Home-theater-designers
Ang hadlang sa pagsasanay ng isang epektibo at maaasahang AI ay makabuluhang nabawasan salamat sa pampublikong pagpapalabas ng maraming pre-trained na mga modelo. Gamit ang mga pre-trained na modelo, ang mga independiyenteng mananaliksik at mas maliliit na negosyo ay maaaring mag-streamline ng mga proseso, mapahusay ang pagiging produktibo, at makakuha ng mahahalagang insight sa pamamagitan ng paggamit ng AI.
MUO video ng araw MAG-SCROLL PARA MAGPATULOY SA NILALAMAN
Marami na ngayong mga pre-trained na modelo na maaari mong gamitin at i-fine-tune. Depende sa iyong partikular na problema, maaaring gusto mong gumamit ng isang modelo kaysa sa isa pa. Kaya paano mo malalaman kung aling pre-trained na modelo ang gagamitin?
Para matulungan kang magpasya, narito ang ilan sa mga pinakasikat na pre-trained na modelo na magagamit mo para palakasin ang pagiging produktibo ng iyong trabaho at negosyo.
1. BERT (Bidirectional Encoder Representations mula sa Mga Transformer)
Ang BERT ay isang encoder transformer na nagpabago ng natural na pagpoproseso ng wika (NLP) gamit ang mekanismo ng sarili nitong atensyon. Hindi tulad ng tradisyonal na paulit-ulit na neural network (RNN) na nagpoproseso ng mga pangungusap sa isang salita pagkatapos ng isa, ang mekanismo ng self-attention ng BERT ay nagbibigay-daan sa modelo na timbangin ang kahalagahan ng mga salita sa isang pagkakasunud-sunod sa pamamagitan ng pag-compute ng mga marka ng atensyon sa pagitan ng mga ito.
Ang mga modelo ng BERT ay may kakayahang maunawaan ang mas malalim na konteksto sa isang pagkakasunud-sunod ng mga salita. Ginagawa nitong perpekto ang mga modelo ng BERT para sa mga application na nangangailangan ng malakas na pag-embed sa konteksto na may malakas na pagganap sa iba't ibang gawain ng NLP tulad ng pag-uuri ng teksto, pagkilala sa pinangalanang entity, at pagsagot sa tanong.
morph dalawang mukha magkasama online na libre
Ang mga modelo ng BERT ay karaniwang malaki at nangangailangan ng mamahaling hardware upang sanayin. Kaya, kahit na itinuturing na pinakamahusay para sa maraming mga aplikasyon ng NLP, ang downside sa pagsasanay ng mga modelo ng BERT ay ang proseso ay madalas na mahal at matagal.
2. DistilBERT (Distilled BERT):
Naghahanap upang ayusin ang isang modelo ng BERT ngunit walang pera o oras na kinakailangan? Ang DistilBERT ay isang distilled na bersyon ng BERT na nagpapanatili ng humigit-kumulang 95% ng pagganap nito habang ginagamit lamang ang kalahati ng bilang ng mga parameter!
Gumagamit ang DistilBERT ng diskarte sa pagsasanay ng guro-mag-aaral kung saan si BERT ang guro at si DistilBERT ang estudyante. Ang proseso ng pagsasanay ay nagsasangkot ng paglilinis ng kaalaman ng guro sa mag-aaral sa pamamagitan ng pagsasanay sa DistilBERT upang gayahin ang pag-uugali at ang mga probabilidad ng output na BERT.
Dahil sa proseso ng distillation, ang DistilBERT ay walang mga token-type na embeddings, nabawasan ang attention head, at mas kaunting feed-forward na layer. Nakakamit nito ang isang makabuluhang mas maliit na laki ng modelo ngunit nagsasakripisyo ng ilang pagganap.
bakit hindi naihahatid ang aking mga text message
Tulad ng BERT, ang DistilBERT ay pinakamahusay na ginagamit sa pag-uuri ng teksto, pinangalanang entity recognition, pagkakapareho ng teksto at paraphrasing, pagsagot sa tanong, at pagsusuri ng sentimento. Ang paggamit ng DistilBERT ay maaaring hindi magbigay sa iyo ng parehong antas ng katumpakan tulad ng sa BERT. Gayunpaman, ang paggamit ng DistilBERT ay nagbibigay-daan sa iyong mas mabilis na i-fine-tune ang iyong modelo habang mas mababa ang paggastos sa pagsasanay.
3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Kailangan mo ba ng isang bagay upang matulungan kang bumuo ng nilalaman, magbigay ng mga mungkahi, o buod ng teksto? Ang GPT ay ang pre-trained na modelo ng OpenAI na gumagawa ng magkakaugnay at may kaugnayang mga teksto sa konteksto.
Hindi tulad ng BERT, na idinisenyo sa ilalim ng encoder transformer architecture, ang GPT ay idinisenyo bilang isang decoder transformer. Nagbibigay-daan ito sa GPT na maging mahusay sa paghula ng mga susunod na salita batay sa konteksto ng nakaraang pagkakasunud-sunod. Sanay sa napakaraming text sa internet, natutunan ng GPT ang mga pattern at ugnayan sa pagitan ng mga salita at pangungusap. Nagbibigay-daan ito sa GPT na malaman kung aling mga salita ang pinakaangkop na gamitin sa isang partikular na sitwasyon. Ang pagiging isang sikat na pre-trained na modelo, mayroong mga advanced na tool tulad ng AutoGPT na magagamit mo para makinabang ang iyong trabaho at negosyo.
Bagama't mahusay sa paggaya sa wika ng tao, walang batayan ang GPT sa mga katotohanan maliban sa set ng data na ginamit upang sanayin ang modelo. Dahil nagmamalasakit lamang ito kung bubuo ito ng mga salita na may katuturan batay sa konteksto ng mga nakaraang salita, maaari itong magbigay ng mali, gawa-gawa, o hindi makatotohanang mga tugon paminsan-minsan. Ang isa pang problema na maaaring mayroon kang fine-tuning na GPT ay ang OpenAI ay nagbibigay-daan lamang sa pag-access sa pamamagitan ng isang API. Kaya, kung gusto mong i-fine-tune ang GPT o ipagpatuloy lang ang pagsasanay sa ChatGPT gamit ang iyong custom na data , kakailanganin mong magbayad para sa isang API key.
4. T5 (Transformer ng Text-to-Text Transfer)
Ang T5 ay isang napakaraming gamit na modelo ng NLP na pinagsasama ang parehong encoder at decoder na mga arkitektura upang harapin ang isang malawak na hanay ng mga gawain sa NLP. Maaaring gamitin ang T5 para sa pag-uuri ng teksto, pagbubuod, pagsasalin, pagsagot sa tanong, at pagsusuri ng damdamin.
Sa pagkakaroon ng T5 na maliit, base, at malalaking sukat ng modelo, maaari kang makakuha ng encoder-decoder transformer model na mas akma sa iyong mga pangangailangan sa mga tuntunin ng performance, katumpakan, oras ng pagsasanay, at halaga ng fine-tuning. Ang mga modelong T5 ay pinakamahusay na ginagamit kapag maaari ka lamang magpatupad ng isang modelo para sa iyong mga NLP task application. Gayunpaman, kung kailangan mong magkaroon ng pinakamahusay na pagganap ng NLP, maaaring gusto mong gumamit ng hiwalay na modelo para sa mga gawain sa pag-encode at pag-decode.
5. ResNet (Residual Neural Network)
Naghahanap ng isang modelo na maaaring kumpletuhin ang mga gawain sa computer vision? Ang ResNet ay isang malalim na modelo ng pag-aaral na idinisenyo sa ilalim ng Convolutional Neural Network Architecture (CNN) na kapaki-pakinabang para sa mga gawain sa computer vision gaya ng pagkilala ng larawan, pagtukoy ng bagay, at semantic segmentation. Sa pagiging sikat na pre-trained na modelo ng ResNet, makakahanap ka ng mga fine-tuned na modelo, pagkatapos ay gamitin ilipat ang pag-aaral para sa mas mabilis na pagsasanay sa modelo .
Gumagana ang ResNet sa pamamagitan ng unang pag-unawa sa pagkakaiba sa pagitan ng input at output, na kilala rin bilang 'mga nalalabi.' Matapos matukoy ang mga nalalabi, nakatuon ang ResNet sa pag-alam kung ano ang malamang sa pagitan ng mga input at output na iyon. Sa pamamagitan ng pagsasanay sa ResNet sa isang malaking set ng data, natutunan ng modelo ang mga kumplikadong pattern at feature at naiintindihan kung ano ang karaniwang hitsura ng mga bagay, na ginagawang mahusay ang ResNet sa pagpuno sa pagitan ng input at output ng isang imahe.
Dahil bubuo lang ng ResNet ang pag-unawa nito batay sa ibinigay na dataset, maaaring maging isyu ang overfitting. Nangangahulugan ito na kung ang set ng data para sa isang partikular na paksa ay hindi sapat, maaaring maling matukoy ng ResNet ang isang paksa. Kaya, kung gagamit ka ng modelong ResNet, kakailanganin mong i-fine-tune ang modelo gamit ang isang malaking set ng data upang matiyak ang pagiging maaasahan.
bakit hindi gagana ang netflix sa aking telepono
6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)
Ang VGGNet ay isa pang sikat na modelo ng computer vision na mas madaling maunawaan at ipatupad kaysa sa ResNet. Bagama't hindi gaanong makapangyarihan, gumagamit ang VGGNet ng mas diretsong diskarte kaysa sa ResNet, na gumagamit ng pare-parehong arkitektura na hinahati-hati ang mga larawan sa mas maliliit na piraso at pagkatapos ay unti-unting natutunan ang mga tampok nito.
Sa mas simpleng paraan na ito ng pagsusuri ng mga larawan, mas madaling maunawaan, ipatupad, at baguhin ang VGGNet, kahit na para sa medyo bagong mga mananaliksik o practitioner ng malalim na pag-aaral. Maaari mo ring gamitin ang VGGNet sa ResNet kung mayroon kang limitadong dataset at mga mapagkukunan at gusto mong i-fine-tune ang modelo upang maging mas epektibo sa isang partikular na lugar.
Maraming Iba pang Pre-Trained na Modelo ang Available
Sana, mayroon ka na ngayong mas magandang ideya kung anong mga pre-trained na modelo ang magagamit mo para sa iyong proyekto. Ang mga modelong tinalakay ay ilan sa pinakasikat sa mga tuntunin ng kani-kanilang larangan. Tandaan na maraming iba pang mga pre-trained na modelo na available sa publiko sa mga deep learning na library, gaya ng TensorFlow Hub at PyTorch.
Gayundin, hindi mo kailangang manatili sa isang pre-trained na modelo lamang. Hangga't mayroon kang mga mapagkukunan at oras, maaari mong palaging ipatupad ang maraming pre-trained na modelo na makikinabang sa iyong aplikasyon.