6 најбољих унапред обучених модела за посао и посао

Баријера за обуку ефикасне и поуздане вештачке интелигенције значајно је смањена захваљујући јавном објављивању многих унапред обучених модела. Са унапред обученим моделима, независни истраживачи и мања предузећа могу да поједноставе процесе, побољшају продуктивност и стекну вредне увиде кроз коришћење вештачке интелигенције.

Сада постоји много унапред обучених модела које можете користити и фино подесити. У зависности од вашег специфичног проблема, можда ћете желети да користите један модел уместо другог. Дакле, како знате који унапред обучени модел да користите?

Да бисмо вам помогли да одлучите, ево неких од најпопуларнијих унапред обучених модела које можете користити да побољшате радну и пословну продуктивност.

1. БЕРТ (Бидирецтионал Енцодер Репрезентатионс фром Трансформерс)

БЕРТ је енкодер трансформатор који је револуционисао обраду природног језика (НЛП) са својим механизмом самопажње. За разлику од традиционалних рекурентних неуронских мрежа (РНН) које обрађују реченице једну реч за другом, БЕРТ-ов механизам самопажње омогућава моделу да одмери важност речи у низу тако што ће израчунати резултате пажње између њих.

БЕРТ модели имају способност да разумеју дубљи контекст у низу речи. Ово чини БЕРТ моделе идеалним за апликације које захтевају снажно контекстуално уграђивање које има јаке карактеристике перформансе у различитим НЛП задацима као што су класификација текста, препознавање именованих ентитета и питања одговарајући.

БЕРТ модели су обично велики и захтевају скуп хардвер за обуку. Дакле, иако се сматра најбољим за многе НЛП апликације, лоша страна обуке БЕРТ модела је то што је процес често скуп и дуготрајан.

2. ДистилБЕРТ (Дестиловани БЕРТ):

Желите да фино подесите БЕРТ модел, али немате потребног новца или времена? ДистилБЕРТ је дестилована верзија БЕРТ-а која задржава око 95% својих перформанси док користи само половину броја параметара!

ДистилБЕРТ користи приступ обуци наставник-ученик где је БЕРТ наставник, а ДистилБЕРТ ученик. Процес обуке укључује дестилацију знања наставника до ученика обучавањем ДистилБЕРТ-а да опонаша понашање и излазне вероватноће БЕРТ-а.

Због процеса дестилације, ДистилБЕРТ нема уградње типа токен, има смањене главе пажње и мање слојеве за прослеђивање. Ово постиже значајно мању величину модела, али жртвује неке перформансе.

Баш као и БЕРТ, ДистилБЕРТ се најбоље користи у класификацији текста, препознавању именованих ентитета, сличности и парафразирању текста, одговарању на питања и анализи сентимента. Коришћење ДистилБЕРТ-а вам можда неће дати исти ниво тачности као код БЕРТ-а. Међутим, коришћење ДистилБЕРТ-а вам омогућава да фино подесите свој модел много брже док трошите мање на обуку.

3. ГПТ (генеративни унапред обучени трансформатор)

Да ли вам треба нешто што ће вам помоћи да генеришете садржај, да дате предлоге или да резимирате текст? ГПТ је ОпенАИ-јев унапред обучени модел који производи кохерентне и контекстуално релевантне текстове.

За разлику од БЕРТ-а, који је дизајниран под архитектуром трансформатора енкодера, ГПТ је дизајниран као декодер трансформатор. Ово омогућава ГПТ-у да буде одличан у предвиђању следећих речи на основу контекста претходног низа. Обучен за огромне количине текста на интернету, ГПТ је научио обрасце и односе између речи и реченица. Ово омогућава ГПТ-у да зна које речи су најприкладније за употребу у одређеном сценарију. Будући да је популаран претходно обучени модел, постоје напредне алатке као што је АутоГПТ које можете користити у корист свог рада и пословања.

Иако одличан у опонашању људског језика, ГПТ нема никакву основу у чињеницама осим у скупу података који се користи за обуку модела. Пошто му је стало само да ли генерише речи које имају смисла на основу контекста претходних речи, с времена на време може да пружи нетачне, измишљене или нечињеничне одговоре. Још један проблем који можда имате при фином подешавању ГПТ-а је тај што ОпенАИ дозвољава приступ само преко АПИ-ја. Дакле, да ли желите да фино подесите ГПТ или само наставите да тренирате ЦхатГПТ са својим прилагођеним подацима, мораћете да платите за АПИ кључ.

4. Т5 (Тект-то-Тект Трансфер Трансформер)

Т5 је веома свестран НЛП модел који комбинује архитектуру енкодера и декодера да би се ухватио у коштац са широким спектром НЛП задатака. Т5 се може користити за класификацију текста, сумирање, превод, одговарање на питања и анализу сентимента.

Са Т5 који има мале, основне и велике величине модела, можете добити модел трансформатора кодер-декодер који боље одговара вашим потребама у погледу перформанси, тачности, времена обуке и цене фино подешавање. Т5 модели се најбоље користе када можете имплементирати само један модел за своје НЛП задатке. Међутим, ако морате имати најбоље НЛП перформансе, можда ћете желети да користите посебан модел за задатке кодирања и декодирања.

5. РесНет (преостала неуронска мрежа)

Тражите модел који може да заврши задатке компјутерског вида? РесНет је модел дубоког учења дизајниран у оквиру архитектуре конволуционе неуронске мреже (ЦНН) то је корисно за задатке компјутерског вида као што су препознавање слика, детекција објеката и семантичко сегментација. Пошто је РесНет популаран претходно обучени модел, можете пронаћи фино подешене моделе, а затим их користити трансфер учења за бржу обуку модела.

РесНет функционише тако што прво разуме разлику између улаза и излаза, такође познату као „резидуали“. После када су остаци идентификовани, РесНет се фокусира на откривање шта је највероватније између тих улаза и излаза. Обучавајући РесНет на великом скупу података, модел је научио сложене обрасце и карактеристике и може да разуме шта објекти нормално изгледају, чинећи РесНет одличним у попуњавању између улаза и излаза слика.

Пошто РесНет развија своје разумевање само на основу датог скупа података, претеривање може бити проблем. То значи да ако је скуп података за одређени предмет био недовољан, РесНет може погрешно идентификовати субјект. Дакле, ако бисте користили РесНет модел, требало би да фино подесите модел са значајним скупом података да бисте осигурали поузданост.

6. ВГГНет (Мрежа група визуелне геометрије)

ВГГНет је још један популаран модел компјутерског вида који је лакши за разумевање и имплементацију од РесНета. Иако мање моћан, ВГГНет користи једноставнији приступ од РесНета, користећи униформну архитектуру која разбија слике на мање делове и затим постепено учи његове карактеристике.

Са овим једноставнијим методом анализе слика, ВГГНет је лакши за разумевање, имплементацију и модификовање, чак и за релативно нове истраживаче или практичаре дубоког учења. Можда ћете такође желети да користите ВГГНет преко РесНет-а ако имате ограничен скуп података и ресурсе и желите да фино подесите модел како би био ефикаснији у одређеној области.

Доступни су бројни други претходно обучени модели

Надамо се да сада имате бољу идеју о томе које унапред обучене моделе можете да користите за свој пројекат. Модели о којима се говори су неки од најпопуларнијих у погледу својих области. Имајте на уму да постоји много других унапред обучених модела који су јавно доступни у библиотекама за дубоко учење, као што су ТенсорФлов Хуб и ПиТорцх.

Такође, не морате се држати само једног претходно обученог модела. Све док имате ресурсе и време, увек можете да примените више унапред обучених модела који ће користити вашој апликацији.