Home-theater-designers
La barrera per entrenar una IA eficaç i fiable s'ha reduït significativament gràcies al llançament públic de molts models pre-entrenats. Amb els models pre-entrenats, els investigadors independents i les empreses més petites poden racionalitzar els processos, millorar la productivitat i obtenir informació valuosa mitjançant l'ús de la IA.
Vídeo MUO del dia DESPLACEU PER CONTINUAR AMB EL CONTINGUT
Ara hi ha molts models pre-entrenats que podeu utilitzar i ajustar. Depenent del vostre problema específic, és possible que vulgueu utilitzar un model sobre un altre. Llavors, com saps quin model pre-entrenat utilitzar?
Per ajudar-vos a decidir-vos, aquí teniu alguns dels models pre-entrenats més populars que podeu utilitzar per augmentar la vostra productivitat laboral i empresarial.
1. BERT (Representacions de codificadors bidireccionals de transformadors)
BERT és un transformador codificador que va revolucionar el processament del llenguatge natural (NLP) amb el seu mecanisme d'autoatenció. A diferència de les xarxes neuronals recurrents tradicionals (RNN) que processen frases una paraula rere l'altra, el mecanisme d'autoatenció de BERT permet al model sospesar la importància de les paraules en una seqüència calculant puntuacions d'atenció entre elles.
Els models BERT tenen la capacitat d'entendre el context més profund en una seqüència de paraules. Això fa que els models BERT siguin ideals per a aplicacions que requereixen una integració contextual potent que tinguin un bon rendiment en diverses tasques de PNL, com ara la classificació de text, el reconeixement d'entitats amb nom i la resposta a preguntes.
Els models BERT solen ser grans i requereixen maquinari car per entrenar. Així, tot i que es considera el millor per a moltes aplicacions de PNL, l'inconvenient de la formació de models BERT és que el procés sovint és car i requereix molt de temps.
2. DistilBERT (BERT destil·lat):
Voleu afinar un model BERT però no teniu els diners ni el temps necessari? DistilBERT és una versió destil·lada de BERT que conserva al voltant del 95% del seu rendiment mentre només utilitza la meitat del nombre de paràmetres!
Com puc veure els meus subscriptors a YouTube?
DistilBERT utilitza un enfocament de formació professor-alumne on BERT és el professor i DistilBERT és l'alumne. El procés de formació consisteix a destil·lar els coneixements del professor a l'alumne entrenant DistilBERT per imitar el comportament i les probabilitats de sortida BERT.
A causa del procés de destil·lació, DistilBERT no té incrustacions de tipus testimoni, té caps d'atenció reduïts i capes d'alimentació cap endavant menors. Això aconsegueix una mida de model significativament més petita, però sacrifica una mica de rendiment.
Igual que BERT, DistilBERT s'utilitza millor en la classificació de textos, reconeixement d'entitats anomenades, semblança i parafraseig de textos, resposta a preguntes i anàlisi de sentiments. L'ús de DistilBERT pot no oferir-vos el mateix nivell de precisió que amb BERT. Tanmateix, utilitzar DistilBERT us permet afinar el vostre model molt més ràpidament mentre gasteu menys en entrenament.
3. GPT (Transformador generatiu pre-entrenat)
Necessites alguna cosa que t'ajudi a generar contingut, donar suggeriments o resumir text? GPT és el model pre-entrenat d'OpenAI que produeix textos coherents i rellevants per al context.
A diferència de BERT, que està dissenyat sota l'arquitectura del transformador del codificador, GPT està dissenyat com un transformador descodificador. Això permet que GPT sigui excel·lent per predir les paraules següents en funció del context de la seqüència anterior. Entrenat en grans quantitats de text a Internet, GPT va aprendre patrons i relacions entre paraules i frases. Això permet a GPT saber quines paraules són més adequades per utilitzar en un escenari determinat. En ser un model pre-entrenat popular, n'hi ha eines avançades com AutoGPT que podeu utilitzar per beneficiar la vostra feina i negoci.
com saber quin tipus de placa base tinc
Tot i que és fantàstic per imitar el llenguatge humà, GPT no té cap base en fets a part del conjunt de dades utilitzat per entrenar el model. Com que només li importa si genera paraules que tinguin sentit en funció del context de les paraules anteriors, de tant en tant pot proporcionar respostes incorrectes, inventades o no reals. Un altre problema que podeu tenir per ajustar GPT és que OpenAI només permet l'accés mitjançant una API. Per tant, tant si voleu ajustar GPT com si voleu segueix entrenant ChatGPT amb les teves dades personalitzades , haureu de pagar per una clau API.
4. T5 (Transformador de transferència de text a text)
T5 és un model de PNL molt versàtil que combina arquitectures de codificador i descodificador per fer front a una àmplia gamma de tasques de PNL. T5 es pot utilitzar per a la classificació de text, resum, traducció, resposta a preguntes i anàlisi de sentiments.
Amb el T5 que té mides de model petites, base i grans, podeu obtenir un model de transformador codificador-descodificador que s'adapti millor a les vostres necessitats en termes de rendiment, precisió, temps d'entrenament i cost d'ajustament. Els models T5 s'utilitzen millor quan només podeu implementar un model per a les vostres aplicacions de tasques NLP. Tanmateix, si heu de tenir el millor rendiment de PNL, és possible que vulgueu utilitzar un model separat per a les tasques de codificació i descodificació.
5. ResNet (xarxa neuronal residual)
Esteu buscant un model que pugui completar tasques de visió per ordinador? ResNet és un model d'aprenentatge profund dissenyat sota l'arquitectura de xarxes neuronals convolucionals (CNN) que és útil per a tasques de visió per ordinador com ara el reconeixement d'imatges, la detecció d'objectes i la segmentació semàntica. Com que ResNet és un model pre-entrenat popular, podeu trobar models afinats i després utilitzar-los transferir l'aprenentatge per a una formació de models més ràpida .
ResNet funciona entenent primer la diferència entre l'entrada i la sortida, també coneguda com a 'residuals'. Un cop identificats els residus, ResNet se centra a esbrinar què és més probable entre aquestes entrades i sortides. Mitjançant l'entrenament de ResNet en un conjunt de dades gran, el model va aprendre patrons i característiques complexes i pot entendre com són els objectes normalment, fent que ResNet sigui excel·lent per omplir els intermedis de l'entrada i la sortida d'una imatge.
Com que ResNet només desenvolupa la seva comprensió basant-se en el conjunt de dades proporcionat, el sobreajustament podria ser un problema. Això vol dir que si el conjunt de dades d'un subjecte específic era insuficient, ResNet pot identificar erròniament un subjecte. Per tant, si utilitzeu un model ResNet, haureu d'afinar el model amb un conjunt de dades substancial per garantir la fiabilitat.
6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)
VGGNet és un altre model de visió per ordinador popular que és més fàcil d'entendre i implementar que ResNet. Tot i que és menys potent, VGGNet utilitza un enfocament més senzill que ResNet, utilitzant una arquitectura uniforme que divideix les imatges en peces més petites i després aprèn gradualment les seves característiques.
Amb aquest mètode més senzill d'anàlisi d'imatges, VGGNet és més fàcil d'entendre, implementar i modificar, fins i tot per a investigadors o professionals de l'aprenentatge profund relativament nous. També podeu utilitzar VGGNet a ResNet si teniu un conjunt de dades i recursos limitats i voleu ajustar el model per ser més efectiu en una àrea específica.
Hi ha molts altres models pre-entrenats disponibles
Amb sort, ara tingueu una millor idea de quins models pre-entrenats podeu utilitzar per al vostre projecte. Els models comentats són alguns dels més populars pel que fa als seus respectius camps. Tingueu en compte que hi ha molts altres models pre-entrenats disponibles públicament a les biblioteques d'aprenentatge profund, com ara TensorFlow Hub i PyTorch.
com fer que els fitxers jpeg siguin més petits
A més, no us heu d'adherir només a un model pre-entrenat. Sempre que tingueu els recursos i el temps, sempre podeu implementar diversos models pre-entrenats que beneficiïn la vostra aplicació.