Барьер для эффективного и надежного обучения ИИ резко снизился благодаря общедоступному выпуску многих предварительно обученных моделей. Используя предварительно обученные языковые модели, независимые исследователи и малые предприятия могут оптимизировать аналитические процессы, повысить производительность и получить ценную информацию с помощью ИИ.
Предварительно обученные языковые модели — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который может генерировать текст, переводить языки, писать различные типы творческого контента и информативно отвечать на ваши вопросы. Обучившись большому количеству текстовых данных, она научилась общаться и генерировать текст, напоминающий человеческий разговор, в ответ на широкий спектр подсказок и вопросов.
В деловом мире предварительно обученные языковые модели могут повысить эффективность и производительность бизнеса, улучшить качество обслуживания клиентов и создать новые продукты и услуги.
В настоящее время существует множество предварительно обученных языковых моделей, которые можно использовать и настраивать. В зависимости от вашей конкретной проблемы вы можете использовать одну форму вместо другой. Так как же узнать, какая предварительно обученная модель подходит именно вам? Проверять Сигналы о том, что вы разговариваете с ИИ-ботом.
Чтобы помочь вам решить, вот некоторые из самых популярных предварительно обученных языковых моделей, которые вы можете использовать для повышения своего бизнеса и производительности бизнеса.
Быстрые ссылки
1. BERT (двунаправленные кодированные представления от трансформаторов)
BERT — это декодер, который произвел революцию в обработке естественного языка (NLP) благодаря механизму самоконтроля. В отличие от традиционных рекуррентных нейронных сетей (RNN), которые обрабатывают предложения одно слово за другим, механизм самоконтроля BERT позволяет взвешивать важность слов в последовательности, вычисляя среди них баллы внимания.
Обученный на огромном наборе данных текста и кода, BERT учится создавать представления слов и фраз. Эти представления могут использоваться для выполнения различных задач, таких как определение семантического значения слов и фраз, определение отношений между словами и фразами и перевод языков.
Модели BERT способны понимать более глубокий контекст в строке слов. Это делает модели BERT идеальными для приложений, требующих сильного контекстуального внедрения.Они обладают высокой производительностью в различных задачах обработки естественного языка, таких как классификация текста, распознавание именованных объектов и ответы на вопросы.
Модели BERT обычно большие и требуют дорогостоящего оборудования для обучения. Поэтому, несмотря на то, что обучение моделей BERT считается лучшим для многих приложений NLP, недостатком обучения моделей BERT является то, что этот процесс часто очень дорог и требует много времени.
2. DistilBERT (Расширенный BERT)
Вы хотите настроить модель BERT, но у вас нет денег или времени? DistilBERT — это уменьшенная и более эффективная версия BERT, которая сохраняет около 95 % своей производительности при вдвое меньшем количестве параметров!
DistilBERT был разработан с использованием метода, называемого сжатием модели, который включает уменьшение размера модели без потери производительности. Это делается путем удаления некоторых слоев из модели и обучения ее на меньшем наборе данных.
DistilBERT использует подход обучения «учитель-ученик», где BERT является учителем, а DistilBERT — учеником. Процесс обучения включает в себя получение учителем знаний об ученике путем обучения DistilBERT имитировать поведение и выходные вероятности BERT.
Из-за процесса сжатия DistilBERT не имеет интеграций с типами функций, имеет меньше заголовков внимания и меньше слоев подачи. Это обеспечивает гораздо меньший размер выборки, но жертвует некоторой производительностью.
Как и BERT, DistilBERT лучше всего использовать для классификации текста, распознавания именованных сущностей, подобия и перефразирования текста, ответов на вопросы и анализа тональности. Использование DistilBERT может не дать вам такого же уровня точности, как при использовании BERT. Однако использование DistilBERT позволяет быстрее настраивать модель, тратя меньше средств на обучение.
Вот некоторые из преимуществ использования DistilBERT:
- Меньше по размеру, чем BERT, что делает его более эффективным с точки зрения ресурсов.
- Быстрее, чем BERT, что делает его более подходящим для приложений реального времени.
- Он по-прежнему хорошо справляется со многими задачами.
3. GPT (генеративный предварительно обученный преобразователь)
Вам нужно что-то, что поможет вам создавать контент, вносить предложения или обобщать текст? GPT — это предварительно обученная модель OpenAI, которая создает связный, контекстно-релевантный текст.
В отличие от BERT, который разработан в соответствии с архитектурой адаптера кодирования, GPT разработан как адаптер декодирования. Это позволяет GPT превосходно предсказывать следующие слова на основе контекста предыдущей последовательности. GPT обучает огромное количество текста в Интернете, изучая шаблоны и отношения между словами и предложениями. Это позволяет GPT узнать, какие слова наиболее подходят для использования в данном сценарии. Поскольку это популярная предварительно обученная модель, существуют расширенные инструменты, такие как АвтоGPT Вы можете использовать их на благо вашего бизнеса и компании.
Несмотря на то, что GPT отлично имитирует человеческий язык, он не опирается на факты, кроме набора данных, используемого для обучения модели. Поскольку его заботит только то, генерирует ли он логические слова на основе контекста предыдущих слов, он может время от времени давать неправильные, выдуманные или нереалистичные ответы. Еще одна проблема, с которой вы можете столкнуться при настройке GPT, заключается в том, что OpenAI разрешает доступ только через API. Итак, хотите ли вы установить GPT или продолжить Обучение ChatGPT с вашими пользовательскими данными вам нужно будет заплатить за ключ API.
4. T5 (преобразователь текста в текст)
T5 — это очень универсальная модель НЛП, которая сочетает в себе архитектуры кодировщика и декодера для решения широкого круга задач НЛП. T5 можно использовать для классификации текстов, обобщения, перевода, ответов на вопросы и анализа настроений.
С малыми, средними и большими размерами модулей в T5 вы можете получить модель адаптера декодера, которая наилучшим образом соответствует вашим потребностям с точки зрения производительности, точности, времени обучения и стоимости точной настройки. Модели T5 лучше всего использовать, когда вы можете реализовать только одну модель для своих приложений задач НЛП. Однако, если вам нужна наилучшая производительность NLP, вы можете использовать отдельную модель для задач кодирования и декодирования.
5. ResNet (остаточная нейронная сеть)
Вы ищете модель, которая может выполнять задачи компьютерного зрения? ResNet — это модель глубокого обучения, построенная на основе архитектуры. сверточная нейронная сеть (CNN), который полезен для задач компьютерного зрения, таких как распознавание изображений, обнаружение объектов и семантическая сегментация. Поскольку ResNet — это популярная предварительно обученная языковая модель, вы можете найти точно настроенные модели, а затем использовать Трансферное обучение Чтобы быстрее обучить модель.
ResNet работает, сначала понимая разницу между входами и выходами, также известную как остатки. После определения оставшихся значений ResNet сосредотачивается на том, чтобы выяснить, что наиболее вероятно между этими входами и выходами. Обучая ResNet на большом наборе данных, модель изучила сложные шаблоны и функции и может понимать естественную форму объектов, что делает ResNet превосходным заполнителем между вводом и выводом изображения.
Поскольку ResNet развивает свое понимание только на основе предоставленного набора данных, переобучение может быть проблемой. Это означает, что если набора данных для определенной темы недостаточно, ResNet может ошибочно определить тему. Поэтому, если вы собираетесь использовать модель ResNet, вам нужно будет настроить модель с большим набором данных, чтобы обеспечить надежность.
6. VGGNet (сеть визуальной инженерной группы)
VGGNet — еще одна популярная модель компьютерного зрения, которую легче понять и реализовать, чем ResNet. Несмотря на меньшую мощность, VGGNet использует более прямой подход, чем ResNet, используя стандартизированную архитектуру, которая разбивает изображения на более мелкие части, а затем постепенно изучает их функции.
Благодаря этому более простому методу анализа изображений VGGNet легко понять, внедрить и модифицировать даже для относительно новых исследователей или практиков глубокого обучения. Вы также можете использовать VGGNet вместо ResNet, если у вас ограниченный набор данных и ресурсов и вы хотите настроить модель, чтобы она была более эффективной в определенной области. Проверять Способы использования ИИ для упрощения удаленной и гибридной работы.
Доступно множество других предварительно обученных моделей.
Надеюсь, теперь у вас есть лучшее представление о предварительно обученных языковых моделях, которые вы можете использовать в своем проекте. Обсуждаемые модели являются одними из самых популярных в соответствующих областях. Имейте в виду, что существует множество других общедоступных предварительно обученных моделей в библиотеках глубокого обучения, таких как TensorFlow Hub и PyTorch.
Кроме того, вам не нужно придерживаться одной предварительно обученной модели. Пока у вас есть ресурсы и время, вы всегда можете реализовать несколько предварительно обученных языковых моделей, полезных для вашего приложения. Вы можете просмотреть сейчас Базовые навыки, которыми должен обладать инженер командных сценариев.
