Home-theater-designers
Dėl daugelio iš anksto paruoštų modelių viešai išleistos kliūtys ugdyti efektyvų ir patikimą AI gerokai sumažėjo. Naudodamiesi iš anksto parengtais modeliais, nepriklausomi mokslininkai ir mažesnės įmonės gali racionalizuoti procesus, padidinti produktyvumą ir įgyti vertingų įžvalgų naudodamiesi dirbtiniu intelektu.
MUO dienos video SLĖKITE, KAD TĘSITE SU TURINIU
Dabar yra daug iš anksto paruoštų modelių, kuriuos galite naudoti ir tiksliai suderinti. Atsižvelgiant į konkrečią problemą, galbūt norėsite naudoti vieną modelį, o ne kitą. Taigi, kaip žinoti, kurį iš anksto paruoštą modelį naudoti?
Kad būtų lengviau apsispręsti, pateikiame keletą populiariausių iš anksto paruoštų modelių, kuriuos galite naudoti norėdami padidinti savo darbo ir verslo našumą.
1. BERT (dvikryptis kodavimo įrenginys iš transformatorių)
BERT yra kodavimo transformatorius, kuris savo dėmesio į save mechanizmu pakeitė natūralios kalbos apdorojimo (NLP) revoliuciją. Skirtingai nuo tradicinių pasikartojančių neuroninių tinklų (RNN), kurie apdoroja sakinius vieną po kito, BERT dėmesio į save mechanizmas leidžia modeliui pasverti žodžių svarbą sekoje, skaičiuojant dėmesio balus tarp jų.
BERT modeliai turi galimybę suprasti gilesnį žodžių sekos kontekstą. Dėl to BERT modeliai idealiai tinka programoms, kurioms reikalingas galingas kontekstinis įterpimas, pasižymintis dideliu našumu atliekant įvairias NLP užduotis, tokias kaip teksto klasifikavimas, įvardytų objektų atpažinimas ir atsakymas į klausimus.
BERT modeliai paprastai yra dideli ir jiems reikia brangios techninės įrangos. Taigi, nors jis laikomas geriausiu daugeliui NLP programų, BERT modelių mokymo trūkumas yra tas, kad procesas dažnai yra brangus ir atimantis daug laiko.
2. DistilBERT (distiliuotas BERT):
Norite sureguliuoti BERT modelį, bet neturite reikiamų pinigų ar laiko? DistilBERT yra distiliuota BERT versija, kuri išlaiko maždaug 95% savo našumo ir naudoja tik pusę parametrų skaičiaus!
DistilBERT naudoja mokytojo ir studento mokymo metodą, kai BERT yra mokytojas, o DistilBERT yra studentas. Mokymo procesas apima mokytojo žinių distiliavimą studentui, mokant DistilBERT imituoti elgesį ir išvesties tikimybes BERT.
Dėl distiliavimo proceso DistilBERT neturi žetonų tipo įterpimų, turi mažesnes dėmesio galvutes ir mažesnius į priekį nukreiptus sluoksnius. Taip pasiekiamas žymiai mažesnis modelio dydis, tačiau paaukojamas tam tikras našumas.
Kaip ir BERT, DistilBERT geriausiai naudojamas teksto klasifikavimui, pavadintų objektų atpažinimui, teksto panašumui ir perfrazavimui, atsakymams į klausimus ir nuotaikų analizei. Naudodami DistilBERT galite nesuteikti tokio paties tikslumo kaip naudojant BERT. Tačiau naudodami DistilBERT galite daug greičiau sureguliuoti modelį ir išleidžiate mažiau treniruotėms.
3. GPT (generatyvus iš anksto apmokytas transformatorius)
Ar jums reikia kažko, kas padėtų jums kurti turinį, teikti pasiūlymus ar apibendrinti tekstą? GPT yra OpenAI iš anksto parengtas modelis, kuris sukuria nuoseklius ir kontekstui tinkamus tekstus.
Skirtingai nuo BERT, kuris sukurtas pagal kodavimo transformatoriaus architektūrą, GPT yra sukurtas kaip dekoderio transformatorius. Tai leidžia GPT puikiai nuspėti kitus žodžius pagal ankstesnės sekos kontekstą. Mokydamasis naudotis didžiuliu teksto kiekiu internete, GPT išmoko žodžių ir sakinių modelius ir ryšius. Tai leidžia GPT žinoti, kuriuos žodžius tinkamiausia naudoti pagal tam tikrą scenarijų. Kadangi yra populiarus iš anksto apmokytas modelis, yra pažangūs įrankiai, pvz., AutoGPT kuriuos galite panaudoti savo darbui ir verslui.
Nors GPT puikiai imituoja žmonių kalbą, jis neturi jokio pagrindo faktais, išskyrus duomenų rinkinį, naudojamą modeliui parengti. Kadangi jai rūpi tik tai, ar jis generuoja žodžius, turinčius prasmę pagal ankstesnių žodžių kontekstą, jis kartais gali pateikti neteisingus, sugalvotus ar nefaktus atsakymus. Kita problema, kurią galite koreguoti GPT, yra ta, kad OpenAI leidžia pasiekti tik per API. Taigi, ar norite tiksliai sureguliuoti GPT, ar tiesiog toliau treniruokite „ChatGPT“ naudodami tinkintus duomenis , turėsite sumokėti už API raktą.
sukurkite iso atvaizdą iš savo operacinės sistemos „Windows 10“
4. T5 (transformatorius iš teksto į tekstą)
T5 yra labai universalus NLP modelis, kuriame derinamos kodavimo ir dekoderio architektūros, kad būtų galima atlikti daugybę NLP užduočių. T5 gali būti naudojamas teksto klasifikavimui, apibendrinimui, vertimui, atsakymui į klausimus ir nuotaikų analizei.
Turėdami mažo, pagrindinio ir didelio modelio T5, galite gauti kodavimo-dekoderio transformatoriaus modelį, kuris geriau atitinka jūsų poreikius našumo, tikslumo, mokymo trukmės ir tikslaus derinimo sąnaudų požiūriu. T5 modeliai geriausiai naudojami, kai galite įdiegti tik vieną modelį savo NLP užduočių programoms. Tačiau jei turite turėti geriausią NLP našumą, galbūt norėsite naudoti atskirą kodavimo ir dekodavimo užduočių modelį.
5. ResNet (liekamasis neuroninis tinklas)
Ieškote modelio, kuris galėtų atlikti kompiuterinio matymo užduotis? „ResNet“ yra gilaus mokymosi modelis, sukurtas pagal konvoliucinio neuroninio tinklo architektūrą (CNN), kuris yra naudingas atliekant kompiuterinio matymo užduotis, tokias kaip vaizdo atpažinimas, objektų aptikimas ir semantinis segmentavimas. Kadangi ResNet yra populiarus iš anksto paruoštas modelis, galite rasti tiksliai suderintus modelius ir naudoti perkelti mokymąsi greitesniam modelio mokymui .
„ResNet“ veikia pirmiausia suprasdamas skirtumą tarp įvesties ir išvesties, taip pat žinomų kaip „likučiai“. Nustačius likučius, „ResNet“ daugiausia dėmesio skiria tam, kad išsiaiškintų, kas yra labiausiai tikėtina tarp šių įėjimų ir išėjimų. Treniruodamas ResNet didelį duomenų rinkinį, modelis išmoko sudėtingų modelių ir funkcijų bei gali suprasti, kaip paprastai atrodo objektai, todėl ResNet puikiai užpildo vaizdo įvesties ir išvesties tarpus.
Kadangi „ResNet“ tik plėtoja savo supratimą remdamasis pateiktu duomenų rinkiniu, gali kilti problemų dėl per didelio pritaikymo. Tai reiškia, kad jei konkretaus subjekto duomenų rinkinio nepakako, ResNet gali klaidingai identifikuoti subjektą. Taigi, jei naudotumėte „ResNet“ modelį, turėtumėte tiksliai sureguliuoti modelį naudodami didelį duomenų rinkinį, kad užtikrintumėte patikimumą.
6. VGGNet (vaizdinės geometrijos grupės tinklas)
VGGNet yra dar vienas populiarus kompiuterinės vizijos modelis, kurį lengviau suprasti ir įgyvendinti nei ResNet. Nors ir mažiau galingas, VGGNet naudoja paprastesnį metodą nei ResNet, naudodamas vienodą architektūrą, kuri suskaido vaizdus į mažesnes dalis ir palaipsniui įgyja savo funkcijų.
Naudojant šį paprastesnį vaizdų analizės metodą, VGGNet lengviau suprasti, įdiegti ir modifikuoti net palyginti naujiems giluminio mokymosi tyrinėtojams ar praktikams. Taip pat galite naudoti VGGNet per ResNet, jei turite ribotą duomenų rinkinį ir išteklius ir norėtumėte patikslinti modelį, kad jis būtų efektyvesnis konkrečioje srityje.
Yra daug kitų iš anksto apmokytų modelių
Tikimės, kad dabar geriau suprantate, kokius iš anksto paruoštus modelius galite naudoti savo projektui. Aptarti modeliai yra vieni populiariausių pagal atitinkamas sritis. Atminkite, kad gilaus mokymosi bibliotekose, pvz., „TensorFlow Hub“ ir „PyTorch“, viešai pasiekiama daugybė kitų parengtų modelių.
Be to, jums nereikia laikytis tik vieno iš anksto apmokyto modelio. Jei turite išteklių ir laiko, visada galite įdiegti kelis iš anksto paruoštus modelius, kurie bus naudingi jūsų programai.