Home-theater-designers
Prekážka trénovania efektívnej a spoľahlivej AI sa výrazne znížila vďaka verejnému uvedeniu mnohých predtrénovaných modelov. S vopred vyškolenými modelmi môžu nezávislí výskumníci a menšie podniky zefektívniť procesy, zvýšiť produktivitu a získať cenné poznatky pomocou AI.
MUO video dňa POKRAČUJTE V OBSAHU POKRAČOVANÍM
Teraz existuje veľa predtrénovaných modelov, ktoré môžete použiť a doladiť. V závislosti od vášho konkrétneho problému možno budete chcieť použiť jeden model namiesto druhého. Ako teda viete, ktorý predtrénovaný model použiť?
Aby sme vám pomohli pri rozhodovaní, tu sú niektoré z najpopulárnejších vopred vyškolených modelov, ktoré môžete použiť na zvýšenie produktivity práce a podnikania.
1. BERT (obojsmerné reprezentácie kódovača od spoločnosti Transformers)
BERT je kódovací transformátor, ktorý spôsobil revolúciu v spracovaní prirodzeného jazyka (NLP) s jeho mechanizmom samoupozornenia. Na rozdiel od tradičných rekurentných neurónových sietí (RNN), ktoré spracúvajú vety jedno slovo za druhým, mechanizmus sebapozorovania BERT umožňuje modelu zvážiť dôležitosť slov v sekvencii vypočítaním skóre pozornosti medzi nimi.
Môžete pridať ram do MacBook Pro
Modely BERT majú schopnosť porozumieť hlbšiemu kontextu v sekvencii slov. Vďaka tomu sú modely BERT ideálne pre aplikácie, ktoré vyžadujú výkonné kontextové vkladanie, ktoré má vysoký výkon pri rôznych úlohách NLP, ako je klasifikácia textu, rozpoznávanie pomenovaných entít a odpovedanie na otázky.
Modely BERT sú zvyčajne veľké a na trénovanie vyžadujú drahý hardvér. Takže, aj keď sa považuje za najlepší pre mnohé aplikácie NLP, nevýhodou tréningových modelov BERT je, že tento proces je často drahý a časovo náročný.
2. DistilBERT (destilovaný BERT):
Chcete doladiť model BERT, ale nemáte na to peniaze ani čas? DistilBERT je destilovaná verzia BERT, ktorá si zachováva približne 95 % svojho výkonu, pričom využíva len polovičný počet parametrov!
DistilBERT používa prístup učiteľa a študenta, kde BERT je učiteľ a DistilBERT je študent. Tréningový proces zahŕňa destiláciu vedomostí učiteľa študentovi tréningom DistilBERT na napodobňovanie správania a pravdepodobnosti výstupu BERT.
Vďaka destilačnému procesu nemá DistilBERT vsadenia typu token, má zníženú pozornosť a menej dopredných vrstiev. Tým sa dosiahne výrazne menšia veľkosť modelu, ale obetuje sa určitý výkon.
Rovnako ako BERT, DistilBERT sa najlepšie využíva pri klasifikácii textu, rozpoznávaní pomenovaných entít, podobnosti a parafrázovaní textu, odpovedaní na otázky a analýze sentimentu. Používanie DistilBERT vám nemusí poskytnúť rovnakú úroveň presnosti ako pri BERT. Používanie DistilBERT vám však umožňuje doladiť váš model oveľa rýchlejšie a zároveň míňať menej na tréning.
3. GPT (generatívny predtrénovaný transformátor)
Potrebujete niečo, čo vám pomôže generovať obsah, dávať návrhy alebo sumarizovať text? GPT je vopred pripravený model OpenAI, ktorý vytvára súvislé a kontextovo relevantné texty.
Na rozdiel od BERT, ktorý je navrhnutý podľa architektúry transformátora kódovača, je GPT navrhnutý ako transformátor dekodéra. To umožňuje, aby značka GPT bola vynikajúca pri predpovedaní ďalších slov na základe kontextu predchádzajúcej sekvencie. GPT, vyškolený na veľkom množstve textu na internete, sa naučil vzorce a vzťahy medzi slovami a vetami. To umožňuje GPT vedieť, ktoré slová sú najvhodnejšie na použitie v určitom scenári. Keďže ide o populárny predtrénovaný model, existujú pokročilé nástroje ako AutoGPT ktoré môžete využiť v prospech svojej práce a podnikania.
Hoci GPT skvele napodobňuje ľudský jazyk, nemá žiadny základ vo faktoch okrem súboru údajov použitých na trénovanie modelu. Keďže sa stará len o to, či generuje slová, ktoré dávajú zmysel na základe kontextu predchádzajúcich slov, z času na čas môže poskytnúť nesprávne, vymyslené alebo nefaktické odpovede. Ďalším problémom, ktorý môžete mať pri dolaďovaní značky GPT, je to, že OpenAI umožňuje prístup iba cez rozhranie API. Či už teda chcete doladiť GPT resp len pokračujte v trénovaní ChatGPT s vašimi vlastnými údajmi , budete musieť zaplatiť za API kľúč.
4. T5 (transformátor prevodu textu na text)
T5 je vysoko všestranný model NLP, ktorý kombinuje architektúry kodéra a dekodéra na riešenie širokej škály úloh NLP. T5 možno použiť na klasifikáciu textu, sumarizáciu, preklad, odpovedanie na otázky a analýzu sentimentu.
S T5 s malými, základnými a veľkými veľkosťami modelu môžete získať model transformátora kódovača a dekodéra, ktorý lepšie vyhovuje vašim potrebám, pokiaľ ide o výkon, presnosť, čas školenia a náklady na jemné ladenie. Modely T5 sa najlepšie využijú, keď môžete implementovať iba jeden model pre svoje aplikácie úloh NLP. Ak však musíte mať najlepší výkon NLP, možno budete chcieť použiť samostatný model na úlohy kódovania a dekódovania.
5. ResNet (Zostatková neurónová sieť)
Hľadáte model, ktorý zvládne úlohy počítačového videnia? ResNet je model hlbokého učenia navrhnutý v rámci architektúry konvolučnej neurónovej siete (CNN), ktorý je užitočný pre úlohy počítačového videnia, ako je rozpoznávanie obrazu, detekcia objektov a sémantická segmentácia. Keďže ResNet je populárny predtrénovaný model, môžete nájsť doladené modely a potom ich použiť prenos učenia pre rýchlejší modelový tréning .
ResNet funguje tak, že najprv pochopíte rozdiel medzi vstupom a výstupom, známym aj ako „zvyšky“. Po identifikácii zvyškov sa ResNet zameriava na zistenie toho, čo je najpravdepodobnejšie medzi týmito vstupmi a výstupmi. Trénovaním ResNet na veľkom súbore údajov sa model naučil zložité vzory a funkcie a dokáže pochopiť, ako objekty normálne vyzerajú, vďaka čomu je ResNet vynikajúci pri vypĺňaní medzi vstupmi a výstupmi obrázka.
Keďže ResNet rozvíja svoje chápanie iba na základe daného súboru údajov, nadmerná montáž môže byť problémom. To znamená, že ak bol súbor údajov pre konkrétny subjekt nedostatočný, ResNet môže subjekt nesprávne identifikovať. Ak by ste teda použili model ResNet, museli by ste ho doladiť pomocou rozsiahleho súboru údajov, aby ste zaistili spoľahlivosť.
aplikácie, ktoré nevyžadujú internet
6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)
VGGNet je ďalší populárny model počítačového videnia, ktorý je ľahšie pochopiteľný a implementovateľný ako ResNet. Hoci je VGGNet menej výkonný, používa priamočiarejší prístup ako ResNet, pričom využíva jednotnú architektúru, ktorá rozdeľuje obrázky na menšie časti a potom sa postupne učí jeho vlastnosti.
Vďaka tejto jednoduchšej metóde analýzy obrázkov je VGGNet jednoduchšie na pochopenie, implementáciu a úpravu, a to aj pre relatívne nových výskumníkov alebo odborníkov v oblasti hlbokého učenia. Môžete tiež chcieť použiť VGGNet cez ResNet, ak máte obmedzený súbor údajov a zdrojov a chceli by ste doladiť model tak, aby bol v konkrétnej oblasti efektívnejší.
K dispozícii je množstvo ďalších predtrénovaných modelov
Dúfajme, že teraz máte lepšiu predstavu o tom, aké vopred vyškolené modely môžete použiť pre svoj projekt. Diskutované modely sú niektoré z najpopulárnejších z hľadiska ich príslušných oblastí. Majte na pamäti, že existuje mnoho ďalších predtrénovaných modelov verejne dostupných v knižniciach hlbokého učenia, ako sú TensorFlow Hub a PyTorch.
Taktiež sa nemusíte držať len jedného vopred natrénovaného modelu. Pokiaľ máte zdroje a čas, vždy môžete implementovať viacero vopred pripravených modelov, ktoré sú prínosom pre vašu aplikáciu.