Home-theater-designers
Překážka pro trénování efektivní a spolehlivé umělé inteligence se výrazně snížila díky zveřejnění mnoha předtrénovaných modelů. Díky předem vyškoleným modelům mohou nezávislí výzkumníci a menší podniky zefektivnit procesy, zvýšit produktivitu a získat cenné poznatky pomocí AI.
MUO video dne POKRAČOVÁNÍ V OBSAHU POKRAČUJTE PŘEJÍMÁNÍM
Nyní existuje mnoho předtrénovaných modelů, které můžete použít a doladit. V závislosti na konkrétním problému můžete chtít použít jeden model místo druhého. Jak tedy víte, který předtrénovaný model použít?
Abychom vám pomohli při rozhodování, zde jsou některé z nejoblíbenějších předem vyškolených modelů, které můžete použít ke zvýšení produktivity práce a podnikání.
1. BERT (Obousměrné reprezentace kodéru od Transformers)
BERT je kodérový transformátor, který svým mechanismem samopozornosti způsobil revoluci ve zpracování přirozeného jazyka (NLP). Na rozdíl od tradičních rekurentních neuronových sítí (RNN), které zpracovávají věty jedno slovo za druhým, mechanismus sebepozorování BERT umožňuje modelu vážit důležitost slov v sekvenci pomocí výpočtu skóre pozornosti mezi nimi.
Modely BERT mají schopnost porozumět hlubšímu kontextu v sekvenci slov. Díky tomu jsou modely BERT ideální pro aplikace, které vyžadují výkonné kontextové vkládání, které má vysoký výkon v různých úlohách NLP, jako je klasifikace textu, rozpoznávání pojmenovaných entit a odpovídání na otázky.
Modely BERT jsou obvykle velké a vyžadují drahý hardware k trénování. Takže i když je to považováno za nejlepší pro mnoho aplikací NLP, nevýhodou tréninkových modelů BERT je, že tento proces je často drahý a časově náročný.
2. DistilBERT (Destilovaný BERT):
Chcete doladit model BERT, ale nemáte na to peníze nebo čas? DistilBERT je destilovaná verze BERT, která si zachovává přibližně 95 % svého výkonu při použití pouze polovičního počtu parametrů!
DistilBERT používá přístup ke školení učitelů a studentů, kde BERT je učitel a DistilBERT je student. Tréninkový proces zahrnuje předání znalostí učitele studentovi školením DistilBERT, aby napodobil chování a pravděpodobnosti výstupu BERT.
Díky procesu destilace nemá DistilBERT vložení tokenového typu, má sníženou pozornost a menší dopředné vrstvy. Tím je dosaženo výrazně menší velikosti modelu, ale obětuje se určitý výkon.
Stejně jako BERT se DistilBERT nejlépe využívá při klasifikaci textu, rozpoznávání pojmenovaných entit, podobnosti a parafrázování textu, odpovídání na otázky a analýze sentimentu. Použití DistilBERT vám nemusí poskytnout stejnou úroveň přesnosti jako u BERT. Použití DistilBERT vám však umožní vyladit váš model mnohem rychleji a zároveň utrácet méně za trénink.
3. GPT (generativní předtrénovaný transformátor)
Potřebujete něco, co by vám pomohlo generovat obsah, dávat návrhy nebo sumarizovat text? GPT je předem trénovaný model OpenAI, který vytváří koherentní a kontextově relevantní texty.
jak přesunout dokumenty Google do jiného účtu
Na rozdíl od BERT, který je navržen podle architektury transformátoru kodéru, je GPT navržen jako transformátor dekodéru. To umožňuje, aby značka GPT byla vynikající při předpovídání dalších slov na základě kontextu předchozí sekvence. GPT, který byl vyškolen na obrovském množství textu na internetu, se naučil vzorce a vztahy mezi slovy a větami. To umožňuje GPT vědět, která slova je nejvhodnější použít v určitém scénáři. Být populární pre-trénovaný model, tam jsou pokročilé nástroje, jako je AutoGPT které můžete využít ve prospěch své práce a podnikání.
Přestože GPT skvěle napodobuje lidský jazyk, nemá žádný základ ve faktech kromě datové sady použité k trénování modelu. Protože se stará pouze o to, zda generuje slova, která dávají smysl na základě kontextu předchozích slov, může čas od času poskytnout nesprávné, vymyšlené nebo nefaktické odpovědi. Dalším problémem, který můžete mít s doladěním GPT, je to, že OpenAI umožňuje přístup pouze přes API. Ať už tedy chcete doladit GPT resp jen pokračujte v trénování ChatGPT s vašimi vlastními daty , budete muset zaplatit za API klíč.
4. T5 (transformátor přenosu textu na text)
T5 je vysoce všestranný model NLP, který kombinuje architektury kodéru i dekodéru pro řešení široké škály úloh NLP. T5 lze použít pro klasifikaci textu, sumarizaci, překlad, odpovídání na otázky a analýzu sentimentu.
S T5 s malými, základními a velkými velikostmi modelu můžete získat model transformátoru kodéru-dekodéru, který lépe vyhovuje vašim potřebám, pokud jde o výkon, přesnost, dobu školení a náklady na jemné doladění. Modely T5 se nejlépe využívají, když můžete implementovat pouze jeden model pro své aplikace úloh NLP. Pokud však musíte mít nejlepší výkon NLP, možná budete chtít použít samostatný model pro úlohy kódování a dekódování.
5. ResNet (zbytková neuronová síť)
Hledáte model, který zvládne úkoly počítačového vidění? ResNet je model hlubokého učení navržený v rámci architektury CNN (Convolutional Neural Network Architecture), který je užitečný pro úlohy počítačového vidění, jako je rozpoznávání obrazu, detekce objektů a sémantická segmentace. Vzhledem k tomu, že ResNet je oblíbený předtrénovaný model, můžete najít vyladěné modely a poté je používat přenos učení pro rychlejší modelování .
ResNet funguje tak, že nejprve pochopíte rozdíl mezi vstupem a výstupem, známým také jako „zbytky“. Po identifikaci reziduí se ResNet zaměřuje na zjištění toho, co je nejpravděpodobnější mezi těmito vstupy a výstupy. Trénováním ResNet na velké sadě dat se model naučil složité vzory a funkce a dokáže porozumět tomu, jak objekty normálně vypadají, díky čemuž je ResNet vynikající při vyplňování mezi vstupy a výstupy obrázku.
Vzhledem k tomu, že ResNet rozvíjí své chápání pouze na základě dané datové sady, může být problémem nadměrné vybavení. To znamená, že pokud byl soubor dat pro konkrétní subjekt nedostatečný, ResNet může subjekt nesprávně identifikovat. Pokud byste tedy použili model ResNet, museli byste jej doladit pomocí rozsáhlého souboru dat, abyste zajistili spolehlivost.
6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)
VGGNet je další populární model počítačového vidění, který je snazší pochopit a implementovat než ResNet. Ačkoli je VGGNet méně výkonný, používá přímočařejší přístup než ResNet, využívá jednotnou architekturu, která rozděluje obrázky na menší kousky a poté se postupně učí jeho vlastnosti.
Díky této jednodušší metodě analýzy obrázků je VGGNet snazší pochopit, implementovat a upravit, a to i pro relativně nové výzkumníky nebo praktiky hlubokého učení. Můžete také chtít použít VGGNet přes ResNet, pokud máte omezenou datovou sadu a zdroje a chtěli byste doladit model tak, aby byl v konkrétní oblasti efektivnější.
K dispozici je mnoho dalších předškolených modelů
Doufejme, že nyní máte lepší představu o tom, jaké předtrénované modely můžete pro svůj projekt použít. Diskutované modely jsou některé z nejpopulárnějších, pokud jde o jejich příslušné oblasti. Mějte na paměti, že existuje mnoho dalších předtrénovaných modelů veřejně dostupných v knihovnách hlubokého učení, jako je TensorFlow Hub a PyTorch.
Také se nemusíte držet pouze jednoho předem natrénovaného modelu. Dokud máte prostředky a čas, můžete vždy implementovat několik předem vyškolených modelů, které jsou přínosem pro vaši aplikaci.
mezipaměť úrovně 3 je rychlejší než mezipaměť úrovně 1 a úrovně 2.