sarcini NLP. T5 poate fi folosit pentru clasificarea textului, rezumat, traducere, răspunsuri la întrebări și analiza sentimentelor.

Cu T5 având modele de dimensiuni mici, de bază și mari, puteți obține un model de transformator codificator-decodor care se potrivește mai bine nevoilor dumneavoastră în ceea ce privește performanța, precizia, timpul de antrenament și costul reglaj fin. Modelele T5 sunt utilizate cel mai bine atunci când puteți implementa un singur model pentru aplicațiile dvs. de activități NLP. Cu toate acestea, dacă trebuie să aveți cea mai bună performanță NLP, poate doriți să utilizați un model separat pentru sarcinile de codificare și decodare.

5. ResNet (rețea neuronală reziduală)

Căutați un model care poate îndeplini sarcinile de viziune computerizată? ResNet este un model de învățare profundă proiectat sub Arhitectura rețelei neuronale convoluționale (CNN) care este util pentru sarcini de viziune computerizată, cum ar fi recunoașterea imaginilor, detectarea obiectelor și semantică segmentare. Întrucât ResNet este un model popular pre-antrenat, puteți găsi modele ajustate, apoi puteți utiliza transferați învățarea pentru o formare mai rapidă a modelului.

ResNet funcționează prin înțelegerea mai întâi a diferenței dintre intrare și ieșire, cunoscută și sub denumirea de „reziduuri”. După reziduurile sunt identificate, ResNet se concentrează pe a afla ce este cel mai probabil între acele intrări și ieșiri. Antrenând ResNet pe un set mare de date, modelul a învățat modele și caracteristici complexe și poate înțelege ce obiectele arată în mod normal, ceea ce face ca ResNet să fie excelent la completarea intermediilor de intrare și ieșire a unui imagine.

Deoarece ResNet își dezvoltă înțelegerea doar pe baza setului de date furnizat, supraadaptarea ar putea fi o problemă. Aceasta înseamnă că, dacă setul de date pentru un anumit subiect a fost insuficient, ResNet poate identifica greșit un subiect. Deci, dacă ar fi să utilizați un model ResNet, ar trebui să ajustați modelul cu un set substanțial de date pentru a asigura fiabilitatea.

6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)

VGGNet este un alt model popular de viziune computerizată care este mai ușor de înțeles și implementat decât ResNet. Deși mai puțin puternic, VGGNet utilizează o abordare mai simplă decât ResNet, utilizând o arhitectură uniformă care descompune imaginile în bucăți mai mici și apoi își învață treptat caracteristicile.

Cu această metodă mai simplă de analiză a imaginilor, VGGNet este mai ușor de înțeles, implementat și modificat, chiar și pentru cercetători sau practicieni relativ noi de deep learning. De asemenea, poate doriți să utilizați VGGNet peste ResNet dacă aveți un set de date și resurse limitate și doriți să reglați modelul pentru a fi mai eficient într-o anumită zonă.

Sunt disponibile numeroase alte modele pre-antrenate

Sperăm că acum aveți o idee mai bună despre modelele pre-antrenate pe care le puteți utiliza pentru proiectul dvs. Modelele discutate sunt unele dintre cele mai populare în ceea ce privește domeniile lor respective. Rețineți că există multe alte modele pre-antrenate disponibile public în bibliotecile de deep learning, cum ar fi TensorFlow Hub și PyTorch.

De asemenea, nu trebuie să rămâneți la un singur model pre-antrenat. Atâta timp cât ai resursele și timpul, poți oricând să implementezi mai multe modele pre-instruite care beneficiază aplicația ta.