Etkili ve güvenilir yapay zeka eğitiminin önündeki engel, önceden eğitilmiş birçok modelin kamuya açıklanması sayesinde önemli ölçüde azaldı. Bağımsız araştırmacılar ve küçük işletmeler, önceden eğitilmiş dil modellerini kullanarak, yapay zeka kullanımı yoluyla analitik süreçleri kolaylaştırabilir, üretkenliği artırabilir ve değerli bilgiler elde edebilir.
Önceden eğitilmiş dil modelleri, metin üretebilen, dilleri çevirebilen, farklı türde yaratıcı içerik yazabilen ve sorularınızı bilgilendirici bir şekilde yanıtlayabilen bir tür yapay zekadır (AI). Çok miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş olup, çok çeşitli yönlendirme ve sorulara yanıt olarak nasıl iletişim kuracağını ve insan benzeri metinler oluşturacağını öğrenmiştir.
İş dünyasında, önceden eğitilmiş dil modelleri iş verimliliğini ve üretkenliğini artırma, müşteri deneyimini iyileştirme, yeni ürün ve hizmetler yaratma potansiyeline sahiptir.
Artık kullanabileceğiniz ve ince ayar yapabileceğiniz birçok önceden eğitilmiş dil modeli var. Özel sorununuza bağlı olarak, bir formu diğerine tercih etmek isteyebilirsiniz. Peki hangi önceden eğitilmiş modelin sizin için uygun olduğunu nasıl bileceksiniz? Doğrulamak Bir yapay zeka botuyla konuştuğunuzu gösteren sinyaller.
Karar vermenize yardımcı olmak için, iş üretkenliğinizi artırmak için kullanabileceğiniz en popüler önceden eğitilmiş dil modellerinden bazılarını burada bulabilirsiniz.
Hızlı Linkler
1. BERT (Transformatörlerin Çift Yönlü Kodlanmış Gösterimleri)
BERT, kendi kendine dikkat mekanizmasıyla doğal dil işlemede (NLP) devrim yaratan bir kod dönüştürücüdür. Cümleleri tek seferde bir kelimeyle işleyen geleneksel tekrarlayan sinir ağlarından (RNN'ler) farklı olarak BERT'in öz-dikkat mekanizması, aralarındaki dikkat puanlarını hesaplayarak bir sıradaki kelimelerin önemini tartmaya olanak tanır.
BERT, çok büyük bir metin ve kod veri kümesi üzerinde eğitilmiştir ve kelimelerin ve ifadelerin temsillerinin nasıl oluşturulacağını öğrenir. Bu temsiller, kelimelerin ve deyimlerin anlamsal anlamlarını belirlemek, kelimeler ve deyimler arasındaki ilişkileri belirlemek ve dilleri tercüme etmek gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir.
BERT modelleri bir dizi kelimedeki daha derin bağlamı anlama yeteneğine sahiptir. Bu, BERT modellerini metin sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanıma ve soru yanıtlama gibi çeşitli doğal dil işleme görevlerinde güçlü bağlamsal yerleştirme ve güçlü performans gerektiren kullanımlar için ideal hale getirir.
BERT modelleri genellikle büyüktür ve eğitim için pahalı donanım gerektirir. Bu nedenle, birçok NLP uygulaması için en iyisi olarak görülse de BERT modellerini eğitmenin dezavantajı, sürecin genellikle pahalı ve zaman alıcı olmasıdır.
2. DistilBERT (Geliştirilmiş BERT)
BERT modelinize ince ayar yapmak istiyorsunuz ancak paranız veya zamanınız mı yok? DistilBERT, BERT'in daha küçük, daha verimli bir versiyonudur ve parametre sayısının yalnızca yarısını kullanırken performansının yaklaşık %95'ini korur!
DistilBERT, model sıkıştırma adı verilen ve performansı kaybetmeden modelin boyutunu küçültmeyi içeren bir teknik kullanılarak geliştirildi. Bu, modelden bazı katmanların çıkarılması ve modelin daha küçük bir veri seti üzerinde eğitilmesiyle yapılır.
DistilBERT, BERT'in öğretmen ve DistilBERT'in öğrenci olduğu öğretmen-öğrenci eğitimi yaklaşımını kullanır. Eğitim süreci, DistilBERT'i BERT'in davranışını ve çıktı olasılıklarını taklit edecek şekilde eğiterek öğretmenin öğrenci hakkındaki bilgisini ortaya çıkarmayı içerir.
Sıkıştırma işlemi nedeniyle DistilBERT'te özellik tipi birleştirme işlemleri yoktur, dikkat köşeleri azaltılmıştır ve daha az ileri besleme katmanı vardır. Bu, çok daha küçük bir model boyutu elde eder ancak performansın bir kısmından ödün verir.
Tıpkı BERT gibi, DistilBERT de en iyi şekilde metin sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanıma, metin benzerliği ve açıklama, soru yanıtlama ve duygu analizinde kullanılır. DistilBERT'i kullanmak size BERT ile aynı seviyede doğruluk vermeyebilir. Ancak DistilBERT'i kullanmak, eğitime daha az harcayarak modelinize daha hızlı ince ayar yapmanızı sağlar.
DistilBERT kullanmanın faydalarından bazıları şunlardır:
- Boyutunun BERT'ten daha küçük olması onu kaynak açısından daha verimli kılar.
- BERT'ten daha hızlı olduğundan gerçek zamanlı uygulamalar için daha uygundur.
- Hala çeşitli görevlerde iyi performans gösteriyor.
3. GPT (Üretken Ön Eğitimli Transformatör)
İçerik oluşturmanıza, önerilerde bulunmanıza veya metni özetlemenize yardımcı olacak bir şeye mi ihtiyacınız var? GPT, tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı metinler üreten, önceden eğitilmiş bir OpenAI modelidir.
Kodlayıcı-transformatör mimarisi üzerine kurulu BERT'ten farklı olarak GPT, kod çözücü olarak tasarlanmıştır. Bu, GPT'nin önceki dizinin bağlamına dayalı olarak sonraki kelimeleri tahmin etmede mükemmel olmasını sağlar. GPT, İnternet'teki büyük miktarda metin, öğrenme kalıpları ve kelimeler ile cümleler arasındaki ilişkiler üzerine eğitim verir. Bu, GPT'nin belirli bir senaryoda hangi kelimelerin kullanılmasının en uygun olduğunu bilmesini sağlar. Popüler bir ön eğitimli model olduğundan, aşağıdaki gibi gelişmiş araçlar vardır: Otomatik GPT Bunları işinize ve şirketinize fayda sağlamak için kullanabilirsiniz.
İnsan dilini simüle etme konusunda harika olmasına rağmen GPT'nin, modeli eğitmek için kullanılan veri kümesi dışında hiçbir gerçek temeli yoktur. Sadece önceki kelimelerin bağlamına göre anlamlı kelimeler üretmeyi önemsediği için zaman zaman yanlış, uydurma ya da gerçek dışı tepkiler verebilir. GPT'yi yapılandırırken karşılaşabileceğiniz diğer bir sorun da OpenAI'nin yalnızca API aracılığıyla erişime izin vermesidir. Yani GPT'yi ayarlamak mı yoksa devam etmek mi istediğiniz Özel verilerinizi kullanarak ChatGPT'yi eğitin API anahtarı için ödeme yapmanız gerekecektir.
4. T5 (metinden metne dönüştürücü)
T5, çok çeşitli NLP görevlerini ele almak üzere kodlayıcı ve kod çözücü mimarilerini birleştiren çok yönlü bir NLP modelidir. T5, metin sınıflandırma, özetleme, çeviri, soru cevaplama ve duygu analizi için kullanılabilir.
Mevcut T5 küçük, orta ve büyük model boyutlarıyla performans, doğruluk, eğitim süresi ve ince ayar maliyeti açısından ihtiyaçlarınıza en uygun kod çözücü modelini elde edebilirsiniz. T5 modelleri, NLP görev uygulamalarınız için yalnızca bir modeli uygulayabildiğiniz zaman en iyi şekilde kullanılır. Ancak en iyi NLP performansına sahip olmanız gerekiyorsa kodlama ve kod çözme görevleri için ayrı bir model kullanmak isteyebilirsiniz.
5. ResNet (Artık Sinir Ağı)
Bilgisayarla görme görevlerini tamamlayabilecek bir model mi arıyorsunuz? ResNet, bir mimari üzerine kurulu bir derin öğrenme modelidir Evrişimsel sinir ağı (CNN) Görüntü tanıma, nesne algılama ve anlamsal bölümleme gibi bilgisayarla görme görevleri için kullanışlıdır. ResNet önceden eğitilmiş popüler bir dil modeli olduğundan, ince ayarlı modelleri bulabilir ve ardından kullanabilirsiniz. Öğrenimi aktar Modeli daha hızlı eğitmek için.
ResNet, öncelikle "artık değerler" olarak da bilinen girdiler ve çıktılar arasındaki farkı anlayarak çalışır. Kalan değerleri belirledikten sonra ResNet, bu girdiler ve çıktılar arasında en muhtemel olanı bulmaya odaklanır. ResNet'i geniş bir veri kümesi üzerinde eğiterek model, karmaşık desenleri ve özellikleri öğrenir ve nesnelerin doğal şeklini anlayabilir; bu da ResNet'i bir görüntünün girişi ve çıkışı arasındaki boşluğu doldurma konusunda mükemmel kılar.
ResNet yalnızca sağlanan veri kümesine dayalı olarak anlayışını geliştirdiğinden, aşırı uyum bir sorun olabilir. Bu, belirli bir konuya ilişkin veri kümesinin yetersiz olması durumunda ResNet'in konuyu yanlış şekilde tanımlayabileceği anlamına gelir. Bu nedenle ResNet modelini kullanacaksanız güvenilirliği sağlamak için modele büyük bir veri seti ile ince ayar yapmanız gerekecektir.
6. VGGNet (Görsel Geometri Grup Ağı)
VGGNet, ResNet'e kıyasla anlaşılması ve uygulanması daha kolay olan bir başka popüler bilgisayarlı görme modelidir. VGGNet daha az güçlü olmasına rağmen, ResNet'ten daha doğrudan bir yaklaşım kullanır; görüntüleri daha küçük parçalara bölen ve daha sonra bunların özelliklerini yavaş yavaş öğrenen tek tip bir mimari kullanır.
Bu daha basit görüntü analizi yöntemiyle VGGNet'in nispeten yeni araştırmacılar veya derin öğrenme uygulayıcıları için bile anlaşılması, uygulanması ve değiştirilmesi kolaydır. Sınırlı bir veri kümeniz ve kaynaklarınız varsa ve modeli belirli bir bölgede daha etkili olacak şekilde ayarlamak istiyorsanız ResNet yerine VGGNet'i de kullanmak isteyebilirsiniz. Doğrulamak Uzaktan ve hibrit çalışmayı basitleştirmek için yapay zekayı kullanma yolları.
Diğer birçok önceden eğitilmiş model mevcuttur
Umarım artık projeniz için hangi önceden eğitilmiş dil modellerini kullanabileceğiniz konusunda daha iyi bir fikriniz vardır. Tartışılan modeller kendi alanlarında en yaygın olanlardan bazılarıdır. TensorFlow Hub ve PyTorch gibi derin öğrenme kitaplıklarında halka açık, önceden eğitilmiş birçok başka modelin bulunduğunu unutmayın.
Ayrıca önceden eğitilmiş tek bir modele bağlı kalmanız gerekmez. Kaynaklarınız ve zamanınız olduğu sürece, uygulamanıza fayda sağlayacak önceden eğitilmiş birden fazla dil modelini her zaman uygulayabilirsiniz. Şimdi görüntüleyebilirsiniz Bir senaryo mühendisinin sahip olması gereken temel beceriler.
