De 6 beste ferdigtrente modellene for arbeid og virksomhet

Barrieren for å trene en effektiv og pålitelig AI har blitt betydelig redusert takket være den offentlige utgivelsen av mange forhåndstrente modeller. Med de forhåndstrente modellene kan uavhengige forskere og mindre virksomheter strømlinjeforme prosesser, øke produktiviteten og få verdifull innsikt gjennom bruk av AI.

Det er nå mange ferdigtrente modeller du kan bruke og finjustere. Avhengig av ditt spesifikke problem, kan det være lurt å bruke en modell fremfor en annen. Så hvordan vet du hvilken forhåndstrent modell du skal bruke?

For å hjelpe deg med å bestemme deg, her er noen av de mest populære forhåndstrente modellene du kan bruke for å øke arbeids- og forretningsproduktiviteten.

1. BERT (Toveis koderepresentasjoner fra transformatorer)

BERT er en kodertransformator som revolusjonerte naturlig språkbehandling (NLP) med sin selvoppmerksomhetsmekanisme. I motsetning til tradisjonelle tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) som behandler setninger det ene ordet etter det andre, er BERTs selvoppmerksomhetsmekanisme lar modellen veie betydningen av ord i en sekvens ved å beregne oppmerksomhetspoeng mellom dem.

BERT-modeller har evnen til å forstå den dypere konteksten i en sekvens av ord. Dette gjør BERT-modeller ideelle for applikasjoner som krever kraftig kontekstuell innebygging som har sterk ytelse på tvers av ulike NLP-oppgaver som tekstklassifisering, navngitt enhetsgjenkjenning og spørsmål svarer.

BERT-modeller er vanligvis store og krever dyr maskinvare for å trene. Så selv om det anses som det beste for mange NLP-applikasjoner, er ulempen med å trene BERT-modeller at prosessen ofte er dyr og tidkrevende.

2. DistilBERT (Destillert BERT):

Ønsker du å finjustere en BERT-modell, men har ikke pengene eller tiden som kreves? DistilBERT er en destillert versjon av BERT som beholder rundt 95 % av ytelsen mens den bare bruker halvparten av antall parametere!

DistilBERT bruker en lærer-studentopplæringstilnærming der BERT er lærer og DistilBERT er student. Opplæringsprosessen innebærer å destillere kunnskapen til læreren til studenten ved å trene DistilBERT til å etterligne atferden og utgangssannsynlighetene BERT.

På grunn av destillasjonsprosessen har ikke DistilBERT token-type embeddings, har reduserte oppmerksomhetshoder og mindre feed-forward-lag. Dette oppnår en betydelig mindre modellstørrelse, men ofrer litt ytelse.

Akkurat som BERT, er DistilBERT best brukt i tekstklassifisering, navngitt enhetsgjenkjenning, tekstlikhet og parafrasering, spørsmålssvar og sentimentanalyse. Bruk av DistilBERT gir deg kanskje ikke samme nivå av nøyaktighet som med BERT. Ved å bruke DistilBERT kan du imidlertid finjustere modellen din mye raskere mens du bruker mindre på trening.

3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Trenger du noe som hjelper deg med å generere innhold, gi forslag eller oppsummere tekst? GPT er OpenAIs ferdigtrente modell som produserer sammenhengende og kontekstuelt relevante tekster.

I motsetning til BERT, som er designet under kodertransformatorarkitekturen, er GPT utformet som en dekodertransformator. Dette gjør at GPT kan være utmerket til å forutsi de neste ordene basert på konteksten til forrige sekvens. GPT ble trent på store mengder tekst på internett, og lærte mønstre og forhold mellom ord og setninger. Dette lar GPT vite hvilke ord som er mest hensiktsmessige å bruke i et bestemt scenario. Å være en populær forhåndstrent modell, finnes det avanserte verktøy som AutoGPT som du kan bruke til fordel for ditt arbeid og din virksomhet.

Selv om GPT er flink til å etterligne menneskelig språk, har ikke GPT grunnlag i fakta utover datasettet som brukes til å trene modellen. Siden det bare bryr seg om det genererer ord som gir mening basert på konteksten til tidligere ord, kan det fra tid til annen gi ukorrekte, oppdiktede eller ikke-faktiske svar. Et annet problem du kanskje har med å finjustere GPT er at OpenAI bare tillater tilgang via en API. Så, enten du vil finjustere GPT eller bare fortsett å trene ChatGPT med dine tilpassede data, må du betale for en API-nøkkel.

4. T5 (tekst-til-tekstoverføringstransformator)

T5 er en svært allsidig NLP-modell som kombinerer både koder- og dekoderarkitektur for å takle et bredt spekter av NLP-oppgaver. T5 kan brukes til tekstklassifisering, oppsummering, oversettelse, svar på spørsmål og sentimentanalyse.

Med T5 med små, basis- og store modellstørrelser, kan du få en enkoder-dekoder transformatormodell som bedre passer dine behov når det gjelder ytelse, nøyaktighet, treningstid og kostnad for finjustering. T5-modeller brukes best når du bare kan implementere én modell for NLP-oppgaveapplikasjonene dine. Men hvis du må ha den beste NLP-ytelsen, kan det være lurt å bruke en egen modell for kodings- og dekodingsoppgaver.

5. ResNet (Residual Neural Network)

Ser du etter en modell som kan fullføre datasynsoppgaver? ResNet er en dyp læringsmodell designet under Convolutional Neural Network Architecture (CNN) som er nyttig for datasynoppgaver som bildegjenkjenning, objektgjenkjenning og semantikk segmentering. Med ResNet som en populær forhåndstrent modell, kan du finne finjusterte modeller, og deretter bruke overføre læring for raskere modelltrening.

ResNet fungerer ved først å forstå forskjellen mellom input og output, også kjent som "rester". Etter restene er identifisert, fokuserer ResNet på å finne ut hva som er mest sannsynlig mellom disse inngangene og utgangene. Ved å trene ResNet på et stort datasett lærte modellen komplekse mønstre og funksjoner og kan forstå hva objekter ser normalt ut, noe som gjør ResNet utmerket til å fylle ut mellominnganger og utdata fra en bilde.

Siden ResNet bare utvikler sin forståelse basert på datasettet som er gitt, kan overtilpasning være et problem. Dette betyr at hvis datasettet for et spesifikt emne var utilstrekkelig, kan ResNet feilaktig identifisere et emne. Så hvis du skulle bruke en ResNet-modell, må du finjustere modellen med et betydelig datasett for å sikre pålitelighet.

6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)

VGGNet er en annen populær datasynsmodell som er enklere å forstå og implementere enn ResNet. Selv om det er mindre kraftig, bruker VGGNet en mer enkel tilnærming enn ResNet, og bruker en enhetlig arkitektur som deler opp bilder i mindre biter og deretter gradvis lærer funksjonene.

Med denne enklere metoden for å analysere bilder er VGGNet enklere å forstå, implementere og modifisere, selv for relativt nye forskere eller utøvere av dyp læring. Det kan også være lurt å bruke VGGNet over ResNet hvis du har et begrenset datasett og ressurser og ønsker å finjustere modellen for å være mer effektiv i et spesifikt område.

Tallrike andre ferdigtrente modeller er tilgjengelige

Forhåpentligvis har du nå en bedre ide om hvilke forhåndstrente modeller du kan bruke til prosjektet ditt. Modellene som diskuteres er noen av de mest populære når det gjelder sine respektive felt. Husk at det er mange andre forhåndstrente modeller offentlig tilgjengelig i dyplæringsbiblioteker, for eksempel TensorFlow Hub og PyTorch.

Dessuten trenger du ikke holde deg til kun én forhåndstrent modell. Så lenge du har ressursene og tiden, kan du alltid implementere flere forhåndsopplærte modeller som er til fordel for applikasjonen din.