Dank der öffentlichen Veröffentlichung vieler vorab trainierter Modelle ist die Hürde für ein effektives und zuverlässiges KI-Training deutlich gesunken. Mithilfe vorab trainierter Sprachmodelle können unabhängige Forscher und kleine Unternehmen Analyseprozesse rationalisieren, die Produktivität steigern und durch den Einsatz von KI wertvolle Erkenntnisse gewinnen.
Vorab trainierte Sprachmodelle sind eine Art künstlicher Intelligenz (KI), die Texte generieren, Sprachen übersetzen, verschiedene Arten kreativer Inhalte schreiben und Ihre Fragen auf informative Weise beantworten kann. Durch das Training mit einer riesigen Menge an Textdaten hat es gelernt, als Reaktion auf eine Vielzahl von Aufforderungen und Fragen zu kommunizieren und menschenähnlichen Text zu generieren.
In der Geschäftswelt haben vorab trainierte Sprachmodelle das Potenzial, die Effizienz und Produktivität des Unternehmens zu verbessern, das Kundenerlebnis zu verbessern und neue Produkte und Dienstleistungen zu schaffen.
Mittlerweile gibt es viele vorab trainierte Sprachmodelle, die Sie verwenden und optimieren können. Abhängig von Ihrem spezifischen Problem möchten Sie möglicherweise ein Formular einem anderen vorziehen. Woher wissen Sie also, welches vorab trainierte Modell für Sie das richtige ist? Verifizieren Signalisiert, dass Sie mit einem KI-Bot sprechen.
Um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, finden Sie hier einige der beliebtesten vorab trainierten Sprachmodelle, mit denen Sie die Produktivität Ihres Unternehmens steigern können.
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1. BERT (Bidirektional kodierte Darstellungen von Transformatoren)
BERT ist ein Transcoder, der mit seinem Selbstaufmerksamkeitsmechanismus die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) revolutioniert. Im Gegensatz zu herkömmlichen rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), die Sätze Wort für Wort verarbeiten, ermöglicht der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus von BERT, die Wichtigkeit von Wörtern in einer Sequenz abzuwägen, indem die Aufmerksamkeitswerte zwischen ihnen berechnet werden.
BERT wird anhand eines riesigen Text- und Codedatensatzes geschult und lernt, wie man Darstellungen von Wörtern und Phrasen erstellt. Diese Darstellungen können zur Durchführung einer Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, z. B. zur Bestimmung der semantischen Bedeutung von Wörtern und Phrasen, zur Identifizierung von Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen und zur Übersetzung von Sprachen.
BERT-Modelle sind in der Lage, tiefere Zusammenhänge in einer Wortfolge zu verstehen. Dies macht BERT-Modelle ideal für Anwendungen, die eine starke kontextuelle Einbettung und eine starke Leistung bei verschiedenen Verarbeitungsaufgaben natürlicher Sprache erfordern, wie z. B. Textklassifizierung, Erkennung benannter Entitäten und Beantwortung von Fragen.
BERT-Modelle sind in der Regel groß und erfordern für das Training teure Hardware. Obwohl das Training von BERT-Modellen als das Beste für viele NLP-Anwendungen angesehen wird, besteht der Nachteil darin, dass der Prozess oft teuer und zeitaufwändig ist.
2. DistilBERT (Erweitertes BERT)
Möchten Sie Ihr BERT-Modell verfeinern, haben aber weder das Geld noch die Zeit? DistilBERT ist eine kleinere, effizientere Version von BERT, die etwa 95 % ihrer Leistung beibehält und dabei nur die Hälfte der Parameter verwendet!
DistilBERT wurde mit einer Technik namens Modellkomprimierung entwickelt, bei der die Größe des Modells ohne Leistungseinbußen reduziert wird. Dazu werden einige Schichten aus dem Modell entfernt und es anhand eines kleineren Datensatzes trainiert.
DistilBERT verwendet einen Lehrer-Schüler-Ausbildungsansatz, bei dem BERT der Lehrer und DistilBERT der Schüler ist. Der Trainingsprozess beinhaltet das Ermitteln des Wissens des Lehrers über den Schüler, indem DistilBERT so trainiert wird, dass es das Verhalten und die Ausgabewahrscheinlichkeiten von BERT nachahmt.
Aufgrund des Komprimierungsprozesses verfügt DistilBERT über keine Feature-Typ-Merge-Operationen, hat weniger Aufmerksamkeitsscheitelpunkte und weniger Feed-Forward-Ebenen. Dadurch wird eine wesentlich kleinere Modellgröße erreicht, allerdings geht die Leistung etwas verloren.
Genau wie BERT eignet sich DistilBERT am besten für die Textklassifizierung, die Erkennung benannter Entitäten, Textähnlichkeit und Paraphrase, die Beantwortung von Fragen und die Stimmungsanalyse. Mit DistilBERT erhalten Sie möglicherweise nicht die gleiche Genauigkeit wie mit BERT. Durch die Verwendung von DistilBERT können Sie Ihr Modell jedoch schneller verfeinern und gleichzeitig weniger für das Training aufwenden.
Hier sind einige der Vorteile der Verwendung von DistilBERT:
- Kleiner als BERT, wodurch es ressourceneffizienter ist.
- Schneller als BERT, wodurch es besser für Echtzeitanwendungen geeignet ist.
- Es leistet bei einer Vielzahl von Aufgaben immer noch gute Dienste.
3. GPT (Generative Pre-Trained Transformer)
Benötigen Sie etwas, das Ihnen beim Erstellen von Inhalten, beim Unterbreiten von Vorschlägen oder beim Zusammenfassen von Texten hilft? GPT ist ein vorab trainiertes OpenAI-Modell, das kohärente und kontextrelevante Texte produziert.
Im Gegensatz zu BERT, das auf einer Encoder-Transformer-Architektur basiert, ist GPT als Decoder konzipiert. Dadurch kann GPT die nächsten Wörter basierend auf dem Kontext der vorherigen Sequenz hervorragend vorhersagen. GPT trainiert anhand riesiger Textmengen im Internet, Lernmuster und Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen. Dadurch kann GPT erkennen, welche Wörter in einem bestimmten Szenario am besten geeignet sind. Da es sich um ein beliebtes vorab trainiertes Modell handelt, gibt es erweiterte Tools wie AutoGPT Sie können sie zum Nutzen Ihres Unternehmens und Ihrer Firma nutzen.
Obwohl GPT hervorragend darin ist, menschliche Sprache zu simulieren, verfügt es über keine Faktenbasis außer dem Datensatz, der zum Trainieren des Modells verwendet wird. Da es ihn nur darum kümmert, ob er Wörter generiert, die auf der Grundlage des Kontexts vorheriger Wörter einen Sinn ergeben, kann es sein, dass er von Zeit zu Zeit falsche, erfundene oder unrealistische Antworten gibt. Ein weiteres Problem, das bei der Konfiguration von GPT auftreten kann, besteht darin, dass OpenAI nur den Zugriff über die API zulässt. Egal, ob Sie GPT festlegen oder fortfahren möchten Trainieren Sie ChatGPT mit Ihren benutzerdefinierten Daten , müssen Sie für den API-Schlüssel bezahlen.
4. T5 (Text-zu-Text-Konverter)
T5 ist ein sehr vielseitiges NLP-Modell, das Encoder- und Decoder-Architekturen kombiniert, um eine breite Palette von NLP-Aufgaben zu bewältigen. T5 kann zur Textklassifizierung, Zusammenfassung, Übersetzung, Beantwortung von Fragen und Stimmungsanalyse verwendet werden.
Da der T5 in kleinen, mittleren und großen Modellgrößen erhältlich ist, können Sie das Decodermodell erhalten, das Ihren Anforderungen in Bezug auf Leistung, Genauigkeit, Einarbeitungszeit und Feinabstimmungskosten am besten entspricht. T5-Modelle werden am besten verwendet, wenn Sie nur ein Modell für Ihre NLP-Aufgabenanwendungen implementieren können. Wenn Sie jedoch die beste NLP-Leistung benötigen, möchten Sie möglicherweise ein separates Modell für Kodierungs- und Dekodierungsaufgaben verwenden.
5. ResNet (Rest-Neuronales Netzwerk)
Suchen Sie ein Modell, das Computer-Vision-Aufgaben erledigen kann? ResNet ist ein Deep-Learning-Modell, das auf einer Architektur basiert Faltungs-Neuronales Netzwerk (CNN) Es ist nützlich für Computer-Vision-Aufgaben wie Bilderkennung, Objekterkennung und semantische Segmentierung. Da ResNet ein beliebtes vorab trainiertes Sprachmodell ist, können Sie fein abgestimmte Modelle finden und dann verwenden Lernen übertragen Um das Modell schneller zu trainieren.
ResNet funktioniert, indem es zunächst den Unterschied zwischen Ein- und Ausgängen versteht, der auch als „Restwerte“ bezeichnet wird. Nach der Ermittlung der verbleibenden Werte konzentriert sich ResNet darauf, herauszufinden, was zwischen diesen Ein- und Ausgängen am wahrscheinlichsten ist. Durch das Training von ResNet anhand eines großen Datensatzes hat das Modell komplexe Muster und Merkmale gelernt und kann die natürliche Form von Objekten verstehen, wodurch ResNet hervorragend dazu geeignet ist, die Lücke zwischen Eingabe und Ausgabe eines Bildes zu schließen.
Da ResNet sein Verständnis nur auf der Grundlage des bereitgestellten Datensatzes verbessert, kann eine Überanpassung ein Problem darstellen. Das bedeutet, dass ResNet ein Thema möglicherweise falsch identifiziert, wenn der Datensatz für ein bestimmtes Thema nicht ausreicht. Wenn Sie also ein ResNet-Modell verwenden möchten, müssen Sie das Modell mit einem großen Datensatz optimieren, um die Zuverlässigkeit sicherzustellen.
6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)
VGGNet ist ein weiteres beliebtes Computer-Vision-Modell, das im Vergleich zu ResNet einfacher zu verstehen und zu implementieren ist. Obwohl VGGNet weniger leistungsfähig ist, verwendet es einen direkteren Ansatz als ResNet und verwendet eine einheitliche Architektur, die Bilder in kleinere Teile unterteilt und deren Funktionen dann schrittweise erlernt.
Mit dieser einfacheren Methode der Bildanalyse ist VGGNet selbst für relativ neue Forscher oder Deep-Learning-Praktiker leicht zu verstehen, anzuwenden und zu ändern. Möglicherweise möchten Sie auch VGGNet anstelle von ResNet verwenden, wenn Sie über einen begrenzten Datensatz und begrenzte Ressourcen verfügen und das Modell so optimieren möchten, dass es in einer bestimmten Region effektiver ist. Verifizieren Möglichkeiten, KI zu nutzen, um Remote- und Hybridarbeit zu vereinfachen.
Es sind viele weitere vorab trainierte Modelle verfügbar
Hoffentlich haben Sie jetzt eine bessere Vorstellung davon, welche vorab trainierten Sprachmodelle Sie für Ihr Projekt verwenden können. Die besprochenen Modelle gehören zu den gebräuchlichsten in ihren jeweiligen Bereichen. Beachten Sie, dass es in Deep-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow Hub und PyTorch viele andere öffentlich verfügbare vorab trainierte Modelle gibt.
Außerdem müssen Sie sich nicht an ein vorab trainiertes Modell halten. Solange Sie über die Ressourcen und die Zeit verfügen, können Sie jederzeit mehrere vorab trainierte Sprachmodelle implementieren, die Ihrer Anwendung zugute kommen. Sie können es jetzt ansehen Die grundlegenden Fähigkeiten, die ein Drehbuchingenieur besitzen muss.
