Το εμπόδιο στην αποτελεσματική και αξιόπιστη εκπαίδευση AI έχει μειωθεί δραματικά χάρη στη δημόσια κυκλοφορία πολλών προεκπαιδευμένων μοντέλων. Χρησιμοποιώντας προεκπαιδευμένα μοντέλα γλώσσας, ανεξάρτητοι ερευνητές και μικρές επιχειρήσεις μπορούν να εξορθολογίσουν τις αναλυτικές διαδικασίες, να ενισχύσουν την παραγωγικότητα και να αποκτήσουν πολύτιμες γνώσεις μέσω της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης.
Τα προεκπαιδευμένα γλωσσικά μοντέλα είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης (AI) που μπορεί να δημιουργήσει κείμενο, να μεταφράσει γλώσσες, να γράψει διαφορετικούς τύπους δημιουργικού περιεχομένου και να απαντήσει στις ερωτήσεις σας με κατατοπιστικό τρόπο. Εκπαιδευμένη σε έναν τεράστιο όγκο δεδομένων κειμένου, έμαθε πώς να επικοινωνεί και να δημιουργεί κείμενο που μοιάζει με ανθρώπινη συνομιλία ως απάντηση σε ένα ευρύ φάσμα προτροπών και ερωτήσεων.
Στον επιχειρηματικό κόσμο, τα προεκπαιδευμένα γλωσσικά μοντέλα έχουν τη δυνατότητα να βελτιώσουν την επιχειρηματική αποδοτικότητα και παραγωγικότητα, να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών και να δημιουργήσουν νέα προϊόντα και υπηρεσίες.
Υπάρχουν πλέον πολλά προεκπαιδευμένα μοντέλα γλώσσας που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε και να βελτιστοποιήσετε. Ανάλογα με το συγκεκριμένο πρόβλημά σας, μπορεί να θέλετε να χρησιμοποιήσετε μια φόρμα έναντι άλλης. Πώς λοιπόν ξέρετε ποιο προεκπαιδευμένο μοντέλο είναι κατάλληλο για χρήση; Επαληθεύω Σήματα ότι μιλάτε με ένα bot AI.
Για να σας βοηθήσουμε να αποφασίσετε, ακολουθούν μερικά από τα πιο δημοφιλή προεκπαιδευμένα μοντέλα γλώσσας που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να ενισχύσετε την παραγωγικότητα της επιχείρησής σας και της επιχείρησής σας.
Γρήγοροι σύνδεσμοι
1. BERT (Αμφίδρομες κωδικοποιημένες αναπαραστάσεις από μετασχηματιστές)
Το BERT είναι ένας αποκωδικοποιητής 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, ο μηχανισμός αυτοπροσοχής του BERT του επιτρέπει να σταθμίζει τη σημασία των λέξεων σε μια ακολουθία υπολογίζοντας τις βαθμολογίες προσοχής μεταξύ τους.
Εκπαιδευμένος σε ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων κειμένου και κώδικα, ο BERT μαθαίνει πώς να δημιουργεί αναπαραστάσεις λέξεων και φράσεων. Αυτές οι αναπαραστάσεις μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκτέλεση ποικίλων εργασιών, όπως ο προσδιορισμός της σημασιολογικής σημασίας λέξεων και φράσεων, ο προσδιορισμός σχέσεων μεταξύ λέξεων και φράσεων και η μετάφραση γλωσσών.
Τα μοντέλα BERT έχουν την ικανότητα να κατανοούν το βαθύτερο πλαίσιο σε μια σειρά λέξεων. Αυτό καθιστά τα μοντέλα BERT ιδανικά για εφαρμογές που απαιτούν ισχυρή ενσωμάτωση με βάση τα συμφραζόμενα. Έχουν ισχυρή απόδοση σε διάφορες εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, όπως ταξινόμηση κειμένου, αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων και απάντηση ερωτήσεων.
Τα μοντέλα BERT είναι συνήθως μεγάλα και απαιτούν ακριβό υλικό για εκπαίδευση. Επομένως, ενώ θεωρείται το καλύτερο για πολλές εφαρμογές NLP, το μειονέκτημα των μοντέλων της εκπαίδευσης BERT είναι ότι η διαδικασία είναι συχνά πολύ δαπανηρή και χρονοβόρα.
2. DistilBERT (Βελτιωμένο BERT)
Ψάχνετε να συντονιστείτε σε ένα μοντέλο BERT αλλά δεν έχετε τα χρήματα ή τον χρόνο; Το DistilBERT είναι μια μικρότερη, πιο αποτελεσματική έκδοση του BERT που διατηρεί περίπου το 95% της απόδοσής του ενώ χρησιμοποιεί μόνο τις μισές παραμέτρους!
Το DistilBERT αναπτύχθηκε χρησιμοποιώντας μια τεχνική που ονομάζεται συμπίεση μοντέλου, η οποία περιλαμβάνει τη μείωση του μεγέθους του μοντέλου χωρίς απώλεια απόδοσης. Αυτό γίνεται αφαιρώντας ορισμένα επίπεδα από το μοντέλο και εκπαιδεύοντάς το σε ένα μικρότερο σύνολο δεδομένων.
Το DistilBERT χρησιμοποιεί μια προσέγγιση εκπαίδευσης δασκάλου-μαθητή όπου ο BERT είναι ο δάσκαλος και ο DistilBERT ο μαθητής. Η εκπαιδευτική διαδικασία περιλαμβάνει την απόσπαση της γνώσης του εκπαιδευτικού για τον μαθητή με την εκπαίδευση του DistilBERT να μιμείται τη συμπεριφορά και τις πιθανότητες παραγωγής του BERT.
Λόγω της διαδικασίας συμπίεσης, το DistilBERT δεν έχει ενσωματώσεις τύπου χαρακτηριστικών, έχει μειωμένες κεφαλίδες προσοχής και λιγότερα επίπεδα τροφοδοσίας. Αυτό επιτυγχάνει πολύ μικρότερο μέγεθος δείγματος, αλλά θυσιάζει κάποια απόδοση.
Ακριβώς όπως το BERT, το DistilBERT χρησιμοποιείται καλύτερα για ταξινόμηση κειμένου, αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων, ομοιότητα και παράφραση κειμένου, απάντηση ερωτήσεων και ανάλυση συναισθημάτων. Η χρήση του DistilBERT ενδέχεται να μην σας προσφέρει το ίδιο επίπεδο ακρίβειας με το BERT. Ωστόσο, η χρήση του DistilBERT σάς επιτρέπει να προσαρμόσετε το μοντέλο σας πιο γρήγορα, ενώ ξοδεύετε λιγότερα για την εκπαίδευση.
Εδώ είναι μερικά από τα οφέλη της χρήσης του DistilBERT:
- Μικρότερο σε μέγεθος από το BERT, γεγονός που το καθιστά πιο αποδοτικό από πλευράς πόρων.
- Ταχύτερο από το BERT, γεγονός που το καθιστά πιο κατάλληλο για εφαρμογές σε πραγματικό χρόνο.
- Εξακολουθεί να αποδίδει καλά σε μια μεγάλη ποικιλία εργασιών.
3. GPT (γεννήτρια προεκπαιδευμένος μετασχηματιστής)
Χρειάζεστε κάτι που θα σας βοηθήσει να δημιουργήσετε περιεχόμενο, να κάνετε προτάσεις ή να συνοψίσετε κείμενο; Το GPT είναι ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο OpenAI που παράγει συνεκτικό, σχετικό με τα συμφραζόμενα κείμενο.
Σε αντίθεση με το BERT, το οποίο έχει σχεδιαστεί σύμφωνα με την αρχιτεκτονική του προσαρμογέα κωδικοποίησης, το GPT έχει σχεδιαστεί ως προσαρμογέας αποκωδικοποίησης. Αυτό επιτρέπει στο GPT να είναι εξαιρετικό στην πρόβλεψη των επόμενων λέξεων με βάση το πλαίσιο της προηγούμενης ακολουθίας. Το GPT εκπαιδεύει τεράστιες ποσότητες κειμένου στο Διαδίκτυο, μοτίβα εκμάθησης και σχέσεις μεταξύ λέξεων και προτάσεων. Αυτό επιτρέπει στο GPT να γνωρίζει ποιες λέξεις είναι πιο κατάλληλες για χρήση σε ένα δεδομένο σενάριο. Καθώς είναι ένα δημοφιλές προεκπαιδευμένο μοντέλο, υπάρχουν προηγμένα εργαλεία όπως AutoGPT Μπορείτε να τα χρησιμοποιήσετε για να ωφελήσετε την επιχείρηση και την εταιρεία σας.
Αν και είναι εξαιρετικό στην προσομοίωση 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 λογικές λέξεις με βάση το πλαίσιο των προηγούμενων λέξεων, μπορεί να δίνει λανθασμένες, επινοημένες ή μη ρεαλιστικές απαντήσεις από καιρό σε καιρό. Ένα άλλο πρόβλημα που μπορεί να αντιμετωπίσετε με τη διαμόρφωση GPT είναι ότι το OpenAI επιτρέπει την πρόσβαση μόνο μέσω του API. Έτσι, είτε θέλετε να ορίσετε το GPT είτε να συνεχίσετε με Εκπαίδευση ChatGPT με τα προσαρμοσμένα δεδομένα σας θα χρειαστεί να πληρώσετε για το κλειδί API.
4. T5 (μετατροπέας 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 σε ερωτήσεις και ανάλυση συναισθημάτων.
Με μικρά, μεσαία και μεγάλα μεγέθη μονάδων στο T5, μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο προσαρμογέα αποκωδικοποιητή που ταιριάζει καλύτερα στις ανάγκες σας όσον αφορά την απόδοση, την ακρίβεια, τον χρόνο εκπαίδευσης και το κόστος λεπτής ρύθμισης. 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 έχει δημιουργηθεί σε ένα πλαίσιο αρχιτεκτονικής συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN) που είναι χρήσιμο για εργασίες όρασης υπολογιστή όπως η αναγνώριση εικόνας, η ανίχνευση αντικειμένων και η σημασιολογική τμηματοποίηση. Επειδή το ResNet είναι ένα δημοφιλές μοντέλο γλώσσας, μπορείτε να βρείτε βελτιωμένα μοντέλα και στη συνέχεια να χρησιμοποιήσετε Εκμάθηση μεταφοράς Για να εκπαιδεύσετε το μοντέλο πιο γρήγορα.
Το ResNet λειτουργεί καταλαβαίνοντας πρώτα τη διαφορά μεταξύ εισόδων και εξόδων, γνωστών και ως υπολειμματικών. Αφού καθορίσει τις υπόλοιπες τιμές, το ResNet εστιάζει στο να ανακαλύψει τι είναι πιο πιθανό μεταξύ αυτών των εισόδων και εξόδων. Εκπαιδεύοντας το ResNet σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων, το μοντέλο έχει μάθει πολύπλοκα μοτίβα και χαρακτηριστικά και μπορεί να κατανοήσει το φυσικό σχήμα των αντικειμένων, γεγονός που καθιστά το ResNet εξαιρετικό στη συμπλήρωση μεταξύ της εισόδου και της εξόδου μιας εικόνας.
Δεδομένου ότι το ResNet αναπτύσσει την κατανόησή του μόνο με βάση το παρεχόμενο σύνολο δεδομένων, η υπερπροσαρμογή μπορεί να είναι ένα πρόβλημα. Αυτό σημαίνει ότι εάν το σύνολο δεδομένων για ένα συγκεκριμένο θέμα είναι ανεπαρκές, το ResNet ενδέχεται να προσδιορίσει εσφαλμένα ένα θέμα. Επομένως, εάν πρόκειται να χρησιμοποιήσετε το μοντέλο ResNet, θα χρειαστεί να συντονίσετε το μοντέλο με ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων για να διασφαλίσετε την αξιοπιστία.
6. VGGNet (Visual Engineering 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 άμεση προσέγγιση από το ResNet, χρησιμοποιώντας μια τυποποιημένη αρχιτεκτονική που σπάει τις εικόνες σε μικρότερα κομμάτια και στη συνέχεια μαθαίνει σταδιακά τα χαρακτηριστικά τους.
Με αυτήν την απλούστερη μέθοδο ανάλυσης εικόνας, το VGGNet είναι εύκολο να κατανοηθεί, να εφαρμοστεί και να τροποποιηθεί, ακόμη και για σχετικά νέους ερευνητές ή επαγγελματίες βαθιάς μάθησης. Μπορεί επίσης να θέλετε να χρησιμοποιήσετε το VGGNet αντί για το ResNet, εάν έχετε περιορισμένο σύνολο δεδομένων και πόρους και θέλετε να προσαρμόσετε το μοντέλο ώστε να είναι πιο αποτελεσματικό σε μια συγκεκριμένη περιοχή. Επαληθεύω Τρόποι χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης για την απλοποίηση της απομακρυσμένης και υβριδικής εργασίας.
Πολλά άλλα προεκπαιδευμένα μοντέλα είναι διαθέσιμα
Ας ελπίσουμε ότι τώρα έχετε μια καλύτερη ιδέα για τα προεκπαιδευμένα μοντέλα γλώσσας 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 δημόσια διαθέσιμα προεκπαιδευμένα μοντέλα σε βιβλιοθήκες βαθιάς εκμάθησης, όπως το TensorFlow Hub και το PyTorch.
Επίσης, δεν χρειάζεται να κολλήσετε σε ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο. Εφόσον έχετε τους πόρους και τον χρόνο, μπορείτε πάντα να εφαρμόσετε πολλά προεκπαιδευμένα μοντέλα γλώσσας που είναι χρήσιμα για την εφαρμογή σας. Μπορείτε να δείτε τώρα Βασικές δεξιότητες που πρέπει να έχει ένας μηχανικός σεναρίου εντολών.
