Home-theater-designers
Prepreka za obuku učinkovite i pouzdane umjetne inteligencije znatno je smanjena zahvaljujući javnom objavljivanju mnogih unaprijed obučenih modela. S unaprijed obučenim modelima neovisni istraživači i manje tvrtke mogu pojednostaviti procese, poboljšati produktivnost i steći vrijedne uvide korištenjem AI-ja.
MUO video dana POMICI SE ZA NASTAVAK SA SADRŽAJEM
Sada postoji mnogo unaprijed obučenih modela koje možete koristiti i fino podešavati. Ovisno o vašem specifičnom problemu, možda ćete htjeti koristiti jedan model umjesto drugog. Kako onda znati koji prethodno obučeni model koristiti?
kako ubrzati rad ps4
Kako bismo vam pomogli u donošenju odluke, evo nekih od najpopularnijih prethodno obučenih modela koje možete upotrijebiti za povećanje radne i poslovne produktivnosti.
1. BERT (Dvosmjerni koderski prikazi iz transformatora)
BERT je transformator kodera koji je revolucionirao procesiranje prirodnog jezika (NLP) sa svojim mehanizmom samopažnje. Za razliku od tradicionalnih rekurentnih neuronskih mreža (RNN) koje obrađuju rečenice jednu riječ za drugom, BERT-ov mehanizam samopažnje omogućuje modelu da odvagne važnost riječi u nizu izračunavanjem rezultata pažnje među njima.
BERT modeli imaju sposobnost razumijevanja dubljeg konteksta u nizu riječi. To čini BERT modele idealnima za aplikacije koje zahtijevaju snažnu kontekstualnu ugradnju koja ima snažnu izvedbu u različitim NLP zadacima kao što su klasifikacija teksta, prepoznavanje imenovanih entiteta i odgovaranje na pitanja.
BERT modeli su obično veliki i zahtijevaju skup hardver za treniranje. Dakle, iako se smatra najboljim za mnoge NLP aplikacije, loša strana obuke BERT modela je to što je proces često skup i dugotrajan.
2. DestilBERT (Destilovani BERT):
Želite fino podesiti BERT model, ali nemate novca ili vremena? DistilBERT je destilirana verzija BERT-a koja zadržava oko 95% svojih performansi dok koristi samo pola broja parametara!
DistilBERT koristi pristup obuke učitelj-učenik gdje je BERT učitelj, a DistilBERT učenik. Proces obuke uključuje destilaciju znanja nastavnika na učenika obukom DistilBERT-a da oponaša ponašanje i izlazne vjerojatnosti BERT-a.
Zbog procesa destilacije, DistilBERT nema ugradnje tipa žetona, ima smanjene glave pozornosti i manje slojeva za prijenos podataka. Time se postiže značajno manja veličina modela, ali se žrtvuju neke performanse.
Baš kao i BERT, DistilBERT se najbolje koristi u klasifikaciji teksta, prepoznavanju imenovanih entiteta, sličnosti teksta i parafraziranju, odgovaranju na pitanja i analizi osjećaja. Korištenje DistilBERT-a možda vam neće omogućiti istu razinu točnosti kao s BERT-om. Međutim, korištenje DistilBERT-a omogućuje vam fino ugađanje vašeg modela puno brže dok trošite manje na obuku.
3. GPT (generativni unaprijed obučeni transformator)
Trebate li nešto što će vam pomoći u stvaranju sadržaja, davanju prijedloga ili sažimanju teksta? GPT je OpenAI-jev prethodno obučeni model koji proizvodi koherentne i kontekstualno relevantne tekstove.
Za razliku od BERT-a, koji je dizajniran prema arhitekturi transformatora kodera, GPT je dizajniran kao transformator dekodera. To omogućuje GPT-u da bude izvrstan u predviđanju sljedećih riječi na temelju konteksta prethodnog niza. Obučen na ogromnoj količini teksta na internetu, GPT je naučio obrasce i odnose između riječi i rečenica. To omogućuje GPT-u da zna koje su riječi najprikladnije za korištenje u određenom scenariju. Budući da je popularan model s prethodnom obukom, postoje napredne alate kao što je AutoGPT koje možete koristiti za dobrobit svog rada i poslovanja.
Iako je odličan u oponašanju ljudskog jezika, GPT nema temelja u činjenicama osim skupa podataka koji se koristi za obuku modela. Budući da mu je važno samo generira li riječi koje imaju smisla na temelju konteksta prethodnih riječi, s vremena na vrijeme može dati netočne, izmišljene ili nečinjenične odgovore. Još jedan problem koji biste mogli imati pri finom podešavanju GPT-a je taj što OpenAI dopušta pristup samo putem API-ja. Dakle, želite li fino podesiti GPT ili samo nastavi trenirati ChatGPT sa svojim prilagođenim podacima , morat ćete platiti za API ključ.
4. T5 (transformator prijenosa teksta u tekst)
T5 je vrlo svestran NLP model koji kombinira arhitekturu kodera i dekodera za rješavanje širokog spektra NLP zadataka. T5 se može koristiti za klasifikaciju teksta, sažimanje, prijevod, odgovaranje na pitanja i analizu raspoloženja.
zašto se moje poruke ne šalju
Uz T5 koji ima male, osnovne i velike veličine modela, možete dobiti model transformatora koder-dekoder koji bolje odgovara vašim potrebama u smislu performansi, točnosti, vremena obuke i cijene finog podešavanja. Modeli T5 najbolje se koriste kada možete implementirati samo jedan model za svoje aplikacije NLP zadataka. Međutim, ako morate imati najbolju NLP izvedbu, možda ćete htjeti koristiti zasebni model za zadatke kodiranja i dekodiranja.
5. ResNet (Rezidualna neuronska mreža)
Tražite model koji može izvršiti zadatke računalnog vida? ResNet je model dubokog učenja dizajniran prema arhitekturi konvolucijske neuronske mreže (CNN) koji je koristan za zadatke računalnog vida kao što su prepoznavanje slike, otkrivanje objekata i semantička segmentacija. Budući da je ResNet popularan model s prethodnom obukom, možete pronaći fino podešene modele, a zatim ih koristiti prijenos učenja za bržu obuku modela .
ResNet radi tako da prvo razumije razliku između ulaza i izlaza, također poznatu kao 'reziduali'. Nakon što se identificiraju ostaci, ResNet se usredotočuje na utvrđivanje što je najvjerojatnije između tih ulaza i izlaza. Obučavanjem ResNeta na velikom skupu podataka, model je naučio složene obrasce i značajke te može razumjeti kako objekti obično izgledaju, čineći ResNet izvrsnim u ispunjavanju između ulaza i izlaza slike.
Budući da ResNet razvija svoje razumijevanje samo na temelju danog skupa podataka, prekomjerno opremanje može biti problem. To znači da ako skup podataka za određeni subjekt nije dovoljan, ResNet može pogrešno identificirati subjekt. Dakle, ako biste koristili ResNet model, morali biste fino podesiti model sa značajnim skupom podataka kako biste osigurali pouzdanost.
6. VGGNet (Grupna mreža za vizualnu geometriju)
VGGNet je još jedan popularan model računalnog vida koji je lakše razumjeti i implementirati od ResNeta. Iako manje moćan, VGGNet koristi jednostavniji pristup od ResNeta, koristeći jedinstvenu arhitekturu koja razbija slike na manje dijelove i zatim postupno uči njezine značajke.
Windows 10 akcijski centar neće se otvoriti
Uz ovu jednostavniju metodu analize slika, VGGNet je lakše razumjeti, implementirati i modificirati, čak i za relativno nove istraživače ili praktičare dubokog učenja. Možda ćete također htjeti koristiti VGGNet preko ResNeta ako imate ograničen skup podataka i resurse i želite fino podesiti model kako bi bio učinkovitiji u određenom području.
Dostupni su brojni drugi prethodno obučeni modeli
Nadamo se da sada imate bolju predodžbu o tome koje unaprijed obučene modele možete koristiti za svoj projekt. Raspravljani modeli neki su od najpopularnijih u pogledu svojih područja. Imajte na umu da postoje mnogi drugi unaprijed obučeni modeli koji su javno dostupni u bibliotekama dubokog učenja, kao što su TensorFlow Hub i PyTorch.
Također, ne morate se držati samo jednog prethodno obučenog modela. Sve dok imate resurse i vrijeme, uvijek možete implementirati više unaprijed obučenih modela koji će koristiti vašoj aplikaciji.