De 6 beste vooraf opgeleide modellen voor werk en zaken

De drempel voor het trainen van een effectieve en betrouwbare AI is aanzienlijk verlaagd dankzij de openbare vrijgave van veel vooraf getrainde modellen. Met de vooraf getrainde modellen kunnen onafhankelijke onderzoekers en kleinere bedrijven processen stroomlijnen, de productiviteit verhogen en waardevolle inzichten verkrijgen door het gebruik van AI.

Er zijn nu veel vooraf getrainde modellen die u kunt gebruiken en verfijnen. Afhankelijk van uw specifieke probleem, wilt u misschien het ene model boven het andere gebruiken. Dus hoe weet je welk vooraf getraind model je moet gebruiken?

Om u te helpen beslissen, zijn hier enkele van de meest populaire vooraf getrainde modellen die u kunt gebruiken om uw werk- en zakelijke productiviteit te verhogen.

1. BERT (bidirectionele encoderrepresentaties van transformatoren)

BERT is een encoder-transformator die een revolutie teweegbracht in natuurlijke taalverwerking (NLP) met zijn zelfaandachtsmechanisme. In tegenstelling tot traditionele terugkerende neurale netwerken (RNN) die zinnen het ene woord na het andere verwerken, BERT's zelfaandachtsmechanisme stelt het model in staat om het belang van woorden in een reeks te wegen door aandachtsscores te berekenen tussen hen.

BERT-modellen hebben de mogelijkheid om de diepere context in een reeks woorden te begrijpen. Dit maakt BERT-modellen ideaal voor toepassingen die een krachtige contextuele inbedding vereisen prestaties over verschillende NLP-taken, zoals tekstclassificatie, herkenning van benoemde entiteiten en vragen beantwoorden.

BERT-modellen zijn meestal groot en vereisen dure hardware om te trainen. Dus hoewel het voor veel NLP-toepassingen als het beste wordt beschouwd, is het nadeel van het trainen van BERT-modellen dat het proces vaak duur en tijdrovend is.

2. DistillBERT (Gedistilleerd BERT):

Wilt u een BERT-model verfijnen, maar heeft u niet het geld of de tijd daarvoor? DistilBERT is een gedistilleerde versie van BERT die ongeveer 95% van zijn prestaties behoudt terwijl hij slechts de helft van het aantal parameters gebruikt!

DistilBERT maakt gebruik van een leraar-leerling opleidingsaanpak waarbij BERT de leraar is en DistilBERT de student. Het trainingsproces omvat het destilleren van de kennis van de leraar naar de student door DistilBERT te trainen om het gedrag en de uitvoerkansen BERT na te bootsen.

Vanwege het destillatieproces heeft DistilBERT geen inbedding van het token-type, heeft het minder aandachtshoofden en minder feed-forward-lagen. Dit zorgt voor een aanzienlijk kleinere modelgrootte, maar offert wat prestaties op.

Net als BERT kan DistilBERT het beste worden gebruikt bij tekstclassificatie, herkenning van benoemde entiteiten, tekstovereenkomst en parafrasering, vraagbeantwoording en sentimentanalyse. Het gebruik van DistilBERT biedt u mogelijk niet hetzelfde nauwkeurigheidsniveau als met BERT. Door DistilBERT te gebruiken, kunt u uw model echter veel sneller verfijnen terwijl u minder uitgeeft aan training.

3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Heeft u iets nodig om u te helpen bij het genereren van inhoud, het geven van suggesties of het samenvatten van tekst? GPT is het vooraf getrainde model van OpenAI dat coherente en contextueel relevante teksten produceert.

In tegenstelling tot BERT, dat is ontworpen onder de architectuur van de encodertransformator, is GPT ontworpen als een decodertransformator. Hierdoor kan GPT uitstekend zijn in het voorspellen van de volgende woorden op basis van de context van de vorige reeks. Getraind op grote hoeveelheden tekst op internet, leerde GPT patronen en relaties tussen woorden en zinnen. Hierdoor weet GPT welke woorden het meest geschikt zijn om te gebruiken in een bepaald scenario. Omdat het een populair voorgetraind model is, zijn er geavanceerde tools zoals AutoGPT die u kunt gebruiken om uw werk en bedrijf ten goede te komen.

Hoewel GPT geweldig is in het nabootsen van menselijke taal, heeft het geen basis in feiten behalve de dataset die is gebruikt om het model te trainen. Omdat het er alleen om geeft of het woorden genereert die logisch zijn op basis van de context van eerdere woorden, kan het van tijd tot tijd onjuiste, verzonnen of niet-feitelijke antwoorden geven. Een ander probleem dat u mogelijk ondervindt bij het verfijnen van GPT, is dat OpenAI alleen toegang via een API toestaat. Dus of u nu GPT wilt verfijnen of blijf gewoon ChatGPT trainen met uw aangepaste gegevens, moet u betalen voor een API-sleutel.

4. T5 (tekst-naar-tekst-overdrachtstransformator)

T5 is een zeer veelzijdig NLP-model dat zowel encoder- als decoder-architecturen combineert om een ​​breed scala aan NLP-taken aan te pakken. T5 kan worden gebruikt voor tekstclassificatie, samenvatting, vertaling, antwoord op vragen en sentimentanalyse.

Met T5 met kleine, basis- en grote modelformaten, kunt u een encoder-decoder-transformatormodel krijgen die beter past bij uw behoeften op het gebied van prestaties, nauwkeurigheid, trainingstijd en kosten van scherpstellen. T5-modellen kunnen het beste worden gebruikt wanneer u slechts één model kunt implementeren voor uw NLP-taaktoepassingen. Als u echter de beste NLP-prestaties wilt hebben, wilt u misschien een apart model gebruiken voor coderings- en decoderingstaken.

5. ResNet (resterend neuraal netwerk)

Op zoek naar een model dat computervisietaken kan uitvoeren? ResNet is een deep learning-model ontworpen onder de Convolutional Neural Network Architecture (CNN) dat is handig voor computervisietaken zoals beeldherkenning, objectdetectie en semantiek segmentatie. Omdat ResNet een populair vooraf getraind model is, kunt u verfijnde modellen vinden en deze vervolgens gebruiken leren overdragen voor snellere modeltraining.

ResNet werkt door eerst het verschil tussen de input en output te begrijpen, ook wel 'residuals' genoemd. Na de residuen zijn geïdentificeerd, richt ResNet zich op het uitzoeken wat het meest waarschijnlijk is tussen die inputs en outputs. Door ResNet te trainen op een grote dataset, heeft het model complexe patronen en functies geleerd en kan het begrijpen wat objecten er normaal uitzien, waardoor ResNet uitstekend is in het vullen van de tussenliggende input en output van een afbeelding.

Aangezien ResNet zijn begrip alleen ontwikkelt op basis van de gegeven dataset, kan overfitting een probleem zijn. Dit betekent dat als de dataset voor een specifiek onderwerp onvoldoende was, ResNet een onderwerp mogelijk verkeerd identificeert. Dus als u een ResNet-model zou gebruiken, zou u het model moeten verfijnen met een substantiële dataset om de betrouwbaarheid te garanderen.

6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)

VGGNet is een ander populair computervisiemodel dat gemakkelijker te begrijpen en te implementeren is dan ResNet. Hoewel VGGNet minder krachtig is, gebruikt het een meer rechttoe rechtaan aanpak dan ResNet, door gebruik te maken van een uniforme architectuur die afbeeldingen in kleinere stukjes opdeelt en vervolgens geleidelijk de functies ervan leert.

Met deze eenvoudigere methode om afbeeldingen te analyseren, is VGGNet gemakkelijker te begrijpen, te implementeren en aan te passen, zelfs voor relatief nieuwe onderzoekers of beoefenaars van diep leren. U kunt VGGNet ook via ResNet gebruiken als u een beperkte dataset en middelen heeft en het model wilt verfijnen om effectiever te zijn in een specifiek gebied.

Talrijke andere voorgetrainde modellen zijn beschikbaar

Hopelijk heb je nu een beter idee van welke vooraf getrainde modellen je kunt gebruiken voor je project. De besproken modellen behoren tot de meest populaire in termen van hun respectieve vakgebieden. Houd er rekening mee dat er veel andere vooraf getrainde modellen openbaar beschikbaar zijn in deep learning-bibliotheken, zoals TensorFlow Hub en PyTorch.

Ook hoeft u zich niet aan slechts één vooraf getraind model te houden. Zolang u over de middelen en tijd beschikt, kunt u altijd meerdere vooraf getrainde modellen implementeren die uw toepassing ten goede komen.