Τα 6 καλύτερα προεκπαιδευμένα μοντέλα για εργασία και επιχείρηση

Το εμπόδιο στην εκπαίδευση ενός αποτελεσματικού και αξιόπιστου AI έχει μειωθεί σημαντικά χάρη στη δημόσια κυκλοφορία πολλών προεκπαιδευμένων μοντέλων. Με τα προεκπαιδευμένα μοντέλα, ανεξάρτητοι ερευνητές και μικρότερες επιχειρήσεις μπορούν να εξορθολογίσουν τις διαδικασίες, να ενισχύσουν την παραγωγικότητα και να αποκτήσουν πολύτιμες γνώσεις μέσω της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης.

Υπάρχουν πλέον πολλά προεκπαιδευμένα μοντέλα που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε και να βελτιστοποιήσετε. Ανάλογα με το συγκεκριμένο πρόβλημά σας, μπορεί να θέλετε να χρησιμοποιήσετε ένα μοντέλο έναντι ενός άλλου. Πώς λοιπόν ξέρετε ποιο προεκπαιδευμένο μοντέλο να χρησιμοποιήσετε;

Για να σας βοηθήσουμε να αποφασίσετε, ακολουθούν μερικά από τα πιο δημοφιλή προεκπαιδευμένα μοντέλα που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να ενισχύσετε την παραγωγικότητα της εργασίας και της επιχείρησής σας.

1. BERT (Αμφίδρομες αναπαραστάσεις κωδικοποιητή από μετασχηματιστές)

Το BERT είναι ένας μετασχηματιστής κωδικοποιητή που έφερε επανάσταση στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) με τον μηχανισμό αυτοπροσοχής του. Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) που επεξεργάζονται προτάσεις τη μία λέξη μετά την άλλη, το BERT Ο μηχανισμός αυτοπροσοχής επιτρέπει στο μοντέλο να σταθμίσει τη σημασία των λέξεων σε μια ακολουθία υπολογίζοντας τις βαθμολογίες προσοχής μεταξυ τους.

Τα μοντέλα BERT έχουν την ικανότητα να κατανοούν το βαθύτερο πλαίσιο σε μια ακολουθία λέξεων. Αυτό καθιστά τα μοντέλα BERT ιδανικά για εφαρμογές που απαιτούν ισχυρή ενσωμάτωση με βάση τα συμφραζόμενα που έχουν ισχυρή απόδοση σε διάφορες εργασίες NLP, όπως ταξινόμηση κειμένου, αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων και ερώτηση απαντώντας.

Τα μοντέλα BERT είναι συνήθως μεγάλα και απαιτούν ακριβό υλικό για εκπαίδευση. Έτσι, αν και θεωρείται το καλύτερο για πολλές εφαρμογές NLP, το μειονέκτημα στην εκπαίδευση μοντέλων BERT είναι ότι η διαδικασία είναι συχνά δαπανηρή και χρονοβόρα.

2. DistilBERT (Αποσταγμένο BERT):

Θέλετε να τελειοποιήσετε ένα μοντέλο BERT αλλά δεν έχετε τα χρήματα ή τον χρόνο που απαιτείται; Το DistilBERT είναι μια αποσταγμένη έκδοση του BERT που διατηρεί περίπου το 95% της απόδοσής του ενώ χρησιμοποιεί μόνο τις μισές παραμέτρους!

Το DistilBERT χρησιμοποιεί μια προσέγγιση εκπαίδευσης δασκάλου-μαθητή όπου ο BERT είναι ο δάσκαλος και ο DistilBERT ο μαθητής. Η εκπαιδευτική διαδικασία περιλαμβάνει την απόσταξη της γνώσης του δασκάλου στον μαθητή με την εκπαίδευση του DistilBERT να μιμείται τη συμπεριφορά και τις πιθανότητες παραγωγής BERT.

Λόγω της διαδικασίας απόσταξης, το DistilBERT δεν διαθέτει ενσωματώσεις τύπου token, έχει μειωμένες κεφαλές προσοχής και λιγότερα στρώματα τροφοδοσίας προς τα εμπρός. Αυτό επιτυγχάνει σημαντικά μικρότερο μέγεθος μοντέλου, αλλά θυσιάζει κάποια απόδοση.

Ακριβώς όπως το BERT, το DistilBERT χρησιμοποιείται καλύτερα στην ταξινόμηση κειμένου, την αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων, την ομοιότητα και την παράφραση κειμένου, την απάντηση ερωτήσεων και την ανάλυση συναισθημάτων. Η χρήση του DistilBERT ενδέχεται να μην σας παρέχει το ίδιο επίπεδο ακρίβειας με το BERT. Ωστόσο, η χρήση του DistilBERT σάς επιτρέπει να προσαρμόσετε το μοντέλο σας πολύ πιο γρήγορα, ενώ ξοδεύετε λιγότερα στην προπόνηση.

3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Χρειάζεστε κάτι που θα σας βοηθήσει να δημιουργήσετε περιεχόμενο, να δώσετε προτάσεις ή να συνοψίσετε κείμενο; Το GPT είναι το προεκπαιδευμένο μοντέλο του OpenAI που παράγει συνεκτικά και σχετικά με τα συμφραζόμενα κείμενα.

Σε αντίθεση με το BERT, το οποίο έχει σχεδιαστεί με την αρχιτεκτονική του μετασχηματιστή κωδικοποιητή, το GPT έχει σχεδιαστεί ως μετασχηματιστής αποκωδικοποιητή. Αυτό επιτρέπει στο GPT να είναι εξαιρετικό στην πρόβλεψη των επόμενων λέξεων με βάση το πλαίσιο της προηγούμενης ακολουθίας. Εκπαιδευμένο σε τεράστιες ποσότητες κειμένου στο διαδίκτυο, το GPT έμαθε μοτίβα και σχέσεις μεταξύ λέξεων και προτάσεων. Αυτό επιτρέπει στο GPT να γνωρίζει ποιες λέξεις είναι πιο κατάλληλες για χρήση σε ένα συγκεκριμένο σενάριο. Όντας ένα δημοφιλές προεκπαιδευμένο μοντέλο, υπάρχουν προηγμένα εργαλεία όπως το AutoGPT που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να ωφελήσετε την εργασία και την επιχείρησή σας.

Αν και είναι εξαιρετικό στη μίμηση της ανθρώπινης γλώσσας, το GPT δεν έχει καμία βάση σε γεγονότα πέρα ​​από το σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση του μοντέλου. Δεδομένου ότι ενδιαφέρεται μόνο αν δημιουργεί λέξεις που έχουν νόημα με βάση το πλαίσιο των προηγούμενων λέξεων, μπορεί να παρέχει λανθασμένες, επινοημένες ή μη πραγματικές απαντήσεις από καιρό σε καιρό. Ένα άλλο πρόβλημα που μπορεί να έχετε με τη βελτίωση του GPT είναι ότι το OpenAI επιτρέπει την πρόσβαση μόνο μέσω ενός API. Έτσι, είτε θέλετε να βελτιστοποιήσετε το GPT είτε απλώς συνεχίστε να εκπαιδεύετε το ChatGPT με τα προσαρμοσμένα δεδομένα σας, θα χρειαστεί να πληρώσετε για ένα κλειδί API.

4. T5 (Μετασχηματιστής μεταφοράς κειμένου σε κείμενο)

Το T5 είναι ένα εξαιρετικά ευέλικτο μοντέλο NLP που συνδυάζει αρχιτεκτονικές κωδικοποιητή και αποκωδικοποιητή για να αντιμετωπίσει ένα ευρύ φάσμα εργασιών NLP. Το T5 μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ταξινόμηση κειμένου, περίληψη, μετάφραση, απάντηση ερωτήσεων και ανάλυση συναισθήματος.

Με το T5 να έχει μικρά, βασικά και μεγάλα μεγέθη μοντέλου, μπορείτε να αποκτήσετε ένα μοντέλο μετασχηματιστή κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή που ταιριάζει καλύτερα στις ανάγκες σας όσον αφορά την απόδοση, την ακρίβεια, τον χρόνο εκπαίδευσης και το κόστος τελειοποίηση. Τα μοντέλα T5 χρησιμοποιούνται καλύτερα όταν μπορείτε να εφαρμόσετε μόνο ένα μοντέλο για τις εφαρμογές εργασιών NLP. Ωστόσο, εάν πρέπει να έχετε την καλύτερη απόδοση NLP, μπορεί να θέλετε να χρησιμοποιήσετε ένα ξεχωριστό μοντέλο για εργασίες κωδικοποίησης και αποκωδικοποίησης.

5. ResNet (Υπολειπόμενο νευρωνικό δίκτυο)

Ψάχνετε για ένα μοντέλο που μπορεί να ολοκληρώσει εργασίες όρασης υπολογιστή; Το ResNet είναι ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης που σχεδιάστηκε στο πλαίσιο της Αρχιτεκτονικής Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων (CNN) που είναι χρήσιμο για εργασίες όρασης υπολογιστή, όπως η αναγνώριση εικόνας, η ανίχνευση αντικειμένων και η σημασιολογία κατάτμηση. Καθώς το ResNet είναι ένα δημοφιλές προεκπαιδευμένο μοντέλο, μπορείτε να βρείτε βελτιωμένα μοντέλα και στη συνέχεια να τα χρησιμοποιήσετε μεταφορά μάθησης για ταχύτερη εκπαίδευση μοντέλων.

Το ResNet λειτουργεί καταλαβαίνοντας πρώτα τη διαφορά μεταξύ της εισόδου και της εξόδου, γνωστά και ως "υπολείμματα". Μετά τα υπολείμματα εντοπίζονται, το ResNet εστιάζει στο να βρει τι είναι πιο πιθανό μεταξύ αυτών των εισόδων και εξόδων. Εκπαιδεύοντας το ResNet σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων, το μοντέλο έμαθε περίπλοκα μοτίβα και χαρακτηριστικά και μπορεί να καταλάβει τι τα αντικείμενα συνήθως μοιάζουν, καθιστώντας το ResNet εξαιρετικό στο να γεμίζει το ενδιάμεσο της εισόδου και της εξόδου ενός εικόνα.

Δεδομένου ότι το ResNet αναπτύσσει την κατανόησή του μόνο με βάση το δεδομένο σύνολο δεδομένων, η υπερπροσαρμογή μπορεί να είναι ένα ζήτημα. Αυτό σημαίνει ότι εάν το σύνολο δεδομένων για ένα συγκεκριμένο θέμα ήταν ανεπαρκές, το ResNet ενδέχεται να προσδιορίσει εσφαλμένα ένα θέμα. Επομένως, εάν επρόκειτο να χρησιμοποιήσετε ένα μοντέλο ResNet, θα πρέπει να ρυθμίσετε το μοντέλο με ένα σημαντικό σύνολο δεδομένων για να διασφαλίσετε την αξιοπιστία.

6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)

Το VGGNet είναι ένα άλλο δημοφιλές μοντέλο υπολογιστικής όρασης που είναι ευκολότερο να κατανοηθεί και να εφαρμοστεί από το ResNet. Αν και λιγότερο ισχυρό, το VGGNet χρησιμοποιεί μια πιο απλή προσέγγιση από το ResNet, χρησιμοποιώντας μια ομοιόμορφη αρχιτεκτονική που σπάει τις εικόνες σε μικρότερα κομμάτια και στη συνέχεια μαθαίνει σταδιακά τα χαρακτηριστικά του.

Με αυτήν την απλούστερη μέθοδο ανάλυσης εικόνων, το VGGNet είναι ευκολότερο να κατανοηθεί, να εφαρμοστεί και να τροποποιηθεί, ακόμη και για σχετικά νέους ερευνητές ή επαγγελματίες της βαθιάς μάθησης. Μπορεί επίσης να θέλετε να χρησιμοποιήσετε το VGGNet μέσω ResNet, εάν έχετε περιορισμένο σύνολο δεδομένων και πόρους και θέλετε να προσαρμόσετε το μοντέλο ώστε να είναι πιο αποτελεσματικό σε μια συγκεκριμένη περιοχή.

Πολλά άλλα προεκπαιδευμένα μοντέλα είναι διαθέσιμα

Ας ελπίσουμε ότι τώρα έχετε μια καλύτερη ιδέα για τα προεκπαιδευμένα μοντέλα που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για το έργο σας. Τα μοντέλα που συζητήθηκαν είναι μερικά από τα πιο δημοφιλή όσον αφορά τους αντίστοιχους τομείς τους. Λάβετε υπόψη ότι υπάρχουν πολλά άλλα προεκπαιδευμένα μοντέλα δημόσια διαθέσιμα σε βιβλιοθήκες βαθιάς εκμάθησης, όπως το TensorFlow Hub και το PyTorch.

Επίσης, δεν χρειάζεται να κολλήσετε μόνο σε ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο. Εφόσον έχετε τους πόρους και τον χρόνο, μπορείτε πάντα να εφαρμόσετε πολλά προεκπαιδευμένα μοντέλα που ωφελούν την εφαρμογή σας.