Home-theater-designers
המחסום להכשרת בינה מלאכותית יעילה ואמינה ירד משמעותית הודות לפרסום פומבי של דגמים רבים שהוכשרו מראש. עם המודלים שהוכשרו מראש, חוקרים עצמאיים ועסקים קטנים יותר יכולים לייעל תהליכים, לשפר את הפרודוקטיביות ולהשיג תובנות חשובות באמצעות שימוש בבינה מלאכותית.
סרטון MUO של היום גלול כדי להמשיך עם התוכן
יש כיום הרבה דגמים מאומנים מראש שתוכלו להשתמש בהם ולכוונן עדין. בהתאם לבעיה הספציפית שלך, ייתכן שתרצה להשתמש בדגם אחד על פני אחר. אז איך יודעים באיזה דגם מאומן מראש להשתמש?
כדי לעזור לך להחליט, הנה כמה מהדגמים הפופולריים ביותר שהוכשרו מראש שבהם תוכל להשתמש כדי להגביר את העבודה והפרודוקטיביות העסקית שלך.
1. BERT (ייצוגי מקודד דו-כיווני של רובוטריקים)
BERT הוא שנאי מקודד שחולל מהפכה בעיבוד השפה הטבעית (NLP) עם מנגנון הקשב העצמי שלו. בניגוד לרשתות עצביות חוזרות (RNN) מסורתיות המעבדות משפטים אחד אחרי השני, מנגנון הקשב העצמי של BERT מאפשר למודל לשקול את חשיבותן של מילים ברצף על ידי חישוב ציוני הקשב ביניהן.
למודלים של BERT יש את היכולת להבין את ההקשר העמוק יותר ברצף של מילים. זה הופך את המודלים של BERT לאידיאליים עבור יישומים הדורשים הטמעת הקשר רבת עוצמה שיש להם ביצועים חזקים במשימות NLP שונות כגון סיווג טקסט, זיהוי ישויות בשם ומענה לשאלות.
כיצד לבדוק וירוסים באייפון
דגמי BERT הם בדרך כלל גדולים ודורשים חומרה יקרה לאימון. לכן, למרות שנחשב לטוב ביותר עבור יישומי NLP רבים, החיסרון באימון מודלים של BERT הוא שהתהליך הוא לעתים קרובות יקר וגוזל זמן.
2. DistilBERT (מזוקק BERT):
מחפשים לכוונן דגם BERT אבל אין לכם את הכסף או הזמן הנדרש? DistilBERT היא גרסה מזוקקת של BERT השומרת על כ-95% מהביצועים שלה תוך שימוש רק במחצית ממספר הפרמטרים!
DistilBERT משתמש בגישת הכשרת מורים-תלמידים שבה BERT הוא המורה ודיסטילברט הוא התלמיד. תהליך ההכשרה כולל זיקוק של הידע של המורה לתלמיד על ידי אימון DistilBERT לחקות את ההתנהגות ואת הסתברויות הפלט BERT.
בשל תהליך הזיקוק, ל-DistilBERT אין הטמעות מסוג אסימון, יש לו ראשי קשב מופחתים ושכבות הזנה קדימה פחותות. זה משיג גודל דגם קטן יותר באופן משמעותי אך מקריב ביצועים מסוימים.
בדיוק כמו BERT, DistilBERT מנוצל בצורה הטובה ביותר בסיווג טקסט, זיהוי ישויות בשם, דמיון ופרפראזה של טקסט, מענה לשאלות וניתוח סנטימנטים. ייתכן שהשימוש ב-DistilBERT לא יעניק לך את אותה רמת דיוק כמו עם BERT. עם זאת, השימוש ב-DistilBERT מאפשר לך לכוונן את המודל שלך הרבה יותר מהר תוך הוצאות פחות על אימון.
כיצד לחבר בקר xbox one חדש
3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
האם אתה צריך משהו שיעזור לך ליצור תוכן, לתת הצעות או לסכם טקסט? GPT הוא המודל שהוכשר מראש של OpenAI שמייצר טקסטים קוהרנטיים ורלוונטיים מבחינה הקשרית.
בניגוד ל-BERT, שתוכנן תחת ארכיטקטורת שנאי המקודד, GPT מתוכנן כשנאי מפענח. זה מאפשר ל-GPT להיות מצוין בחיזוי המילים הבאות בהתבסס על ההקשר של הרצף הקודם. התאמן על כמויות עצומות של טקסט באינטרנט, GPT למד דפוסים ויחסים בין מילים ומשפטים. זה מאפשר ל-GPT לדעת באילו מילים הכי מתאימות להשתמש בתרחיש מסוים. בהיותו דוגמנית פופולרית שהוכשרה מראש, יש כלים מתקדמים כגון AutoGPT שתוכל להשתמש בהם כדי להועיל לעבודה ולעסק שלך.
למרות שהוא נהדר בחיקוי שפה אנושית, ל-GPT אין בסיס בעובדות מלבד מערך הנתונים המשמש לאימון המודל. מכיוון שרק אכפת לו אם הוא יוצר מילים הגיוניות בהתבסס על ההקשר של מילים קודמות, הוא עשוי לספק מעת לעת תגובות שגויות, מומצאות או לא עובדתיות. בעיה נוספת שאולי יש לך לכוונון עדין של GPT היא ש-OpenAI מאפשר גישה רק דרך API. אז, בין אם אתה רוצה לכוונן את GPT או פשוט המשך לאמן את ChatGPT עם הנתונים המותאמים אישית שלך , תצטרך לשלם עבור מפתח API.
4. T5 (שנאי העברת טקסט לטקסט)
T5 הוא מודל NLP רב תכליתי המשלב גם ארכיטקטורות מקודד וגם מפענח כדי להתמודד עם מגוון רחב של משימות NLP. T5 יכול לשמש לסיווג טקסט, סיכום, תרגום, מענה על שאלות וניתוח סנטימנטים.
עם T5 בגדלים קטנים, בסיסיים וגדולים, אתה יכול לקבל דגם שנאי מקודד-מפענח שמתאים יותר לצרכים שלך מבחינת ביצועים, דיוק, זמן אימון ועלות כוונון עדין. מודלים T5 מנוצלים בצורה הטובה ביותר כאשר אתה יכול ליישם רק מודל אחד עבור יישומי משימות ה-NLP שלך. עם זאת, אם אתה חייב לקבל את ביצועי ה-NLP הטובים ביותר, ייתכן שתרצה להשתמש במודל נפרד עבור משימות קידוד ופענוח.
שגיאה בגישה לתוכן התיקיה לא הועלה
5. ResNet (רשת עצבית שיורית)
מחפשים דגם שיוכל לבצע משימות ראייה ממוחשבת? ResNet הוא מודל למידה עמוקה שתוכנן תחת ארכיטקטורת הרשת העצבית Convolutional Neural Network (CNN) שימושי למשימות ראייה ממוחשבת כגון זיהוי תמונה, זיהוי אובייקטים ופילוח סמנטי. כאשר ResNet הוא דגם פופולרי שהוכשר מראש, אתה יכול למצוא דגמים מכוונים עדין, ולאחר מכן להשתמש העברת למידה לאימון מודל מהיר יותר .
ResNet פועלת על ידי הבנה תחילה של ההבדל בין הקלט והפלט, הידוע גם בשם 'שאריות'. לאחר זיהוי השאריות, ResNet מתמקדת בבירור מה הסביר ביותר בין הכניסות והיציאות הללו. על ידי אימון ResNet על מערך נתונים גדול, המודל למד תבניות ותכונות מורכבות ויכול להבין איך אובייקטים נראים בדרך כלל, מה שהופך את ResNet למצוין במילוי האמצעים בין הקלט והפלט של תמונה.
מכיוון ש-ResNet מפתחת את ההבנה שלה רק על סמך מערך הנתונים שניתן, התאמה יתר עלולה להיות בעיה. משמעות הדבר היא שאם ערכת הנתונים עבור נושא ספציפי לא הייתה מספקת, ייתכן ש- ResNet יזהה באופן שגוי נושא. לכן, אם היית משתמש במודל ResNet, תצטרך לכוונן את המודל עם מערך נתונים משמעותי כדי להבטיח אמינות.
6. VGGNet (רשת קבוצת הגיאומטריה החזותית)
VGGNet הוא מודל ראייה ממוחשבת פופולרי נוסף שקל יותר להבין וליישם מאשר ResNet. למרות שפחות עוצמה, VGGNet משתמשת בגישה פשוטה יותר מ-ResNet, תוך שימוש בארכיטקטורה אחידה שמפרקת תמונות לחתיכות קטנות יותר ואז לומדת בהדרגה את התכונות שלה.
עם שיטה פשוטה יותר זו של ניתוח תמונות, קל יותר להבין, ליישם ולשנות את VGGNet, אפילו עבור חוקרים או מתרגלים חדשים יחסית של למידה עמוקה. ייתכן שתרצה להשתמש ב-VGGNet דרך ResNet אם יש לך מערך נתונים ומשאבים מוגבלים וברצונך לכוונן את המודל כך שיהיה יעיל יותר באזור ספציפי.
זמינים דגמים רבים אחרים שעברו הכשרה מראש
אני מקווה שכעת יש לך מושג טוב יותר באילו דגמים מאומנים מראש תוכל להשתמש בפרויקט שלך. הדגמים הנידונים הם מהפופולריים ביותר מבחינת התחומים שלהם. זכור כי ישנם מודלים רבים אחרים שהוכשרו מראש הזמינים לציבור בספריות למידה עמוקה, כגון TensorFlow Hub ו- PyTorch.
כמו כן, אתה לא צריך להיצמד רק לדגם אחד שעבר הכשרה מראש. כל עוד יש לך את המשאבים והזמן, אתה תמיד יכול ליישם מספר מודלים שהוכשרו מראש שיועיל ליישום שלך.