Home-theater-designers
Pateicoties daudzu iepriekš apmācītu modeļu publiskai izlaišanai, barjera efektīva un uzticama AI apmācībai ir ievērojami samazinājusies. Izmantojot iepriekš apmācītus modeļus, neatkarīgi pētnieki un mazāki uzņēmumi var racionalizēt procesus, uzlabot produktivitāti un gūt vērtīgu ieskatu, izmantojot AI.
MUO dienas video RITINĀT, LAI TURPINĀTU AR SATURU
Tagad ir daudz iepriekš apmācītu modeļu, kurus varat izmantot un precizēt. Atkarībā no konkrētās problēmas, iespējams, vēlēsities izmantot vienu modeli, nevis citu. Tātad, kā jūs zināt, kuru iepriekš apmācītu modeli izmantot?
automātiskās atbildes teksts samsung galaxy s8
Lai palīdzētu jums izlemt, šeit ir daži no populārākajiem iepriekš apmācītajiem modeļiem, kurus varat izmantot sava darba un biznesa produktivitātes uzlabošanai.
1. BERT (transformatoru divvirzienu kodētāja attēlojums)
BERT ir kodētāja transformators, kas radījis revolūciju dabiskās valodas apstrādē (NLP) ar tā pašapziņas mehānismu. Atšķirībā no tradicionālajiem atkārtotajiem neironu tīkliem (RNN), kas apstrādā teikumus vienu vārdu pēc otra, BERT pašapziņas mehānisms ļauj modelim nosvērt vārdu nozīmi secībā, aprēķinot uzmanības rādītājus starp tiem.
BERT modeļiem ir iespēja saprast dziļāku kontekstu vārdu secībā. Tas padara BERT modeļus ideāli piemērotus lietojumprogrammām, kurām nepieciešama jaudīga kontekstuāla iegulšana, kam ir spēcīga veiktspēja dažādos NLP uzdevumos, piemēram, teksta klasifikācijā, nosaukto entītiju atpazīšanā un atbildē uz jautājumiem.
BERT modeļi parasti ir lieli, un to apmācībai ir nepieciešama dārga aparatūra. Tāpēc, lai gan tas tiek uzskatīts par labāko daudzām NLP lietojumprogrammām, BERT modeļu apmācības trūkums ir tas, ka process bieži ir dārgs un laikietilpīgs.
2. DistilBERT (destilēta BERT):
Vai vēlaties precizēt BERT modeli, bet jums nav nepieciešamās naudas vai laika? DistilBERT ir destilēta BERT versija, kas saglabā aptuveni 95% no savas veiktspējas, vienlaikus izmantojot tikai pusi mazāk parametru!
DistilBERT izmanto skolotāju un studentu apmācības pieeju, kur BERT ir skolotājs un DistilBERT ir students. Apmācības process ietver skolotāja zināšanu nodošanu studentam, apmācot DistilBERT, lai atdarinātu uzvedību un izvades varbūtības BERT.
Pateicoties destilācijas procesam, DistilBERT nav marķiera tipa iegulšanas, tam ir samazinātas uzmanības galviņas un mazāk padeves uz priekšu slāņi. Tādējādi tiek panākts ievērojami mazāks modeļa izmērs, taču tiek upurēta zināma veiktspēja.
Tāpat kā BERT, DistilBERT vislabāk tiek izmantots teksta klasifikācijā, nosaukto entītiju atpazīšanā, teksta līdzībā un pārfrāzēšanā, atbildē uz jautājumiem un sentimenta analīzē. DistilBERT izmantošana var nenodrošināt tādu pašu precizitātes līmeni kā ar BERT. Tomēr DistilBERT izmantošana ļauj precizēt savu modeli daudz ātrāk, vienlaikus tērējot mazāk treniņiem.
3. GPT (ģeneratīvais iepriekš apmācīts transformators)
Vai jums ir nepieciešams kaut kas, kas palīdzētu jums izveidot saturu, sniegt ieteikumus vai apkopot tekstu? GPT ir OpenAI iepriekš apmācīts modelis, kas rada saskaņotus un kontekstuāli atbilstošus tekstus.
Atšķirībā no BERT, kas ir izstrādāts saskaņā ar kodētāja transformatora arhitektūru, GPT ir izstrādāts kā dekodera transformators. Tas ļauj GPT lieliski paredzēt nākamos vārdus, pamatojoties uz iepriekšējās secības kontekstu. Apmācība par lielu teksta daudzumu internetā, GPT iemācījās modeļus un attiecības starp vārdiem un teikumiem. Tas ļauj GPT uzzināt, kuri vārdi ir vispiemērotākie lietošanai noteiktā scenārijā. Tā kā ir populārs iepriekš apmācīts modelis, tādi ir uzlaboti rīki, piemēram, AutoGPT ko varat izmantot, lai gūtu labumu savā darbā un biznesā.
Lai gan GPT lieliski atdarina cilvēku valodu, tai nav pamata faktiem, izņemot datu kopu, ko izmanto modeļa apmācīšanai. Tā kā tai rūp tikai tas, vai tas ģenerē vārdus, kuriem ir jēga, pamatojoties uz iepriekšējo vārdu kontekstu, tas laiku pa laikam var sniegt nepareizas, izdomātas vai faktiskas atbildes. Vēl viena problēma, kas varētu rasties, precizējot GPT, ir tā, ka OpenAI ļauj piekļūt tikai caur API. Tātad, vai vēlaties precizēt GPT vai vienkārši turpiniet apmācīt ChatGPT ar saviem pielāgotajiem datiem , jums būs jāmaksā par API atslēgu.
4. T5 (Teksta pārsūtīšanas transformators)
T5 ir ļoti daudzpusīgs NLP modelis, kas apvieno gan kodētāja, gan dekodētāja arhitektūru, lai risinātu plašu NLP uzdevumu klāstu. T5 var izmantot teksta klasifikācijai, apkopošanai, tulkošanai, atbildēm uz jautājumiem un noskaņojuma analīzei.
Tā kā T5 ir mazi, pamata un lieli modeļa izmēri, jūs varat iegūt kodētāja-dekodētāja transformatora modeli, kas labāk atbilst jūsu vajadzībām veiktspējas, precizitātes, apmācības laika un precīzās regulēšanas izmaksu ziņā. T5 modeļus vislabāk var izmantot, ja savām NLP uzdevumu lietojumprogrammām varat ieviest tikai vienu modeli. Tomēr, ja jums ir jānodrošina vislabākā NLP veiktspēja, iespējams, vēlēsities izmantot atsevišķu modeli kodēšanas un dekodēšanas uzdevumiem.
5. ResNet (atlikušais neironu tīkls)
Vai meklējat modeli, kas var veikt datorredzes uzdevumus? ResNet ir dziļas mācīšanās modelis, kas izstrādāts saskaņā ar konvolucionālo neironu tīklu arhitektūru (CNN), kas ir noderīgs datora redzes uzdevumiem, piemēram, attēlu atpazīšanai, objektu noteikšanai un semantiskajai segmentācijai. Tā kā ResNet ir populārs iepriekš apmācīts modelis, varat atrast precīzi pielāgotus modeļus un pēc tam tos izmantot pārneses mācības ātrākai modeļu apmācībai .
ResNet darbojas, vispirms izprotot atšķirību starp ievadi un izvadi, ko sauc arī par 'atlikumiem'. Pēc atlikumu noteikšanas ResNet koncentrējas uz to, lai noskaidrotu, kas, visticamāk, ir starp šīm ieejām un izvadēm. Apmācot ResNet lielu datu kopu, modelis apguva sarežģītus modeļus un funkcijas un var saprast, kā parasti izskatās objekti, padarot ResNet izcilu attēla ievades un izvades starpposmu aizpildīšanai.
Tā kā ResNet tikai attīsta savu izpratni, pamatojoties uz norādīto datu kopu, pārmērīga uzstādīšana var būt problēma. Tas nozīmē, ka, ja datu kopa konkrētam subjektam nebija pietiekama, ResNet var nepareizi identificēt subjektu. Tātad, ja jūs izmantotu ResNet modeli, lai nodrošinātu uzticamību, modelis ir precīzi jāpielāgo ar lielu datu kopu.
6. VGGNet (vizuālās ģeometrijas grupas tīkls)
VGGNet ir vēl viens populārs datora redzes modelis, ko ir vieglāk saprast un ieviest nekā ResNet. Lai gan VGGNet ir mazāk jaudīgs, tas izmanto vienkāršāku pieeju nekā ResNet, izmantojot vienotu arhitektūru, kas sadala attēlus mazākos gabalos un pēc tam pakāpeniski apgūst tā funkcijas.
Izmantojot šo vienkāršāko attēlu analīzes metodi, VGGNet ir vieglāk saprast, ieviest un pārveidot pat salīdzinoši jauniem dziļās mācīšanās pētniekiem vai praktiķiem. Varat arī izmantot VGGNet, izmantojot ResNet, ja jums ir ierobežota datu kopa un resursi un vēlaties precizēt modeli, lai tas būtu efektīvāks konkrētā jomā.
Ir pieejami daudzi citi iepriekš apmācīti modeļi
Cerams, ka tagad jums ir labāks priekšstats par to, kādus iepriekš apmācītus modeļus varat izmantot savam projektam. Apskatītie modeļi ir daži no populārākajiem to attiecīgajās jomās. Ņemiet vērā, ka dziļās mācību bibliotēkās, piemēram, TensorFlow Hub un PyTorch, ir publiski pieejami daudzi citi iepriekš apmācīti modeļi.
Turklāt jums nav jāpieturas tikai pie viena iepriekš apmācīta modeļa. Ja vien jums ir resursi un laiks, jūs vienmēr varat ieviest vairākus iepriekš apmācītus modeļus, kas sniedz labumu jūsu lietojumprogrammai.