6 лучших предварительно обученных моделей для работы и бизнеса

Барьер для обучения эффективного и надежного ИИ значительно снизился благодаря общедоступному выпуску многих предварительно обученных моделей. Благодаря предварительно обученным моделям независимые исследователи и малые предприятия могут оптимизировать процессы, повысить производительность и получить ценную информацию с помощью ИИ.

В настоящее время существует множество предварительно обученных моделей, которые вы можете использовать и настраивать. В зависимости от вашей конкретной проблемы вы можете предпочесть одну модель другой. Так как же узнать, какую предварительно обученную модель использовать?

Чтобы помочь вам принять решение, вот некоторые из самых популярных предварительно обученных моделей, которые вы можете использовать для повышения производительности своей работы и бизнеса.

1. BERT (представление двунаправленного кодировщика от трансформаторов)

BERT — это преобразователь кодировщика, который произвел революцию в обработке естественного языка (NLP) благодаря механизму самоконтроля. В отличие от традиционных рекуррентных нейронных сетей (RNN), которые обрабатывают предложения одно слово за другим, алгоритм BERT Механизм самоконтроля позволяет модели взвешивать важность слов в последовательности путем вычисления показателей внимания. между ними.

Модели BERT способны понимать более глубокий контекст в последовательности слов. Это делает модели BERT идеальными для приложений, требующих мощного контекстного встраивания с сильным производительность в различных задачах NLP, таких как классификация текста, распознавание именованных объектов и вопросы отвечая.

Модели BERT обычно большие и требуют дорогостоящего оборудования для обучения. Таким образом, хотя обучение моделей BERT считается лучшим для многих приложений NLP, недостатком обучения моделей BERT является то, что этот процесс часто является дорогостоящим и трудоемким.

2. DistilBERT (Дистиллированный BERT):

Хотите настроить модель BERT, но у вас нет денег или времени? DistilBERT — это дистиллированная версия BERT, которая сохраняет около 95% своей производительности, используя только половину количества параметров!

DistilBERT использует подход обучения «учитель-ученик», где BERT является учителем, а DistilBERT — учеником. Процесс обучения включает в себя передачу знаний учителя ученику путем обучения DistilBERT имитированию поведения и выходных вероятностей BERT.

Из-за процесса дистилляции DistilBERT не имеет вложений типа токенов, имеет меньше головок внимания и меньше слоев прямой связи. Это обеспечивает значительно меньший размер модели, но снижает производительность.

Как и BERT, DistilBERT лучше всего используется для классификации текстов, распознавания именованных сущностей, подобия и перефразирования текста, ответов на вопросы и анализа настроений. Использование DistilBERT может не обеспечивать такой же уровень точности, как при использовании BERT. Однако использование DistilBERT позволяет гораздо быстрее настраивать модель, тратя меньше средств на обучение.

3. GPT (генеративный предварительно обученный преобразователь)

Вам нужно что-то, что поможет вам создавать контент, давать предложения или обобщать текст? GPT — это предварительно обученная модель OpenAI, которая создает связные и контекстуально релевантные тексты.

В отличие от BERT, который разработан в соответствии с архитектурой преобразователя энкодера, GPT разработан как преобразователь декодера. Это позволяет GPT превосходно предсказывать следующие слова на основе контекста предыдущей последовательности. Обученный на огромном количестве текста в Интернете, GPT изучил шаблоны и отношения между словами и предложениями. Это позволяет GPT узнать, какие слова наиболее подходят для использования в определенном сценарии. Будучи популярной предварительно обученной моделью, существуют расширенные инструменты, такие как AutoGPT которые вы можете использовать на благо своей работы и бизнеса.

Хотя GPT отлично имитирует человеческий язык, он не имеет под собой никакой фактической базы, кроме набора данных, используемого для обучения модели. Поскольку его заботит только то, генерируются ли слова, которые имеют смысл на основе контекста предыдущих слов, он может время от времени давать неверные, выдуманные или не соответствующие действительности ответы. Еще одна проблема, которая может возникнуть при точной настройке GPT, заключается в том, что OpenAI разрешает доступ только через API. Итак, хотите ли вы точно настроить GPT или просто продолжайте тренировать ChatGPT со своими пользовательскими данными, вам нужно будет заплатить за ключ API.

4. T5 (преобразователь преобразования текста в текст)

T5 — это очень универсальная модель НЛП, которая сочетает в себе архитектуры кодировщика и декодера для решения широкого круга задач НЛП. T5 можно использовать для классификации текстов, обобщения, перевода, ответов на вопросы и анализа настроений.

С T5, имеющими малый, базовый и большой размеры модели, вы можете получить модель преобразователя энкодера-декодера. который лучше соответствует вашим потребностям с точки зрения производительности, точности, времени обучения и стоимости тонкая настройка. Модели T5 лучше всего использовать, когда вы можете реализовать только одну модель для своих задач НЛП. Однако, если вам нужна наилучшая производительность NLP, вы можете использовать отдельную модель для задач кодирования и декодирования.

5. ResNet (остаточная нейронная сеть)

Ищете модель, которая может выполнять задачи компьютерного зрения? ResNet — это модель глубокого обучения, разработанная в рамках архитектуры сверточной нейронной сети (CNN). это полезно для задач компьютерного зрения, таких как распознавание изображений, обнаружение объектов и семантическая сегментация. Поскольку ResNet является популярной предварительно обученной моделью, вы можете найти точно настроенные модели, а затем использовать передача обучения для более быстрого обучения модели.

ResNet работает, сначала понимая разницу между вводом и выводом, также известную как «остатки». После остатки определены, ResNet фокусируется на выяснении того, что наиболее вероятно между этими входами и выходами. Обучив ResNet на большом наборе данных, модель изучила сложные шаблоны и функции и может понять, что объекты обычно выглядят так, что делает ResNet превосходным заполнителем между вводом и выводом изображение.

Поскольку ResNet развивает свое понимание только на основе предоставленного набора данных, переобучение может быть проблемой. Это означает, что если набор данных для определенного субъекта был недостаточным, ResNet может ошибочно идентифицировать субъекта. Таким образом, если бы вы использовали модель ResNet, вам нужно было бы точно настроить модель с помощью значительного набора данных, чтобы обеспечить надежность.

6. VGGNet (групповая сеть визуальной геометрии)

VGGNet — еще одна популярная модель компьютерного зрения, которую легче понять и реализовать, чем ResNet. Несмотря на меньшую мощность, VGGNet использует более простой подход, чем ResNet, используя единую архитектуру, которая разбивает изображения на более мелкие части, а затем постепенно изучает их функции.

Благодаря этому более простому методу анализа изображений VGGNet легче понять, внедрить и модифицировать даже для относительно новых исследователей или практиков глубокого обучения. Вы также можете использовать VGGNet поверх ResNet, если у вас ограниченный набор данных и ресурсы, и вы хотите точно настроить модель, чтобы она была более эффективной в определенной области.

Доступно множество других предварительно обученных моделей

Надеюсь, теперь у вас есть лучшее представление о том, какие предварительно обученные модели вы можете использовать для своего проекта. Обсуждаемые модели являются одними из самых популярных в соответствующих областях. Имейте в виду, что есть много других предварительно обученных моделей, общедоступных в библиотеках глубокого обучения, таких как TensorFlow Hub и PyTorch.

Кроме того, вам не нужно придерживаться только одной предварительно обученной модели. Пока у вас есть ресурсы и время, вы всегда можете реализовать несколько предварительно обученных моделей, которые принесут пользу вашему приложению.