6 najboljših vnaprej usposobljenih modelov za delo in posel

Ovira za usposabljanje učinkovite in zanesljive umetne inteligence se je znatno zmanjšala zaradi javne objave številnih vnaprej usposobljenih modelov. Z vnaprej usposobljenimi modeli lahko neodvisni raziskovalci in manjša podjetja poenostavijo procese, povečajo produktivnost in z uporabo umetne inteligence pridobijo dragocene vpoglede.

Zdaj obstaja veliko vnaprej pripravljenih modelov, ki jih lahko uporabite in natančno prilagodite. Glede na vašo specifično težavo boste morda želeli uporabiti en model namesto drugega. Kako torej veste, kateri vnaprej usposobljeni model uporabiti?

Za pomoč pri odločitvi je tukaj nekaj najbolj priljubljenih vnaprej usposobljenih modelov, ki jih lahko uporabite za povečanje delovne in poslovne produktivnosti.

1. BERT (predstavitve dvosmernega kodirnika iz transformatorjev)

BERT je transformator kodirnika, ki je revolucioniral obdelavo naravnega jezika (NLP) s svojim mehanizmom samopozornosti. Za razliko od tradicionalnih ponavljajočih se nevronskih mrež (RNN), ki obdelujejo stavke eno besedo za drugo, BERT-ova mehanizem samopozornosti omogoča modelu, da pretehta pomembnost besed v zaporedju z izračunavanjem rezultatov pozornosti med njimi.

Modeli BERT imajo zmožnost razumevanja globljega konteksta v zaporedju besed. Zaradi tega so modeli BERT idealni za aplikacije, ki zahtevajo močno kontekstualno vdelavo z močno uspešnosti pri različnih nalogah NLP, kot so razvrščanje besedila, prepoznavanje imenovanih entitet in vprašanja odgovarjanje.

Modeli BERT so običajno veliki in zahtevajo drago strojno opremo za usposabljanje. Čeprav velja za najboljšega za številne aplikacije NLP, je slaba stran usposabljanja modelov BERT ta, da je postopek pogosto drag in dolgotrajen.

2. DestilBERT (Destilirani BERT):

Želite natančno prilagoditi model BERT, vendar nimate denarja ali časa? DistilBERT je destilirana različica BERT-a, ki obdrži približno 95 % svoje zmogljivosti, medtem ko uporablja samo polovico manj parametrov!

DistilBERT uporablja pristop usposabljanja učitelj-učenec, kjer je BERT učitelj, DistilBERT pa učenec. Proces usposabljanja vključuje destilacijo znanja učitelja na učenca z usposabljanjem DistilBERT za posnemanje vedenja in izhodnih verjetnosti BERT.

Zaradi postopka destilacije DistilBERT nima vdelav tipa žetonov, ima zmanjšano pozornost in manjše sloje za posredovanje. S tem dosežete znatno manjšo velikost modela, vendar žrtvujete nekaj zmogljivosti.

Tako kot BERT je tudi DistilBERT najbolje uporabiti pri razvrščanju besedil, prepoznavanju poimenovanih entitet, podobnosti besedila in parafraziranju, odgovarjanju na vprašanja in analizi občutkov. Uporaba DistilBERT vam morda ne bo zagotovila enake stopnje natančnosti kot z BERT. Vendar vam uporaba DistilBERT omogoča veliko hitrejšo natančno nastavitev vašega modela, medtem ko porabite manj za usposabljanje.

3. GPT (generativni vnaprej pripravljeni transformator)

Potrebujete nekaj, kar bi vam pomagalo pri ustvarjanju vsebine, dajanju predlogov ali povzemanju besedila? GPT je vnaprej pripravljen model OpenAI, ki ustvarja skladna in kontekstualno pomembna besedila.

Za razliko od BERT, ki je zasnovan pod arhitekturo transformatorja kodirnika, je GPT zasnovan kot transformator dekodirnika. To omogoča, da je GPT odličen pri napovedovanju naslednjih besed na podlagi konteksta prejšnjega zaporedja. GPT se je uril na ogromnih količinah besedila na internetu in se učil vzorcev in odnosov med besedami in stavki. To omogoča GPT, da ve, katere besede so najprimernejše za uporabo v določenem scenariju. Ker je priljubljena vnaprej usposobljena manekenka, obstajajo napredna orodja, kot je AutoGPT ki jih lahko uporabite v korist svojega dela in podjetja.

Čeprav odlično posnema človeški jezik, GPT nima nobene podlage v dejstvih razen nabora podatkov, ki se uporablja za usposabljanje modela. Ker mu je pomembno le, ali ustvari besede, ki so smiselne na podlagi konteksta prejšnjih besed, lahko občasno zagotovi napačne, izmišljene ali nedejanske odgovore. Druga težava, ki jo lahko imate pri natančnem nastavljanju GPT, je, da OpenAI dovoljuje dostop samo prek API-ja. Torej, ne glede na to, ali želite natančno nastaviti GPT ali samo še naprej usposabljajte ChatGPT s svojimi podatki po meri, boste morali plačati za ključ API.

4. T5 (pretvornik za prenos besedila v besedilo)

T5 je zelo vsestranski model NLP, ki združuje arhitekturo kodirnika in dekoderja za reševanje širokega nabora nalog NLP. T5 se lahko uporablja za razvrščanje besedil, povzemanje, prevajanje, odgovarjanje na vprašanja in analizo občutkov.

Ker ima T5 majhne, ​​osnovne in velike velikosti modela, lahko dobite transformatorski model kodirnika-dekodirnika ki bolje ustreza vašim potrebam glede zmogljivosti, natančnosti, časa usposabljanja in stroškov fina nastavitev. Modele T5 je najbolje uporabiti, če lahko implementirate samo en model za svoje aplikacije NLP opravil. Vendar, če morate imeti najboljšo zmogljivost NLP, boste morda želeli uporabiti ločen model za naloge kodiranja in dekodiranja.

5. ResNet (Residual Neural Network)

Iščete model, ki lahko opravi naloge računalniškega vida? ResNet je model globokega učenja, zasnovan v skladu z arhitekturo konvolucijske nevronske mreže (CNN). ki je uporaben za naloge računalniškega vida, kot so prepoznavanje slik, zaznavanje predmetov in semantika segmentacija. Ker je ResNet priljubljen vnaprej pripravljen model, lahko najdete natančno nastavljene modele in jih nato uporabite prenos učenja za hitrejše usposabljanje modela.

ResNet deluje tako, da najprej razume razliko med vhodom in izhodom, znano tudi kot "ostanki". Po če so ostanki identificirani, se ResNet osredotoča na ugotavljanje, kaj je najverjetneje med temi vhodi in izhodi. Z usposabljanjem ResNet na velikem naboru podatkov se je model naučil zapletenih vzorcev in funkcij ter lahko razume, kaj predmeti običajno izgledajo, zaradi česar je ResNet odličen pri zapolnjevanju vmesnih prostorov med vhodom in izhodom slika.

Ker ResNet razvija svoje razumevanje samo na podlagi podanega nabora podatkov, je lahko prekomerno opremljanje problem. To pomeni, da lahko ResNet subjekt napačno identificira, če je bil nabor podatkov za določen subjekt nezadosten. Če bi torej uporabili model ResNet, bi morali model natančno prilagoditi z obsežnim naborom podatkov, da bi zagotovili zanesljivost.

6. VGGNet (omrežje skupin za vizualno geometrijo)

VGGNet je še en priljubljen model računalniškega vida, ki ga je lažje razumeti in implementirati kot ResNet. Čeprav je manj zmogljiv, VGGNet uporablja enostavnejši pristop kot ResNet in uporablja enotno arhitekturo, ki razdeli slike na manjše dele in se nato postopoma nauči njenih funkcij.

S to enostavnejšo metodo analiziranja slik je VGGNet lažje razumeti, izvajati in spreminjati tudi za relativno nove raziskovalce ali praktike globokega učenja. Morda boste želeli uporabiti tudi VGGNet prek ResNeta, če imate omejen nabor podatkov in virov ter bi radi natančno prilagodili model, da bo učinkovitejši na določenem področju.

Na voljo so številni drugi predhodno usposobljeni modeli

Upajmo, da imate zdaj boljšo predstavo o tem, katere vnaprej pripravljene modele lahko uporabite za svoj projekt. Obravnavani modeli so med najbolj priljubljenimi glede na svoja področja. Upoštevajte, da je v knjižnicah za globoko učenje javno dostopnih veliko drugih predhodno usposobljenih modelov, kot sta TensorFlow Hub in PyTorch.

Prav tako se vam ni treba držati samo enega vnaprej usposobljenega modela. Dokler imate sredstva in čas, lahko vedno implementirate več vnaprej usposobljenih modelov, ki koristijo vaši aplikaciji.