Home-theater-designers
Tehokkaan ja luotettavan tekoälyn koulutuksen este on laskenut merkittävästi monien esikoulutettujen mallien julkistamisen ansiosta. Esikoulutettujen mallien avulla riippumattomat tutkijat ja pienemmät yritykset voivat virtaviivaistaa prosesseja, parantaa tuottavuutta ja saada arvokkaita oivalluksia tekoälyn avulla.
Päivän MUO video JATKA SISÄLLÖLLÄ VIERÄTÄ
Nyt on monia esikoulutettuja malleja, joita voit käyttää ja hienosäätää. Ongelmastasi riippuen saatat haluta käyttää yhtä mallia toisen sijaan. Joten mistä tiedät, mitä esikoulutettua mallia käyttää?
Tässä on joitain suosituimmista esikoulutetuista malleista, joiden avulla voit parantaa työsi ja yrityksesi tuottavuutta.
1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT on enkooderimuuntaja, joka mullisti luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) itsetarkkailumekanismillaan. Toisin kuin perinteiset toistuvat hermoverkot (RNN), jotka käsittelevät lauseita sanat toisensa jälkeen, BERT:n itsetarkkailumekanismi mahdollistaa sen, että malli punnita sanojen tärkeyttä sarjassa laskemalla huomiopisteet niiden välillä.
BERT-malleilla on kyky ymmärtää syvempi konteksti sanajonossa. Tämä tekee BERT-malleista ihanteellisia sovelluksiin, jotka vaativat tehokkaan kontekstuaalisen upotuksen ja joilla on vahva suorituskyky erilaisissa NLP-tehtävissä, kuten tekstin luokittelussa, nimettyjen entiteettien tunnistamisessa ja kysymyksiin vastaamisessa.
BERT-mallit ovat tyypillisesti suuria ja vaativat kalliita laitteistoja kouluttaakseen. Joten vaikka sitä pidetään parhaana monissa NLP-sovelluksissa, BERT-mallien koulutuksen haittapuoli on, että prosessi on usein kallis ja aikaa vievä.
2. DistilBERT (tislattu BERT):
Haluatko hienosäätää BERT-mallia, mutta sinulla ei ole rahaa tai aikaa? DistilBERT on BERT:n tislattu versio, joka säilyttää noin 95 % suorituskyvystään ja käyttää vain puolet parametrien määrästä!
DistilBERT käyttää opettaja-opiskelijakoulutuslähestymistapaa, jossa BERT on opettaja ja DistilBERT opiskelija. Koulutusprosessiin kuuluu opettajan tiedon tislaus opiskelijalle kouluttamalla DistilBERT matkimaan BERT:n käyttäytymistä ja tulosten todennäköisyyksiä.
Tislausprosessista johtuen DistilBERTissä ei ole token-tyyppisiä upotuksia, sillä on vähentyneet huomiopäät ja pienemmät eteenpäinsyöttökerrokset. Tällä saavutetaan huomattavasti pienempi mallikoko, mutta uhrataan jonkin verran suorituskykyä.
Aivan kuten BERT:tä, DistilBERTiä hyödynnetään parhaiten tekstin luokittelussa, nimettyjen entiteettien tunnistamisessa, tekstin samankaltaisissa ja parafraaseissa, kysymyksiin vastaamisessa ja tunteiden analysoinnissa. DistilBERT:n käyttäminen ei välttämättä anna sinulle samaa tarkkuutta kuin BERT:llä. DistilBERT:n avulla voit kuitenkin hienosäätää malliasi paljon nopeammin samalla, kun käytät vähemmän koulutusta.
3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Tarvitsetko jotain, joka auttaa sinua luomaan sisältöä, antamaan ehdotuksia tai tiivistämään tekstiä? GPT on OpenAI:n esikoulutettu malli, joka tuottaa johdonmukaisia ja asiayhteyteen liittyviä tekstejä.
Toisin kuin BERT, joka on suunniteltu enkooderin muuntajaarkkitehtuuriin, GPT on suunniteltu dekooderimuuntajaksi. Tämä antaa GPT:lle mahdollisuuden ennustaa seuraavat sanat erinomaisesti edellisen sekvenssin kontekstin perusteella. Kun GPT on koulutettu internetissä olevaan suureen tekstimääriin, hän oppi kuvioita ja suhteita sanojen ja lauseiden välillä. Näin GPT voi tietää, mitkä sanat ovat sopivimpia käytettäväksi tietyssä skenaariossa. Koska suosittu esikoulutettu malli, niitä on kehittyneitä työkaluja, kuten AutoGPT joita voit käyttää työsi ja liiketoimintasi hyväksi.
Vaikka GPT on loistava matkimaan ihmiskieltä, sillä ei ole mitään faktapohjaa mallin harjoittamiseen käytetyn tietojoukon lisäksi. Koska se välittää vain siitä, tuottaako se sanoja, jotka ovat järkeviä aikaisempien sanojen kontekstin perusteella, se voi antaa ajoittain virheellisiä, keksittyjä tai ei-todellisia vastauksia. Toinen GPT:n hienosäätöön mahdollisesti liittyvä ongelma on se, että OpenAI sallii pääsyn vain API:n kautta. Halusitpa siis hienosäätää GPT:tä tai jatka vain ChatGPT:n harjoittelua mukautetuilla tiedoillasi , sinun on maksettava API-avaimesta.
4. T5 (Tekstistä tekstiksi -siirtomuuntaja)
T5 on erittäin monipuolinen NLP-malli, joka yhdistää sekä enkooderin että dekooderin arkkitehtuurit monenlaisiin NLP-tehtäviin. T5:tä voidaan käyttää tekstin luokitteluun, yhteenvetoon, kääntämiseen, kysymyksiin vastaamiseen ja tunteiden analysointiin.
Kun T5:ssä on pieni, perus- ja suuri mallikoko, saat enkooderi-dekooderimuuntajamallin, joka sopii paremmin tarpeisiisi suorituskyvyn, tarkkuuden, harjoitusajan ja hienosäätökustannusten suhteen. T5-malleja hyödynnetään parhaiten, kun voit toteuttaa vain yhden mallin NLP-tehtäväsovelluksiin. Jos sinulla on kuitenkin oltava paras NLP-suorituskyky, saatat haluta käyttää erillistä mallia koodaus- ja dekoodaustehtäviin.
5. ResNet (jäännöshermoverkko)
Etsitkö mallia, joka pystyy suorittamaan tietokonenäkötehtävät? ResNet on CNN:n (Convolutional Neural Network Architecture) alaisuudessa suunniteltu syväoppimismalli, joka on hyödyllinen tietokonenäkötehtävissä, kuten kuvantunnistuksessa, objektien havaitsemisessa ja semanttisessa segmentoinnissa. Koska ResNet on suosittu esikoulutettu malli, voit etsiä hienosäädettyjä malleja ja käyttää niitä siirtää oppimista nopeampaan mallikoulutukseen .
ResNet toimii ymmärtämällä ensin tulon ja lähdön välisen eron, joka tunnetaan myös nimellä 'jäännös'. Kun jäännökset on tunnistettu, ResNet keskittyy selvittämään, mikä on todennäköisin näiden tulojen ja lähtöjen välillä. Harjoittelemalla ResNetiä suurella tietojoukolla malli oppi monimutkaisia malleja ja ominaisuuksia ja voi ymmärtää, miltä objektit normaalisti näyttävät, mikä tekee ResNetistä erinomaisen täyttämään kuvan syötteiden ja tulosten välit.
Koska ResNet kehittää ymmärrystään vain annetun tietojoukon perusteella, ylisovitus voi olla ongelma. Tämä tarkoittaa, että jos tietyn kohteen tietojoukko oli riittämätön, ResNet voi tunnistaa kohteen väärin. Joten jos käyttäisit ResNet-mallia, sinun on hienosäädettävä mallia suurella tietojoukolla luotettavuuden varmistamiseksi.
6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)
VGGNet on toinen suosittu tietokonenäkömalli, joka on helpompi ymmärtää ja toteuttaa kuin ResNet. Vaikka VGGNet on vähemmän tehokas, se käyttää yksinkertaisempaa lähestymistapaa kuin ResNet hyödyntäen yhtenäistä arkkitehtuuria, joka jakaa kuvat pienempiin osiin ja oppii sitten vähitellen sen ominaisuuksia.
Tällä yksinkertaisemmalla kuvien analysointimenetelmällä VGGNet on helpompi ymmärtää, toteuttaa ja muokata jopa suhteellisen uusille syväoppimisen tutkijoille tai harjoittajille. Voit myös haluta käyttää VGGNetiä ResNetin yli, jos sinulla on rajallinen tietojoukko ja resurssit ja haluat hienosäätää mallia tehokkaammaksi tietyllä alueella.
Saatavilla on lukuisia muita valmiiksi koulutettuja malleja
Toivottavasti sinulla on nyt parempi käsitys siitä, mitä esikoulutettuja malleja voit käyttää projektissasi. Käsitellyt mallit ovat alansa suosituimpia. Muista, että syväoppimiskirjastoissa, kuten TensorFlow Hub ja PyTorch, on julkisesti saatavilla monia muita valmiiksi koulutettuja malleja.
Sinun ei myöskään tarvitse pitää kiinni vain yhteen esikoulutettuun malliin. Niin kauan kuin sinulla on resursseja ja aikaa, voit aina ottaa käyttöön useita valmiiksi koulutettuja malleja, jotka hyödyttävät sovellustasi.
miten käyttää adb ja fastboot