L'obstacle à une formation à l'IA efficace et fiable a considérablement diminué grâce à la publication de nombreux modèles pré-formés. À l'aide de modèles de langage pré-formés, les chercheurs indépendants et les petites entreprises peuvent rationaliser les processus analytiques, augmenter la productivité et obtenir des informations précieuses grâce à l'utilisation de l'IA.
Les modèles linguistiques pré-entraînés sont un type d'intelligence artificielle (IA) capable de générer du texte, de traduire des langues, d'écrire différents types de contenu créatif et de répondre à vos questions de manière informative. Formée sur une quantité massive de données textuelles, elle a appris à communiquer et à générer un texte qui ressemble à une conversation humaine en réponse à un large éventail d'invites et de questions.
Dans le monde des affaires, les modèles linguistiques pré-formés ont le potentiel d'améliorer l'efficacité et la productivité de l'entreprise, d'améliorer l'expérience client et de créer de nouveaux produits et services.
Il existe maintenant de nombreux modèles de langage pré-formés que vous pouvez utiliser et affiner. Selon votre problème spécifique, vous voudrez peut-être utiliser un formulaire plutôt qu'un autre. Alors, comment savez-vous quel modèle pré-formé vous convient le mieux ? Vérifier Signale que vous parlez à un robot IA.
Pour vous aider à décider, voici quelques-uns des modèles de langage pré-formés les plus populaires que vous pouvez utiliser pour booster votre entreprise et la productivité de votre entreprise.
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1. BERT (représentations codées bidirectionnelles des transformateurs)
BERT est un décodeur qui a révolutionné le traitement du langage naturel (NLP) avec son mécanisme d'auto-attention. Contrairement aux réseaux de neurones récurrents (RNN) traditionnels qui traitent les phrases un mot après l'autre, le mécanisme d'auto-attention du BERT lui permet de peser l'importance des mots dans une séquence en calculant les scores d'attention entre eux.
Formé sur un énorme ensemble de données de texte et de code, BERT apprend à créer des représentations de mots et de phrases. Ces représentations peuvent être utilisées pour effectuer diverses tâches, telles que la détermination de la signification sémantique des mots et des phrases, l'identification des relations entre les mots et les phrases et la traduction des langues.
Les modèles BERT ont la capacité de comprendre le contexte plus profond d'une chaîne de mots. Cela rend les modèles BERT idéaux pour les applications qui nécessitent une forte intégration contextuelle.Ils ont de fortes performances dans diverses tâches de traitement du langage naturel telles que la classification de texte, la reconnaissance d'entités nommées et la réponse aux questions.
Les modèles BERT sont généralement volumineux et nécessitent un matériel coûteux pour s'entraîner. Par conséquent, bien que considéré comme le meilleur pour de nombreuses applications NLP, l'inconvénient de la formation des modèles BERT est que le processus est souvent très coûteux et prend du temps.
2. DistilBERT (BERT amélioré)
Vous cherchez à vous connecter à un modèle BERT mais vous n'avez ni l'argent ni le temps ? DistilBERT est une version plus petite et plus efficace de BERT qui conserve environ 95 % de ses performances tout en n'utilisant que la moitié de ses paramètres !
DistilBERT a été développé à l'aide d'une technique appelée compression de modèle, qui consiste à réduire la taille du modèle sans perte de performances. Cela se fait en supprimant certaines couches du modèle et en l'entraînant sur un ensemble de données plus petit.
DistilBERT utilise une approche de formation enseignant-étudiant où BERT est l'enseignant et DistilBERT est l'étudiant. Le processus de formation consiste à susciter les connaissances de l'enseignant sur l'élève en entraînant DistilBERT à imiter le comportement et les probabilités de sortie du BERT.
En raison du processus de compression, DistilBERT n'a pas d'intégrations de type de fonctionnalité, a réduit les en-têtes d'attention et moins de couches d'alimentation. Cela permet d'obtenir une taille d'échantillon beaucoup plus petite mais sacrifie certaines performances.
Tout comme BERT, DistilBERT est mieux utilisé pour la classification de texte, la reconnaissance d'entités nommées, la similarité et la paraphrase de texte, la réponse aux questions et l'analyse des sentiments. L'utilisation de DistilBERT peut ne pas vous donner le même niveau de précision qu'avec BERT. Cependant, l'utilisation de DistilBERT vous permet d'affiner votre modèle plus rapidement tout en dépensant moins en formation.
Voici quelques-uns des avantages de l'utilisation de DistilBERT :
- Plus petit que BERT, ce qui le rend plus économe en ressources.
- Plus rapide que BERT, ce qui le rend plus adapté aux applications en temps réel.
- Il fonctionne toujours bien dans une grande variété de tâches.
3. GPT (transformateur pré-formé génératif)
Besoin de quelque chose pour vous aider à créer du contenu, faire des suggestions ou résumer du texte ? GPT est un modèle OpenAI pré-formé qui produit un texte cohérent et contextuellement pertinent.
Contrairement à BERT, qui est conçu selon l'architecture de l'adaptateur de codage, GPT est conçu comme un adaptateur de décodage. Cela permet à GPT d'être excellent pour prédire les mots suivants en fonction du contexte de la séquence précédente. GPT forme d'énormes quantités de texte sur Internet, des modèles d'apprentissage et des relations entre les mots et les phrases. Cela permet à GPT de savoir quels mots sont les plus appropriés à utiliser dans un scénario donné. Comme il s'agit d'un modèle pré-formé populaire, il existe des outils avancés comme GPT automatique Vous pouvez les utiliser au profit de votre entreprise et de votre entreprise.
Bien qu'il soit excellent pour simuler le langage humain, GPT n'a aucune base factuelle au-delà de l'ensemble de données utilisé pour former le modèle. Puisqu'il ne se soucie que de générer des mots logiques basés sur le contexte des mots précédents, il peut parfois donner des réponses incorrectes, inventées ou irréalistes. Un autre problème que vous pouvez rencontrer avec la configuration GPT est qu'OpenAI n'autorise l'accès que via l'API. Donc, que vous souhaitiez définir GPT ou continuer avec Formation ChatGPT avec vos données personnalisées vous devrez payer pour la clé API.
4. T5 (convertisseur de texte en texte)
T5 est un modèle NLP très polyvalent qui combine des architectures d'encodeur et de décodeur pour traiter un large éventail de tâches NLP. T5 peut être utilisé pour la classification de texte, le résumé, la traduction, la réponse aux questions et l'analyse des sentiments.
Avec des tailles de module petites, moyennes et grandes dans le T5, vous pouvez obtenir le modèle d'adaptateur de décodeur qui répond le mieux à vos besoins en termes de performances, de précision, de temps de formation et de coût de réglage fin. Les modèles T5 sont mieux utilisés lorsque vous ne pouvez implémenter qu'un seul modèle pour vos applications de tâche NLP. Toutefois, si vous devez disposer des meilleures performances NLP, vous pouvez utiliser un modèle distinct pour les tâches d'encodage et de décodage.
5. ResNet (réseau neuronal résiduel)
Êtes-vous à la recherche d'un modèle capable d'effectuer des tâches de vision par ordinateur ? ResNet est un modèle d'apprentissage en profondeur construit dans un cadre d'architecture réseau de neurones convolutifs (CNN) qui est utile pour les tâches de vision par ordinateur telles que la reconnaissance d'images, la détection d'objets et la segmentation sémantique. Étant donné que ResNet est un modèle de langage pré-formé populaire, vous pouvez trouver des modèles affinés, puis utiliser Apprentissage par transfert Pour former le modèle plus rapidement.
ResNet fonctionne en comprenant d'abord la différence entre les entrées et les sorties, également appelées résidus. Après avoir déterminé les valeurs restantes, ResNet se concentre sur la recherche de ce qui est le plus probable entre ces entrées et ces sorties. En formant ResNet sur un grand ensemble de données, le modèle a appris des modèles et des fonctionnalités complexes et peut comprendre la forme naturelle des objets, ce qui rend ResNet excellent pour remplir entre l'entrée et la sortie d'une image.
Étant donné que ResNet ne développe sa compréhension que sur la base de l'ensemble de données fourni, le surajustement peut être un problème. Cela signifie que si l'ensemble de données pour un sujet particulier est insuffisant, ResNet peut identifier à tort un sujet. Par conséquent, si vous envisagez d'utiliser le modèle ResNet, vous devrez ajuster le modèle avec un grand ensemble de données pour garantir la fiabilité.
6. VGGNet (réseau de groupe d'ingénierie visuelle)
VGGNet est un autre modèle de vision par ordinateur populaire qui est plus facile à comprendre et à mettre en œuvre que ResNet. Bien que moins puissant, VGGNet utilise une approche plus directe que ResNet, en utilisant une architecture standardisée qui divise les images en plus petits morceaux, puis apprend progressivement leurs fonctionnalités.
Avec cette méthode plus simple d'analyse d'images, VGGNet est facile à comprendre, à mettre en œuvre et à modifier, même pour les chercheurs relativement nouveaux ou les praticiens de l'apprentissage en profondeur. Vous pouvez également utiliser VGGNet au lieu de ResNet si vous disposez d'un ensemble de données et de ressources limités et que vous souhaitez ajuster le modèle pour qu'il soit plus efficace dans un domaine particulier. Vérifier Façons d'utiliser l'IA pour simplifier le travail à distance et hybride.
De nombreux autres modèles pré-formés sont disponibles
J'espère que vous avez maintenant une meilleure idée des modèles de langage pré-formés que vous pouvez utiliser pour votre projet. Les modèles discutés sont parmi les plus populaires en termes de leurs domaines respectifs. Gardez à l'esprit qu'il existe de nombreux autres modèles pré-formés accessibles au public dans les bibliothèques d'apprentissage en profondeur, telles que TensorFlow Hub et PyTorch.
De plus, vous n'êtes pas obligé de vous en tenir à un modèle pré-formé. Tant que vous avez les ressources et le temps, vous pouvez toujours implémenter plusieurs modèles de langage pré-formés qui sont utiles pour votre application. Vous pouvez voir maintenant Compétences de base qu'un ingénieur de script de commande doit avoir.
