La barriera per un addestramento IA efficace e affidabile è drasticamente diminuita grazie al rilascio pubblico di molti modelli pre-addestrati. Utilizzando modelli linguistici preaddestrati, i ricercatori indipendenti e le piccole imprese possono semplificare i processi analitici, aumentare la produttività e ottenere informazioni preziose attraverso l'uso dell'intelligenza artificiale.
I modelli linguistici preaddestrati sono un tipo di intelligenza artificiale (AI) in grado di generare testo, tradurre lingue, scrivere diversi tipi di contenuti creativi e rispondere alle tue domande in modo informativo. Formata su un'enorme quantità di dati testuali, ha imparato a comunicare e generare un testo che assomiglia a una conversazione umana in risposta a una vasta gamma di suggerimenti e domande.
Nel mondo degli affari, i modelli linguistici pre-addestrati hanno il potenziale per migliorare l'efficienza e la produttività aziendale, migliorare l'esperienza del cliente e creare nuovi prodotti e servizi.
Ora ci sono molti modelli linguistici pre-addestrati che puoi utilizzare e perfezionare. A seconda del problema specifico, potresti voler utilizzare un modulo piuttosto che un altro. Quindi, come fai a sapere quale modello pre-addestrato è giusto per te da usare? Verificare Segnala che stai parlando con un bot AI.
Per aiutarti a decidere, ecco alcuni dei modelli linguistici pre-addestrati più popolari che puoi utilizzare per aumentare la tua attività e la produttività aziendale.
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1. BERT (rappresentazioni codificate bidirezionali da trasformatori)
BERT è un decodificatore che ha rivoluzionato l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con il suo meccanismo di auto-attenzione. A differenza delle tradizionali reti neurali ricorrenti (RNN) che elaborano frasi una parola dopo l'altra, il meccanismo di auto-attenzione di BERT consente di valutare l'importanza delle parole in una sequenza calcolando i punteggi di attenzione tra di esse.
Addestrato su un enorme set di dati di testo e codice, BERT impara a creare rappresentazioni di parole e frasi. Queste rappresentazioni possono essere utilizzate per eseguire una varietà di compiti, come determinare il significato semantico di parole e frasi, identificare le relazioni tra parole e frasi e tradurre le lingue.
I modelli BERT hanno la capacità di comprendere il contesto più profondo in una stringa di parole. Ciò rende i modelli BERT ideali per le applicazioni che richiedono un'incorporamento contestuale forte e prestazioni elevate in varie attività di elaborazione del linguaggio naturale come la classificazione del testo, il riconoscimento di entità denominate e la risposta a domande.
I modelli BERT sono in genere di grandi dimensioni e richiedono hardware costoso per l'addestramento. Pertanto, sebbene considerato il migliore per molte applicazioni di PNL, lo svantaggio dell'addestramento dei modelli BERT è che il processo è spesso molto costoso e richiede tempo.
2. DistillBERT (BERT potenziato)
Stai cercando di sintonizzarti su un modello BERT ma non hai i soldi o il tempo? DistilBERT è una versione più piccola ed efficiente di BERT che conserva circa il 95% delle sue prestazioni utilizzando solo la metà dei parametri!
DistilBERT è stato sviluppato utilizzando una tecnica chiamata compressione del modello, che comporta la riduzione delle dimensioni del modello senza compromettere le prestazioni. Questo viene fatto rimuovendo alcuni livelli dal modello e addestrandolo su un set di dati più piccolo.
DistilBERT utilizza un approccio di formazione insegnante-studente in cui BERT è l'insegnante e DistilBERT è lo studente. Il processo di formazione comporta la sollecitazione della conoscenza dello studente da parte dell'insegnante addestrando DistilBERT a imitare il comportamento e le probabilità di output del BERT.
A causa del processo di compressione, DistilBERT non ha integrazioni di tipo di funzionalità, ha intestazioni di attenzione ridotte e meno livelli di feed. Ciò consente di ottenere una dimensione del campione molto più piccola, ma sacrifica alcune prestazioni.
Proprio come BERT, DistilBERT è utilizzato al meglio per la classificazione del testo, il riconoscimento di entità denominate, la somiglianza e la parafrasi del testo, la risposta a domande e l'analisi del sentimento. L'uso di DistilBERT potrebbe non fornire lo stesso livello di precisione di BERT. Tuttavia, l'utilizzo di DistilBERT ti consente di mettere a punto il tuo modello più velocemente spendendo meno per la formazione.
Ecco alcuni dei vantaggi dell'utilizzo di DistilBERT:
- Più piccolo di BERT, il che lo rende più efficiente in termini di risorse.
- Più veloce di BERT, il che lo rende più adatto per applicazioni in tempo reale.
- Funziona ancora bene in un'ampia varietà di compiti.
3. GPT (trasformatore generativo pre-addestrato)
Hai bisogno di qualcosa che ti aiuti a creare contenuti, dare suggerimenti o riassumere il testo? GPT è un modello OpenAI pre-addestrato che produce testo coerente e contestualmente rilevante.
A differenza di BERT, progettato secondo l'architettura dell'adattatore di codifica, GPT è progettato come adattatore di decodifica. Ciò consente a GPT di essere eccellente nel prevedere le parole successive in base al contesto della sequenza precedente. GPT addestra enormi quantità di testo su Internet, imparando modelli e relazioni tra parole e frasi. Ciò consente a GPT di sapere quali parole sono più appropriate da utilizzare in un determinato scenario. Poiché è un popolare modello pre-addestrato, ci sono strumenti avanzati come GPT automatico Puoi usarli a beneficio della tua attività e della tua azienda.
Sebbene sia ottimo per simulare il linguaggio umano, GPT non ha alcuna base in fatti oltre al set di dati utilizzato per addestrare il modello. Dal momento che si preoccupa solo se genera parole logiche basate sul contesto delle parole precedenti, di tanto in tanto può dare risposte errate, inventate o irrealistiche. Un altro problema che potresti incontrare con la configurazione di GPT è che OpenAI consente l'accesso solo tramite l'API. Quindi, se vuoi impostare GPT o continuare con Formazione ChatGPT con i tuoi dati personalizzati dovrai pagare per la chiave API.
4. T5 (convertitore da testo a testo)
T5 è un modello di PNL altamente versatile che combina architetture di codifica e decodifica per affrontare un'ampia gamma di attività di PNL. T5 può essere utilizzato per la classificazione del testo, il riepilogo, la traduzione, la risposta a domande e l'analisi del sentiment.
Con moduli di dimensioni piccole, medie e grandi nel T5, è possibile ottenere il modello di adattatore per decodificatore più adatto alle proprie esigenze in termini di prestazioni, precisione, tempo di addestramento e costi di messa a punto. I modelli T5 sono utilizzati al meglio quando puoi implementare un solo modello per le tue applicazioni di attività NLP. Tuttavia, se devi ottenere le migliori prestazioni di PNL, potresti voler utilizzare un modello separato per le attività di codifica e decodifica.
5. ResNet (rete neurale residua)
Stai cercando un modello in grado di completare le attività di visione artificiale? ResNet è un modello di deep learning costruito in un framework di architettura rete neurale convoluzionale (CNN) che è utile per attività di visione artificiale come il riconoscimento di immagini, il rilevamento di oggetti e la segmentazione semantica. Poiché ResNet è un popolare modello linguistico pre-addestrato, puoi trovare modelli ottimizzati e quindi utilizzarli Trasferire l'apprendimento Per addestrare il modello più velocemente.
ResNet funziona innanzitutto comprendendo la differenza tra input e output, noti anche come residui. Dopo aver determinato i valori rimanenti, ResNet si concentra sulla ricerca di ciò che è più probabile tra questi input e output. Addestrando ResNet su un ampio set di dati, il modello ha appreso schemi e caratteristiche complessi ed è in grado di comprendere la forma naturale degli oggetti, il che rende ResNet eccellente nel riempire l'input e l'output di un'immagine.
Poiché ResNet sviluppa la sua comprensione solo sulla base del set di dati fornito, l'overfitting può essere un problema. Ciò significa che se il set di dati per un particolare argomento è insufficiente, ResNet potrebbe identificare erroneamente un argomento. Pertanto, se intendi utilizzare il modello ResNet, dovrai ottimizzare il modello con un set di dati di grandi dimensioni per garantire l'affidabilità.
6. VGGNet (rete di gruppo di ingegneria visiva)
VGGNet è un altro popolare modello di visione artificiale che è più facile da comprendere e implementare rispetto a ResNet. Sebbene meno potente, VGGNet utilizza un approccio più diretto rispetto a ResNet, utilizzando un'architettura standardizzata che suddivide le immagini in parti più piccole e quindi apprende gradualmente le loro caratteristiche.
Con questo metodo più semplice di analisi delle immagini, VGGNet è facile da capire, implementare e modificare, anche per ricercatori relativamente nuovi o professionisti del deep learning. Potresti anche voler utilizzare VGGNet invece di ResNet se disponi di un set di dati e risorse limitati e desideri adattare il modello per renderlo più efficiente in una particolare area. Verificare Modi per utilizzare l'intelligenza artificiale per semplificare il lavoro remoto e ibrido.
Sono disponibili molti altri modelli pre-addestrati
Si spera che ora tu abbia un'idea migliore dei modelli linguistici pre-addestrati che puoi utilizzare per il tuo progetto. I modelli discussi sono alcuni dei più popolari in termini di rispettivi campi. Tieni presente che esistono molti altri modelli pre-addestrati pubblicamente disponibili nelle librerie di deep learning, come TensorFlow Hub e PyTorch.
Inoltre, non devi attenerti a un modello pre-addestrato. Finché hai le risorse e il tempo, puoi sempre implementare diversi modelli linguistici pre-addestrati che sono utili per la tua applicazione. Puoi visualizzare ora Competenze di base che un ingegnere di script di comando deve avere.
