Home-theater-designers
Barriären för att träna en effektiv och pålitlig AI har minskat avsevärt tack vare den offentliga lanseringen av många förtränade modeller. Med de förutbildade modellerna kan oberoende forskare och mindre företag effektivisera processer, öka produktiviteten och få värdefulla insikter genom att använda AI.
Dagens MUO-video SCROLL FÖR ATT FORTSÄTTA MED INNEHÅLL
Det finns nu många förtränade modeller du kan använda och finjustera. Beroende på ditt specifika problem kanske du vill använda en modell framför en annan. Så hur vet du vilken förtränad modell du ska använda?
För att hjälpa dig att bestämma, här är några av de mest populära förtränade modellerna som du kan använda för att öka ditt arbete och din företagsproduktivitet.
hur du visar din telefonskärm på datorn
1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT är en kodartransformator som revolutionerade naturlig språkbehandling (NLP) med sin självuppmärksamhetsmekanism. Till skillnad från traditionella återkommande neurala nätverk (RNN) som bearbetar meningar det ena ordet efter det andra, tillåter BERT:s självuppmärksamhetsmekanism modellen att väga betydelsen av ord i en sekvens genom att beräkna uppmärksamhetspoäng mellan dem.
BERT-modeller har förmågan att förstå det djupare sammanhanget i en sekvens av ord. Detta gör BERT-modeller idealiska för applikationer som kräver kraftfull kontextuell inbäddning som har stark prestanda över olika NLP-uppgifter såsom textklassificering, namngiven enhetsigenkänning och frågesvar.
BERT-modeller är vanligtvis stora och kräver dyr hårdvara för att träna. Så även om det anses vara det bästa för många NLP-tillämpningar, är nackdelen med att träna BERT-modeller att processen ofta är dyr och tidskrävande.
2. DistilBERT (Destillerad BERT):
Funderar du på att finjustera en BERT-modell men har inte pengarna eller tiden som krävs? DistilBERT är en destillerad version av BERT som behåller cirka 95 % av sin prestanda samtidigt som den bara använder hälften av antalet parametrar!
DistilBERT använder sig av en lärar-studentutbildningsmetod där BERT är läraren och DistilBERT är studenten. Utbildningsprocessen innebär att destillera lärarens kunskap till eleven genom att träna DistilBERT att efterlikna beteendet och utgångssannolikheterna BERT.
På grund av destillationsprocessen har DistilBERT inte inbäddningar av symboltyp, har reducerade uppmärksamhetshuvuden och mindre frammatningslager. Detta uppnår en betydligt mindre modellstorlek men offrar en del prestanda.
Precis som BERT används DistilBERT bäst i textklassificering, namngiven enhetsigenkänning, textlikhet och parafrasering, frågesvar och sentimentanalys. Att använda DistilBERT ger dig kanske inte samma nivå av noggrannhet som med BERT. Genom att använda DistilBERT kan du dock finjustera din modell mycket snabbare samtidigt som du spenderar mindre på träning.
Windows 10 usb fortsätter att koppla bort och återansluta
3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Behöver du något som hjälper dig att skapa innehåll, ge förslag eller sammanfatta text? GPT är OpenAI:s förtränade modell som producerar sammanhängande och kontextuellt relevanta texter.
Till skillnad från BERT, som är designad under kodartransformatorarkitekturen, är GPT utformad som en avkodartransformator. Detta gör att GPT kan vara utmärkta på att förutsäga nästa ord baserat på sammanhanget för den föregående sekvensen. GPT tränade på stora mängder text på internet och lärde sig mönster och samband mellan ord och meningar. Detta gör att GPT kan veta vilka ord som är mest lämpliga att använda i ett visst scenario. Eftersom det är en populär förutbildad modell finns det avancerade verktyg som AutoGPT som du kan använda för att gynna ditt arbete och din verksamhet.
Även om GPT är bra på att efterlikna mänskligt språk, har ingen grund i fakta förutom den datamängd som används för att träna modellen. Eftersom det bara bryr sig om det genererar ord som är vettiga baserat på tidigare ords sammanhang, kan det då och då ge felaktiga, påhittade eller icke-faktiska svar. Ett annat problem du kan ha med att finjustera GPT är att OpenAI endast tillåter åtkomst via ett API. Så, oavsett om du vill finjustera GPT eller fortsätt bara träna ChatGPT med dina anpassade data , måste du betala för en API-nyckel.
4. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
T5 är en mycket mångsidig NLP-modell som kombinerar både kodar- och avkodararkitekturer för att hantera ett brett utbud av NLP-uppgifter. T5 kan användas för textklassificering, sammanfattning, översättning, frågesvar och sentimentanalys.
Med T5 med små, bas- och stora modellstorlekar kan du få en transformatormodell för kodare och avkodare som bättre passar dina behov när det gäller prestanda, noggrannhet, träningstid och kostnad för finjustering. T5-modeller används bäst när du bara kan implementera en modell för dina NLP-uppgiftsapplikationer. Men om du måste ha den bästa NLP-prestandan kanske du vill använda en separat modell för kodnings- och avkodningsuppgifter.
5. ResNet (Residual Neural Network)
Letar du efter en modell som kan utföra datorseende uppgifter? ResNet är en djupinlärningsmodell designad under Convolutional Neural Network Architecture (CNN) som är användbar för datorseendeuppgifter som bildigenkänning, objektdetektering och semantisk segmentering. Eftersom ResNet är en populär förutbildad modell kan du hitta finjusterade modeller och sedan använda dem överför lärande för snabbare modellträning .
disk som körs på 100 windows 10
ResNet fungerar genom att först förstå skillnaden mellan input och output, även känd som 'rester'. Efter att resterna har identifierats fokuserar ResNet på att ta reda på vad som är mest troligt mellan dessa ingångar och utgångar. Genom att träna ResNet på en stor datamängd lärde sig modellen komplexa mönster och funktioner och kan förstå hur objekt normalt ser ut, vilket gör ResNet utmärkt att fylla mellan in- och utdata från en bild.
Eftersom ResNet bara utvecklar sin förståelse baserat på datauppsättningen som ges, kan överanpassning vara ett problem. Detta innebär att om datauppsättningen för ett specifikt ämne var otillräcklig, kan ResNet felaktigt identifiera ett ämne. Så om du skulle använda en ResNet-modell skulle du behöva finjustera modellen med en betydande datamängd för att säkerställa tillförlitlighet.
6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)
VGGNet är en annan populär datorvisionsmodell som är lättare att förstå och implementera än ResNet. Även om det är mindre kraftfullt, använder VGGNet ett enklare tillvägagångssätt än ResNet, med en enhetlig arkitektur som delar upp bilder i mindre bitar och sedan gradvis lär sig dess funktioner.
Med denna enklare metod för att analysera bilder är VGGNet lättare att förstå, implementera och modifiera, även för relativt nya forskare eller utövare av djupinlärning. Du kanske också vill använda VGGNet över ResNet om du har en begränsad datauppsättning och resurser och vill finjustera modellen så att den blir mer effektiv inom ett specifikt område.
Många andra förutbildade modeller finns tillgängliga
Förhoppningsvis har du nu en bättre uppfattning om vilka förutbildade modeller du kan använda för ditt projekt. De diskuterade modellerna är några av de mest populära när det gäller sina respektive områden. Tänk på att det finns många andra förtränade modeller offentligt tillgängliga i bibliotek för djupinlärning, som TensorFlow Hub och PyTorch.
Dessutom behöver du inte hålla dig till endast en förutbildad modell. Så länge du har resurser och tid kan du alltid implementera flera förutbildade modeller som gynnar din applikation.