6-те най-добри предварително обучени модели за работа и бизнес

Бариерата пред обучението на ефективен и надежден AI е значително намалена благодарение на публичното пускане на много предварително обучени модели. С предварително обучените модели независимите изследователи и по-малките предприятия могат да рационализират процесите, да подобрят производителността и да получат ценна информация чрез използването на AI.

Вече има много предварително обучени модели, които можете да използвате и прецизирате. В зависимост от конкретния ви проблем може да искате да използвате един модел пред друг. И така, как да разберете кой предварително обучен модел да използвате?

За да ви помогнем да решите, ето някои от най-популярните предварително обучени модели, които можете да използвате, за да повишите производителността на работата и бизнеса си.

1. BERT (Двупосочни енкодерни представяния от трансформатори)

BERT е енкодер трансформатор, който революционизира обработката на естествения език (NLP) със своя механизъм за самовнимание. За разлика от традиционните повтарящи се невронни мрежи (RNN), които обработват изречения една дума след друга, BERT's Механизмът за самовнимание позволява на модела да претегля важността на думите в последователност чрез изчисляване на оценки за внимание между тях.

Моделите BERT имат способността да разбират по-дълбокия контекст в поредица от думи. Това прави моделите BERT идеални за приложения, които изискват мощно контекстно вграждане, което има силно представяне в различни задачи на НЛП, като класифициране на текст, разпознаване на именуван обект и въпрос отговаряйки.

Моделите BERT обикновено са големи и изискват скъп хардуер за обучение. Така че, въпреки че се смята за най-доброто за много приложения на НЛП, недостатъкът на обучението на BERT модели е, че процесът често е скъп и отнема много време.

2. DistilBERT (дестилиран BERT):

Търсите фина настройка на модел BERT, но нямате необходимите пари или време? DistilBERT е дестилирана версия на BERT, която запазва около 95% от своята производителност, като използва само половината от броя на параметрите!

DistilBERT използва подход за обучение учител-ученик, при който BERT е учителят, а DistilBERT е ученикът. Процесът на обучение включва дестилиране на знанията на учителя към ученика чрез обучение на DistilBERT да имитира поведението и изходните вероятности BERT.

Благодарение на процеса на дестилация, DistilBERT няма вграждания от тип токен, има намалени глави за внимание и по-малко слоеве за подаване напред. Това постига значително по-малък размер на модела, но жертва известна производителност.

Точно като BERT, DistilBERT се използва най-добре при класифициране на текст, разпознаване на именувани обекти, текстово сходство и парафразиране, отговаряне на въпроси и анализ на настроението. Използването на DistilBERT може да не ви осигури същото ниво на точност, както при BERT. Използването на DistilBERT обаче ви позволява да прецизирате вашия модел много по-бързо, като същевременно харчите по-малко за обучение.

3. GPT (генеративен предварително обучен трансформатор)

Имате ли нужда от нещо, което да ви помогне да генерирате съдържание, да дадете предложения или да обобщите текст? GPT е предварително обучен модел на OpenAI, който произвежда съгласувани и контекстуално подходящи текстове.

За разлика от BERT, който е проектиран под архитектурата на трансформатора на енкодера, GPT е проектиран като трансформатор на декодера. Това позволява на GPT да бъде отличен в предвиждането на следващите думи въз основа на контекста на предишната последователност. Обучен върху огромни количества текст в интернет, GPT научи модели и връзки между думи и изречения. Това позволява на GPT да знае кои думи са най-подходящи за използване в определен сценарий. Тъй като е популярен предварително обучен модел, има разширени инструменти като AutoGPT които можете да използвате в полза на вашата работа и бизнес.

Въпреки че чудесно имитира човешкия език, GPT няма никаква основа във факти освен набора от данни, използван за обучение на модела. Тъй като го интересува само дали генерира думи, които имат смисъл въз основа на контекста на предишни думи, той може да предоставя неправилни, измислени или нефактически отговори от време на време. Друг проблем, който може да имате при фина настройка на GPT, е, че OpenAI позволява достъп само чрез API. Така че, независимо дали искате да настроите фино GPT или просто продължавайте да обучавате ChatGPT с персонализираните си данни, ще трябва да платите за API ключ.

4. T5 (Трансформатор за прехвърляне на текст в текст)

T5 е много гъвкав модел на НЛП, който съчетава архитектури на енкодер и декодер, за да се справи с широк спектър от задачи на НЛП. T5 може да се използва за класифициране на текст, обобщение, превод, отговаряне на въпроси и анализ на настроението.

Тъй като T5 има малък, основен и голям размер на модела, можете да получите трансформаторен модел на енкодер-декодер който отговаря по-добре на вашите нужди по отношение на производителност, точност, време за обучение и цена на фина настройка. Моделите T5 се използват най-добре, когато можете да приложите само един модел за вашите приложения за NLP задачи. Въпреки това, ако трябва да имате най-доброто НЛП представяне, може да искате да използвате отделен модел за кодиране и декодиране на задачи.

5. ResNet (остатъчна невронна мрежа)

Търсите модел, който може да изпълнява задачи за компютърно зрение? ResNet е модел за задълбочено обучение, проектиран съгласно архитектурата на конволюционната невронна мрежа (CNN) това е полезно за задачи на компютърното зрение като разпознаване на изображения, откриване на обекти и семантика сегментация. Тъй като ResNet е популярен предварително обучен модел, можете да намерите фино настроени модели, след което да ги използвате трансфер на обучение за по-бързо обучение на модели.

ResNet работи, като първо разбира разликата между входа и изхода, известна още като "остатъци". След остатъците са идентифицирани, ResNet се фокусира върху намирането на това, което е най-вероятно между тези входове и изходи. Обучавайки ResNet на голям набор от данни, моделът научи сложни модели и функции и може да разбере какво обектите обикновено изглеждат така, което прави ResNet отличен за запълване на междинните интервали на входа и изхода на изображение.

Тъй като ResNet развива своето разбиране само въз основа на дадения набор от данни, прекомерното оборудване може да е проблем. Това означава, че ако наборът от данни за конкретен субект е бил недостатъчен, ResNet може погрешно да идентифицира субект. Така че, ако трябва да използвате модел ResNet, ще трябва да настроите фино модела със значителен набор от данни, за да осигурите надеждност.

6. VGGNet (Групова мрежа за визуална геометрия)

VGGNet е друг популярен модел за компютърно зрение, който е по-лесен за разбиране и прилагане от ResNet. Въпреки че е по-малко мощен, VGGNet използва по-прост подход от ResNet, като използва еднаква архитектура, която разбива изображенията на по-малки части и след това постепенно научава нейните характеристики.

С този по-прост метод за анализиране на изображения, VGGNet е по-лесен за разбиране, внедряване и модифициране дори за сравнително нови изследователи или практикуващи задълбочено обучение. Може също да искате да използвате VGGNet над ResNet, ако имате ограничен набор от данни и ресурси и бихте искали да настроите фино модела, за да бъде по-ефективен в конкретна област.

Налични са много други предварително обучени модели

Надяваме се, че вече имате по-добра представа какви предварително обучени модели можете да използвате за вашия проект. Обсъжданите модели са едни от най-популярните по отношение на съответните области. Имайте предвид, че има много други предварително обучени модели, публично достъпни в библиотеки за дълбоко обучение, като TensorFlow Hub и PyTorch.

Освен това не е нужно да се придържате само към един предварително обучен модел. Стига да имате ресурсите и времето, винаги можете да внедрите множество предварително обучени модели, които са от полза за вашето приложение.