De barrière voor effectieve en betrouwbare AI-training is drastisch gedaald dankzij de publieke release van veel vooraf getrainde modellen. Met behulp van vooraf getrainde taalmodellen kunnen onafhankelijke onderzoekers en kleine bedrijven analytische processen stroomlijnen, de productiviteit verhogen en waardevolle inzichten verkrijgen door het gebruik van AI.
Vooraf getrainde taalmodellen zijn een soort kunstmatige intelligentie (AI) die tekst kan genereren, talen kan vertalen, verschillende soorten creatieve inhoud kan schrijven en uw vragen op een informatieve manier kan beantwoorden. Getraind op een enorme hoeveelheid tekstuele gegevens, leerde ze communiceren en tekst genereren die lijkt op een menselijk gesprek als reactie op een breed scala aan prompts en vragen.
In de zakenwereld hebben vooraf getrainde taalmodellen het potentieel om de bedrijfsefficiëntie en productiviteit te verbeteren, de klantervaring te verbeteren en nieuwe producten en diensten te creëren.
Er zijn inmiddels veel voorgetrainde taalmodellen die je kunt gebruiken en verfijnen. Afhankelijk van uw specifieke probleem, wilt u misschien het ene formulier boven het andere gebruiken. Dus hoe weet u welk vooraf getraind model geschikt is voor u om te gebruiken? Verifiëren Geeft aan dat u met een AI-bot praat.
Om u te helpen beslissen, zijn hier enkele van de meest populaire vooraf getrainde taalmodellen die u kunt gebruiken om uw bedrijf en zakelijke productiviteit een boost te geven.
Snelle links
1. BERT (bidirectioneel gecodeerde representaties van transformatoren)
BERT is een decoder die een revolutie teweegbracht in Natural Language Processing (NLP) met zijn mechanisme voor zelfaandacht. In tegenstelling tot traditionele terugkerende neurale netwerken (RNN) die zinnen het ene woord na het andere verwerken, stelt BERT's zelf-aandachtsmechanisme het in staat om het belang van woorden in een reeks te wegen door de aandachtsscores tussen hen te berekenen.
BERT is getraind op een enorme dataset van tekst en code en leert hoe hij representaties van woorden en zinsdelen kan maken. Deze representaties kunnen worden gebruikt om verschillende taken uit te voeren, zoals het bepalen van de semantische betekenis van woorden en zinsdelen, het identificeren van relaties tussen woorden en zinsdelen en het vertalen van talen.
BERT-modellen hebben de mogelijkheid om de diepere context in een reeks woorden te begrijpen. Dit maakt BERT-modellen ideaal voor toepassingen die een sterke contextuele inbedding vereisen.Ze bieden sterke prestaties bij verschillende natuurlijke taalverwerkingstaken, zoals tekstclassificatie, herkenning van benoemde entiteiten en het beantwoorden van vragen.
BERT-modellen zijn meestal groot en vereisen dure hardware om te trainen. Hoewel het voor veel NLP-toepassingen als het beste wordt beschouwd, is het nadeel van het trainen van BERT-modellen dat het proces vaak erg duur en tijdrovend is.
2. DistillBERT (verbeterde BERT)
Bent u op zoek naar een BERT-model, maar heeft u niet het geld of de tijd? DistilBERT is een kleinere, efficiëntere versie van BERT die ongeveer 95% van zijn prestaties behoudt terwijl hij slechts half zoveel parameters gebruikt!
DistilBERT is ontwikkeld met behulp van een techniek die modelcompressie wordt genoemd, waarbij de modelgrootte wordt verkleind zonder prestatieverlies. Dit wordt gedaan door enkele lagen uit het model te verwijderen en het te trainen op een kleinere dataset.
DistilBERT maakt gebruik van een leraar-leerling opleidingsaanpak waarbij BERT de leraar is en DistilBERT de student. Het trainingsproces omvat het opwekken van de kennis van de leraar van de student door DistilBERT te trainen om het gedrag en de uitvoerkansen van de BERT te imiteren.
Vanwege het compressieproces heeft DistilBERT geen feature-type integraties, heeft het minder aandachtskoppen en minder feedlagen. Dit bereikt een veel kleinere steekproefomvang, maar offert enige prestaties op.
Net als BERT kan DistilBERT het best worden gebruikt voor tekstclassificatie, herkenning van benoemde entiteiten, tekstovereenkomst en parafrasering, het beantwoorden van vragen en sentimentanalyse. Het gebruik van DistilBERT geeft u mogelijk niet hetzelfde nauwkeurigheidsniveau als met BERT. Door DistilBERT te gebruiken, kunt u uw model echter sneller verfijnen terwijl u minder uitgeeft aan training.
Hier zijn enkele voordelen van het gebruik van DistilBERT:
- Kleiner in omvang dan BERT, waardoor het efficiënter met hulpbronnen omgaat.
- Sneller dan BERT, wat het geschikter maakt voor real-time toepassingen.
- Het presteert nog steeds goed in een breed scala aan taken.
3. GPT (generatieve voorgetrainde transformator)
Heeft u iets nodig om u te helpen inhoud te maken, suggesties te doen of tekst samen te vatten? GPT is een vooraf getraind OpenAI-model dat coherente, contextueel relevante tekst produceert.
In tegenstelling tot BERT, dat is ontworpen volgens de coderingsadapterarchitectuur, is GPT ontworpen als een decoderingsadapter. Hierdoor kan GPT uitstekend zijn in het voorspellen van volgende woorden op basis van de context van de vorige reeks. GPT traint enorme hoeveelheden tekst op internet, leerpatronen en relaties tussen woorden en zinnen. Hierdoor weet GPT welke woorden het meest geschikt zijn om te gebruiken in een bepaald scenario. Omdat het een populair vooraf getraind model is, zijn er geavanceerde tools zoals AutoGPT U kunt ze gebruiken om uw bedrijf en bedrijf ten goede te komen.
Hoewel GPT geweldig is in het simuleren van menselijke taal, heeft het geen basis in feiten buiten de dataset die is gebruikt om het model te trainen. Omdat het er alleen om geeft of het logische woorden genereert op basis van de context van eerdere woorden, kan het van tijd tot tijd onjuiste, verzonnen of onrealistische antwoorden geven. Een ander probleem waar je tegenaan kunt lopen bij GPT-configuratie is dat OpenAI alleen toegang toestaat via de API. Dus of u nu GPT wilt instellen of wilt doorgaan met ChatGPT-training met uw aangepaste gegevens u moet betalen voor de API-sleutel.
4. T5 (tekst naar tekst converter)
T5 is een zeer veelzijdig NLP-model dat encoder- en decoder-architecturen combineert om een breed scala aan NLP-taken aan te pakken. T5 kan worden gebruikt voor tekstclassificatie, samenvatting, vertaling, het beantwoorden van vragen en sentimentanalyse.
Met kleine, middelgrote en grote moduleformaten in de T5 kunt u het decoderadaptermodel krijgen dat het beste aansluit bij uw behoeften op het gebied van prestaties, nauwkeurigheid, trainingstijd en fijnafstellingskosten. T5-modellen kunnen het beste worden gebruikt wanneer u slechts één model voor uw NLP-taaktoepassingen kunt implementeren. Als u echter de beste NLP-prestaties wilt hebben, wilt u misschien een apart model gebruiken voor coderings- en decoderingstaken.
5. ResNet (resterend neuraal netwerk)
Bent u op zoek naar een model dat computer vision-taken kan uitvoeren? ResNet is een deep learning-model gebouwd in een architectuurraamwerk convolutioneel neuraal netwerk (CNN), wat handig is voor computervisietaken zoals beeldherkenning, objectdetectie en semantische segmentatie. Omdat ResNet een populair vooraf getraind taalmodel is, kunt u verfijnde modellen vinden en deze vervolgens gebruiken Leren overdragen Om het model sneller te trainen.
ResNet werkt door eerst het verschil te begrijpen tussen inputs en outputs, ook wel residuen genoemd. Na het bepalen van de resterende waarden, richt ResNet zich op het uitzoeken wat het meest waarschijnlijk is tussen die inputs en outputs. Door ResNet te trainen op een grote dataset, heeft het model complexe patronen en kenmerken geleerd en kan het de natuurlijke vorm van objecten begrijpen, waardoor ResNet uitstekend is in het invullen tussen de invoer en uitvoer van een afbeelding.
Aangezien ResNet zijn begrip alleen ontwikkelt op basis van de verstrekte dataset, kan overfitting een probleem zijn. Dit betekent dat als de dataset voor een bepaald onderwerp onvoldoende is, ResNet een onderwerp verkeerd kan identificeren. Daarom, als u het ResNet-model gaat gebruiken, moet u het model afstemmen op een grote dataset om de betrouwbaarheid te garanderen.
6. VGGNet (Visual Engineering Group-netwerk)
VGGNet is een ander populair computervisiemodel dat gemakkelijker te begrijpen en te implementeren is dan ResNet. Hoewel VGGNet minder krachtig is, gebruikt het een directere aanpak dan ResNet, met behulp van een gestandaardiseerde architectuur die afbeeldingen in kleinere stukjes opdeelt en vervolgens geleidelijk hun kenmerken leert kennen.
Met deze eenvoudigere methode van beeldanalyse is VGGNet gemakkelijk te begrijpen, te implementeren en aan te passen, zelfs voor relatief nieuwe onderzoekers of deep learning-beoefenaars. U kunt ook VGGNet gebruiken in plaats van ResNet als u een beperkte dataset en middelen hebt en het model wilt aanpassen om efficiënter te zijn in een bepaald gebied. Verifiëren Manieren om AI te gebruiken om werken op afstand en hybride te vereenvoudigen.
Er zijn veel andere voorgetrainde modellen beschikbaar
Hopelijk heb je nu een beter beeld van de vooraf getrainde taalmodellen die je voor jouw project kunt gebruiken. De besproken modellen behoren tot de meest populaire in termen van hun respectieve vakgebieden. Houd er rekening mee dat er veel andere openbaar beschikbare, vooraf getrainde modellen zijn in deep learning-bibliotheken, zoals TensorFlow Hub en PyTorch.
Ook hoef je niet vast te houden aan één vooraf getraind model. Zolang u over de middelen en tijd beschikt, kunt u altijd verschillende vooraf getrainde taalmodellen implementeren die nuttig zijn voor uw toepassing. U kunt nu bekijken Basisvaardigheden die een opdrachtscript-engineer moet hebben.
