Home-theater-designers
อุปสรรคในการฝึกอบรม AI ที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้ได้ลดลงอย่างมากเนื่องจากการเปิดตัวโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าจำนวนมากสู่สาธารณะ ด้วยโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า นักวิจัยอิสระและธุรกิจขนาดเล็กสามารถปรับปรุงกระบวนการ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าผ่านการใช้ AI
วิดีโอ MUO ประจำวันนี้ เลื่อนเพื่อดำเนินการต่อกับเนื้อหา
ขณะนี้มีโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้ามากมายที่คุณสามารถใช้และปรับแต่งได้ คุณอาจต้องการใช้รุ่นหนึ่งทับรุ่นอื่น ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับปัญหาเฉพาะของคุณ แล้วคุณจะรู้ได้อย่างไรว่าควรใช้โมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้ารุ่นใด
วิธีเข้าร่วมปาร์ตี้ netflix
เพื่อช่วยคุณตัดสินใจ ต่อไปนี้เป็นโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดบางส่วน ซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและธุรกิจของคุณ
1. BERT (การแทนตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers)
BERT เป็นเครื่องเข้ารหัสที่ปฏิวัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ด้วยกลไกการให้ความสนใจด้วยตนเอง แตกต่างจากโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNN) แบบดั้งเดิมที่ประมวลผลประโยคหนึ่งคำแล้วต่ออีกคำ กลไกการให้ความสนใจด้วยตนเองของ BERT ช่วยให้แบบจำลองสามารถชั่งน้ำหนักความสำคัญของคำตามลำดับโดยการคำนวณคะแนนความสนใจระหว่างคำเหล่านั้น
แบบจำลอง BERT มีความสามารถในการเข้าใจบริบทที่ลึกกว่าในลำดับของคำ สิ่งนี้ทำให้โมเดล BERT เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการฝังตามบริบทที่ทรงพลัง ซึ่งมีประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงาน NLP ต่างๆ เช่น การจัดหมวดหมู่ข้อความ การจดจำชื่อเอนทิตี และการตอบคำถาม
โมเดล BERT มักมีขนาดใหญ่และต้องใช้ฮาร์ดแวร์ราคาแพงในการฝึก ดังนั้น แม้จะถือว่าดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชัน NLP จำนวนมาก แต่ข้อเสียของการฝึกอบรมโมเดล BERT ก็คือกระบวนการนี้มักมีราคาแพงและใช้เวลานาน
2. DitilBERT (กลั่น BERT):
ต้องการปรับแต่งโมเดล BERT แต่ไม่มีเงินหรือเวลาที่ต้องการใช่หรือไม่ DitilBERT เป็น BERT เวอร์ชันกลั่นที่คงประสิทธิภาพไว้ประมาณ 95% ในขณะที่ใช้พารามิเตอร์เพียงครึ่งเดียวเท่านั้น!
DistilBERT ใช้วิธีการฝึกอบรมครู-นักเรียน โดยที่ BERT เป็นครู และ DistilBERT เป็นนักเรียน กระบวนการฝึกอบรมเกี่ยวข้องกับการกลั่นกรองความรู้ของครูไปสู่นักเรียนโดยการฝึกอบรม DistilBERT เพื่อเลียนแบบพฤติกรรมและความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ BERT
เนื่องจากกระบวนการกลั่น DitilBERT ไม่มีการฝังแบบโทเค็น มีการลดความสนใจ และชั้นป้อนไปข้างหน้าน้อยลง สิ่งนี้ทำให้ได้ขนาดโมเดลที่เล็กลงอย่างมากแต่ต้องเสียสละประสิทธิภาพบางอย่าง
เช่นเดียวกับ BERT DistilBERT ใช้ประโยชน์ได้ดีที่สุดในการจัดหมวดหมู่ข้อความ การจดจำชื่อนิติบุคคล ความคล้ายคลึงของข้อความและการถอดความ การตอบคำถาม และการวิเคราะห์ความรู้สึก การใช้ DistilBERT อาจไม่ได้ให้ความแม่นยำในระดับเดียวกับการใช้ BERT อย่างไรก็ตาม การใช้ DistilBERT ช่วยให้คุณปรับแต่งโมเดลของคุณได้เร็วขึ้นมากโดยใช้เวลาน้อยลงในการฝึกอบรม
3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
คุณต้องการบางอย่างเพื่อช่วยคุณสร้างเนื้อหา ให้คำแนะนำ หรือสรุปข้อความหรือไม่? GPT เป็นโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าของ OpenAI ซึ่งสร้างข้อความที่สอดคล้องกันและมีความเกี่ยวข้องตามบริบท
ซึ่งแตกต่างจาก BERT ซึ่งออกแบบภายใต้สถาปัตยกรรมหม้อแปลงเข้ารหัส GPT ได้รับการออกแบบให้เป็นหม้อแปลงถอดรหัส ซึ่งช่วยให้ GPT คาดการณ์คำถัดไปได้อย่างยอดเยี่ยมโดยอิงตามบริบทของลำดับก่อนหน้า GPT ฝึกฝนเกี่ยวกับข้อความจำนวนมหาศาลบนอินเทอร์เน็ต เรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างคำและประโยค ซึ่งช่วยให้ GPT ทราบว่าคำใดเหมาะสมที่สุดที่จะใช้ในบางสถานการณ์ เป็นแบบฝึกหัดยอดนิยมที่มี เครื่องมือขั้นสูง เช่น AutoGPT ที่คุณสามารถนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์กับงานและธุรกิจของคุณได้
วิธีเพิ่มผู้ใช้ในไฟล์ sudoers
แม้ว่าจะเลียนแบบภาษามนุษย์ได้ดี แต่ GPT ก็ไม่มีพื้นฐานข้อเท็จจริงใดๆ เลยนอกจากชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดล เนื่องจากระบบจะสนใจเฉพาะว่าสร้างคำที่เหมาะสมตามบริบทของคำก่อนหน้าหรือไม่ จึงอาจให้คำตอบที่ไม่ถูกต้อง แต่งขึ้น หรือไม่เป็นข้อเท็จจริงเป็นครั้งคราว ปัญหาอีกประการหนึ่งที่คุณอาจต้องปรับจูน GPT ก็คือ OpenAI อนุญาตการเข้าถึงผ่าน API เท่านั้น ดังนั้น ไม่ว่าคุณจะต้องการปรับแต่ง GPT หรือ เพียงฝึกฝน ChatGPT ด้วยข้อมูลที่คุณกำหนดเอง คุณจะต้องชำระค่าคีย์ API
4. T5 (ตัวแปลงการถ่ายโอนข้อความเป็นข้อความ)
T5 เป็นโมเดล NLP ที่มีความอเนกประสงค์สูง ซึ่งผสมผสานทั้งสถาปัตยกรรมตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัสเพื่อจัดการกับงาน NLP ที่หลากหลาย T5 สามารถใช้สำหรับการจำแนกข้อความ การสรุป การแปล การตอบคำถาม และการวิเคราะห์ความคิดเห็น
ด้วย T5 ที่มีโมเดลขนาดเล็ก ฐาน และขนาดใหญ่ คุณจึงสามารถรับโมเดลหม้อแปลงเข้ารหัส-ถอดรหัสที่เหมาะกับความต้องการของคุณมากขึ้นในแง่ของประสิทธิภาพ ความแม่นยำ เวลาในการฝึกฝน และค่าใช้จ่ายในการปรับแต่งอย่างละเอียด โมเดล T5 เหมาะที่สุดเมื่อคุณสามารถใช้โมเดลเดียวสำหรับแอปพลิเคชันงาน NLP ของคุณ อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องมีประสิทธิภาพ NLP ที่ดีที่สุด คุณอาจต้องการใช้โมเดลแยกต่างหากสำหรับงานเข้ารหัสและถอดรหัส
5. ResNet (เครือข่ายประสาทที่เหลือ)
กำลังมองหาโมเดลที่สามารถทำงานด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ได้อยู่หรือไม่? ResNet เป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ออกแบบภายใต้ Convolutional Neural Network Architecture (CNN) ซึ่งมีประโยชน์สำหรับงานด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เช่น การจดจำภาพ การตรวจจับวัตถุ และการแบ่งกลุ่มความหมาย ด้วย ResNet ซึ่งเป็นโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนมาล่วงหน้าที่เป็นที่นิยม คุณสามารถค้นหาโมเดลที่ปรับแต่งอย่างละเอียดแล้วใช้งานได้ ถ่ายโอนการเรียนรู้เพื่อการฝึกอบรมแบบจำลองที่รวดเร็วขึ้น .
ResNet ทำงานโดยทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างอินพุตและเอาต์พุตก่อน หรือที่เรียกว่า 'ส่วนที่เหลือ' หลังจากระบุสิ่งตกค้างแล้ว ResNet จะมุ่งเน้นไปที่การค้นหาว่าอะไรน่าจะเป็นไปได้มากที่สุดระหว่างอินพุตและเอาต์พุตเหล่านั้น ด้วยการฝึกอบรม ResNet บนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โมเดลจะได้เรียนรู้รูปแบบและคุณสมบัติที่ซับซ้อน และสามารถเข้าใจได้ว่าวัตถุปกติมีลักษณะอย่างไร ทำให้ ResNet ยอดเยี่ยมในการเติมเต็มระหว่างอินพุตและเอาต์พุตของรูปภาพ
เนื่องจาก ResNet พัฒนาความเข้าใจตามชุดข้อมูลที่กำหนดเท่านั้น การใช้มากเกินไปอาจเป็นปัญหา ซึ่งหมายความว่าหากชุดข้อมูลสำหรับเรื่องใดเรื่องหนึ่งไม่เพียงพอ ResNet อาจระบุเรื่องอย่างไม่ถูกต้อง ดังนั้น หากคุณต้องใช้โมเดล ResNet คุณจะต้องปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดด้วยชุดข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้มั่นใจถึงความน่าเชื่อถือ
6. VGGNet (เครือข่ายกลุ่ม Visual Geometry)
VGGNet เป็นอีกหนึ่งรูปแบบการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ยอดนิยมที่เข้าใจและนำไปใช้ได้ง่ายกว่า ResNet แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพน้อยกว่า แต่ VGGNet ก็ใช้วิธีการที่ตรงไปตรงมามากกว่า ResNet โดยใช้สถาปัตยกรรมแบบเดียวกันที่แบ่งภาพออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ แล้วค่อยๆ เรียนรู้คุณสมบัติของมัน
ด้วยวิธีการวิเคราะห์ภาพที่ง่ายกว่านี้ VGGNet เข้าใจ นำไปใช้ และแก้ไขได้ง่ายกว่า แม้กระทั่งสำหรับนักวิจัยที่ค่อนข้างใหม่หรือผู้ฝึกฝนการเรียนรู้เชิงลึก คุณอาจต้องการใช้ VGGNet บน ResNet หากคุณมีชุดข้อมูลและทรัพยากรจำกัด และต้องการปรับแต่งโมเดลให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นในพื้นที่เฉพาะ
มีโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าอื่นๆ มากมาย
หวังว่าคุณจะมีความคิดที่ดีขึ้นเกี่ยวกับแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าแบบใดที่คุณสามารถใช้กับโครงการของคุณได้ โมเดลที่กล่าวถึงเป็นโมเดลที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในแง่ของสาขาที่เกี่ยวข้อง โปรดทราบว่ามีโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าอื่นๆ อีกมากมายที่เผยแพร่สู่สาธารณะในไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึก เช่น TensorFlow Hub และ PyTorch
นอกจากนี้ คุณไม่จำเป็นต้องยึดติดกับรูปแบบที่ฝึกไว้ล่วงหน้าเพียงรูปแบบเดียว ตราบใดที่คุณมีทรัพยากรและเวลา คุณก็สามารถนำแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าหลาย ๆ แบบมาใช้ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อแอปพลิเคชันของคุณ