Bariera w szkoleniu skutecznej i niezawodnej sztucznej inteligencji (AI) została znacząco obniżona dzięki upublicznieniu licznych, wstępnie wytrenowanych modeli. Korzystając z wstępnie wytrenowanych modeli językowych, niezależni badacze i małe firmy mogą usprawnić procesy analityczne, zwiększyć produktywność i uzyskać cenne informacje z aplikacji AI.
Wstępnie wytrenowane modele językowe to rodzaj sztucznej inteligencji (AI), która potrafi generować tekst, tłumaczyć języki, pisać różnorodne kreatywne treści i udzielać wyczerpujących odpowiedzi na pytania. Zostały one wytrenowane na ogromnych ilościach danych tekstowych, ucząc się komunikować i generować tekst przypominający ludzki w odpowiedzi na szeroki zakres podpowiedzi i pytań.
W świecie biznesu wstępnie wytrenowane modele językowe mają potencjał zwiększania efektywności i produktywności przedsiębiorstw, polepszania jakości obsługi klientów oraz tworzenia nowych produktów i usług.
Obecnie dostępnych jest wiele wstępnie wytrenowanych modeli językowych, z których można korzystać i które można dostrajać. W zależności od konkretnego problemu, możesz chcieć użyć jednego modelu zamiast innego. Jak więc dowiedzieć się, który wstępnie wytrenowany model jest dla Ciebie odpowiedni? Sprawdź Znaki, że rozmawiasz z botem AI.
Aby pomóc Ci podjąć decyzję, przedstawiamy kilka najpopularniejszych, wstępnie wytrenowanych modeli językowych, które możesz wykorzystać, aby usprawnić działanie swojego biznesu i zwiększyć swoją produktywność.
Szybkie linki
1. BERT (dwukierunkowe szyfrowane reprezentacje z transformatorów)
BERT to transformator, który rewolucjonizuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP) dzięki mechanizmowi samouwagi. W przeciwieństwie do tradycyjnych rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN), które przetwarzają zdania słowo po słowie, mechanizm samouwagi BERT pozwala mu równoważyć znaczenie słów w sekwencji poprzez obliczanie między nimi punktów uwagi.
BERT jest trenowany na ogromnym zbiorze danych tekstowych i kodowych, ucząc się tworzenia reprezentacji słów i fraz. Reprezentacje te mogą być wykorzystywane do wykonywania różnorodnych zadań, takich jak określanie znaczenia semantycznego słów i fraz, identyfikowanie relacji między nimi oraz tłumaczenie języków.
Modele BERT potrafią zrozumieć głębszy kontekst w ciągu słów. Dzięki temu idealnie nadają się do aplikacji wymagających silnego osadzania kontekstowego i wysokiej wydajności w różnych zadaniach przetwarzania języka naturalnego, takich jak klasyfikacja tekstu, rozpoznawanie jednostek nazwanych i odpowiadanie na pytania.
Modele BERT są zazwyczaj duże i wymagają kosztownego sprzętu do trenowania. Dlatego, choć są uważane za optymalne dla wielu zastosowań przetwarzania języka naturalnego, wadą trenowania modeli BERT jest to, że proces ten jest często kosztowny i czasochłonny.
2. DistilBERT (Ulepszony BERT)
Chcesz dostroić swój model BERT, ale nie masz pieniędzy ani czasu? DistilBERT to mniejsza, bardziej wydajna wersja BERT, która zachowuje około 95% swojej wydajności, wykorzystując zaledwie połowę liczby parametrów!
DistilBERT został opracowany z wykorzystaniem techniki zwanej kompresją modelu, która polega na zmniejszeniu rozmiaru modelu bez utraty wydajności. Osiąga się to poprzez usunięcie niektórych warstw z modelu i trenowanie go na mniejszym zbiorze danych.
DistilBERT wykorzystuje podejście oparte na modelu nauczyciel-uczeń, gdzie BERT jest nauczycielem, a DistilBERT uczniem. Proces szkolenia polega na pozyskiwaniu wiedzy nauczyciela od ucznia poprzez trenowanie DistilBERT w taki sposób, aby naśladował zachowanie i prawdopodobieństwo wyników BERT.
Dzięki procesowi kompresji, DistilBERT nie wymaga scalania typów obiektów, ma mniej nagłówków uwagi i mniej warstw sprzężenia zwrotnego. To przekłada się na znacznie mniejszy rozmiar modelu, ale wiąże się z pewnymi stratami wydajności.
Podobnie jak BERT, DistilBERT najlepiej sprawdza się w klasyfikacji tekstu, rozpoznawaniu jednostek nazwanych, określaniu podobieństwa tekstu i parafrazowaniu go, odpowiadaniu na pytania oraz analizie sentymentu. Korzystanie z DistilBERT może nie zapewnić takiego samego poziomu dokładności jak BERT. Jednak DistilBERT pozwala na szybsze dostrojenie modelu przy niższych kosztach szkolenia.
Oto niektóre korzyści wynikające ze stosowania DistilBERT:
- Mniejszy rozmiar niż BERT, dzięki czemu jest bardziej zasobooszczędny.
- Szybszy niż BERT, przez co lepiej nadaje się do zastosowań w czasie rzeczywistym.
- Nadal świetnie sprawdza się w wielu zadaniach.
3. GPT (Generative Pre-trained Transformers)
Potrzebujesz czegoś, co pomoże Ci tworzyć treści, proponować sugestie lub streszczać tekst? GPT to wstępnie wytrenowany model OpenAI, który generuje spójny, kontekstowo powiązany tekst.
W przeciwieństwie do BERT, który opiera się na architekturze enkoder-transformator, GPT został zaprojektowany jako transformator-dekoder. Dzięki temu GPT doskonale przewiduje kolejne słowa na podstawie kontekstu poprzedniej sekwencji. GPT jest trenowany na ogromnych ilościach tekstu online, ucząc się wzorców i relacji między słowami i zdaniami. Dzięki temu GPT uczy się, które słowa są najodpowiedniejsze do użycia w danym scenariuszu. Ponieważ jest to popularny, wstępnie wytrenowany model, istnieją zaawansowane narzędzia, takie jak: AutoGPT Możesz go wykorzystać z korzyścią dla swojego biznesu i firmy.
Choć GPT doskonale naśladuje język ludzki, nie opiera się na faktach innych niż zbiór danych użyty do trenowania modelu. Ponieważ interesuje go tylko to, czy generuje logiczne słowa na podstawie kontekstu poprzednich słów, może czasami generować niepoprawne, sztuczne lub nierealistyczne odpowiedzi. Innym problemem, który może wystąpić podczas dostrajania GPT, jest to, że OpenAI zezwala na dostęp tylko za pośrednictwem swojego API. Dlatego, niezależnie od tego, czy chcesz dostroić GPT, czy kontynuować, Trenuj ChatGPT, korzystając ze swoich niestandardowych danych , będziesz musiał zapłacić za klucz API.
4. T5 (konwerter tekstu na tekst)
T5 to niezwykle wszechstronny model przetwarzania języka naturalnego (NLP), który łączy architekturę kodera i dekodera, aby sprostać szerokiemu zakresowi zadań NLP. T5 może być używany do klasyfikacji tekstu, podsumowywania, tłumaczenia, odpowiadania na pytania i analizy sentymentu.
Dzięki małym, średnim i dużym rozmiarom modeli dostępnych w T5, możesz wybrać model enkodera-dekodera, który najlepiej odpowiada Twoim potrzebom pod względem wydajności, dokładności, czasu uczenia i kosztów dostrajania. Modele T5 najlepiej sprawdzają się, gdy możesz zaimplementować tylko jeden model do zadań przetwarzania języka naturalnego (NLP). Jeśli jednak zależy Ci na optymalnej wydajności przetwarzania języka naturalnego, możesz użyć osobnego modelu dla zadań kodera i dekodera.
5. ResNet (Sieć neuronowa resztkowa)
Szukasz modelu, który może wykonywać zadania z zakresu wizji komputerowej? ResNet to model głębokiego uczenia zaprojektowany w ramach sieć neuronowa splotowa (CNN) jest użyteczny w zadaniach związanych z wizją komputerową, takich jak rozpoznawanie obrazów, wykrywanie obiektów i segmentacja semantyczna. Ponieważ ResNet to popularny, wstępnie wytrenowany model językowy, można znaleźć precyzyjnie dostrojone modele i następnie wykorzystać je do… Transfer uczenia się Aby szybciej wytrenować model.
ResNet działa poprzez zrozumienie różnicy między danymi wejściowymi a wyjściowymi, znanymi również jako reszty. Po określeniu reszt, ResNet koncentruje się na ustaleniu, które z tych danych wejściowych i wyjściowych najprawdopodobniej będą takie same. Dzięki trenowaniu ResNet na dużym zbiorze danych, model nauczył się złożonych wzorców i cech oraz potrafi zrozumieć naturalny kształt obiektów, co czyni ResNet doskonałym narzędziem do wypełniania luk między danymi wejściowymi a wyjściowymi obrazu.
Ponieważ ResNet rozwija swoje rozumienie wyłącznie w oparciu o dostarczony zbiór danych, nadmierne dopasowanie może stanowić problem. Oznacza to, że jeśli zbiór danych dla danego tematu jest niewystarczający, ResNet może błędnie go zidentyfikować. Dlatego, jeśli zamierzasz używać modelu ResNet, konieczne będzie dostrojenie modelu do dużego zbioru danych, aby zapewnić jego niezawodność.
6. VGGNet (sieć grupy geometrii wizualnej)
VGGNet to kolejny popularny model wizji komputerowej, który jest łatwiejszy do zrozumienia i wdrożenia niż ResNet. Chociaż VGGNet jest mniej wydajny, wykorzystuje bardziej bezpośrednie podejście niż ResNet, wykorzystując architekturę unitarną, która dzieli obrazy na mniejsze części, a następnie stopniowo uczy się ich cech.
Dzięki tej prostszej metodzie analizy obrazu, VGGNet jest łatwy do zrozumienia, zastosowania i modyfikacji, nawet dla stosunkowo nowych badaczy lub praktyków głębokiego uczenia. Możesz również rozważyć użycie VGGNet zamiast ResNet, jeśli dysponujesz ograniczonymi zbiorami danych i zasobami i chcesz dostroić model, aby był bardziej skuteczny w określonym obszarze. Sprawdź Sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji do uproszczenia pracy zdalnej i hybrydowej.
Dostępnych jest wiele innych wstępnie wytrenowanych modeli.
Mamy nadzieję, że teraz lepiej rozumiesz wstępnie wytrenowane modele językowe, których możesz użyć w swoim projekcie. Omówione modele należą do najpopularniejszych w swoich dziedzinach. Pamiętaj, że wiele innych wstępnie wytrenowanych modeli jest publicznie dostępnych w bibliotekach głębokiego uczenia, takich jak TensorFlow Hub i PyTorch.
Co więcej, nie musisz trzymać się jednego, wstępnie wytrenowanego modelu. Jeśli masz zasoby i czas, zawsze możesz zaimplementować wiele wstępnie wytrenowanych modeli językowych, które przyniosą korzyści Twojej aplikacji. Możesz już teraz sprawdzić Podstawowe umiejętności, które powinien posiadać inżynier skryptów.
