به دنبال یک مدل از پیش آموزش دیده برای کمک به کسب و کار و کار خود هستید؟ در اینجا تعدادی از محبوب ترین مدل هایی که ممکن است برای شما جالب باشد را معرفی می کنیم.
به لطف انتشار عمومی بسیاری از مدل های از پیش آموزش دیده، مانع آموزش یک هوش مصنوعی موثر و قابل اعتماد به میزان قابل توجهی کاهش یافته است. با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، محققان مستقل و کسب‌وکارهای کوچکتر می‌توانند فرآیندها را ساده‌سازی کنند، بهره‌وری را افزایش دهند و از طریق استفاده از هوش مصنوعی به بینش‌های ارزشمندی دست یابند.
در حال حاضر بسیاری از مدل های از پیش آموزش دیده وجود دارد که می توانید از آنها استفاده کنید و آنها را تنظیم کنید. بسته به مشکل خاص خود، ممکن است بخواهید از یک مدل نسبت به مدل دیگر استفاده کنید. بنابراین چگونه می دانید از کدام مدل از پیش آموزش دیده استفاده کنید؟
برای کمک به تصمیم‌گیری، در اینجا تعدادی از محبوب‌ترین مدل‌های از پیش آموزش‌دیده‌ای وجود دارد که می‌توانید برای افزایش بهره‌وری کار و کسب‌وکار خود از آنها استفاده کنید.
1. BERT (نمایش رمزگذار دوطرفه از ترانسفورماتورها)
BERT یک ترانسفورماتور رمزگذار است که با مکانیسم توجه خود انقلابی در پردازش زبان طبیعی (NLP) ایجاد کرد. برخلاف شبکه‌های عصبی بازگشتی سنتی (RNN) که جملات را یکی پس از دیگری پردازش می‌کنند، مکانیسم خودتوجهی BERT به مدل اجازه می‌دهد تا با محاسبه امتیاز توجه بین آنها، اهمیت کلمات را در یک دنباله بسنجد.
مدل‌های BERT توانایی درک بافت عمیق‌تر در یک دنباله از کلمات را دارند. این مدل‌های BERT را برای برنامه‌هایی ایده‌آل می‌کند که نیاز به جاسازی متنی قدرتمندی دارند که عملکرد قوی در وظایف مختلف NLP مانند طبقه‌بندی متن، شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده و پاسخ‌گویی به سؤال دارند.
مدل های BERT معمولاً بزرگ هستند و برای آموزش به سخت افزار گران قیمت نیاز دارند. بنابراین، اگرچه برای بسیاری از برنامه‌های NLP بهترین در نظر گرفته می‌شود، اما نقطه ضعف آموزش مدل‌های BERT این است که فرآیند اغلب گران و زمان‌بر است.
2. DistilBERT (برت مقطر):
به دنبال تنظیم دقیق مدل BERT هستید اما پول یا زمان لازم را ندارید؟ DistilBERT یک نسخه مقطر BERT است که حدود 95٪ عملکرد خود را حفظ می کند در حالی که فقط از نیمی از پارامترها استفاده می کند!
DistilBERT از یک رویکرد آموزشی معلم-دانشجو استفاده می کند که در آن BERT معلم و DistilBERT دانش آموز است. فرآیند آموزش شامل تقطیر دانش معلم به دانش‌آموز با آموزش DistilBERT برای تقلید از رفتار و احتمالات خروجی BERT است.
به دلیل فرآیند تقطیر، DistilBERT دارای تعبیه‌هایی از نوع توکن نیست، سرهای توجه کاهش یافته و لایه‌های پیش‌خور کمتری دارد. این به یک اندازه مدل به طور قابل توجهی کوچکتر می رسد اما برخی از عملکرد را قربانی می کند.
درست مانند BERT، DistilBERT به بهترین وجه در طبقه‌بندی متن، تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده، شباهت متن و بازنویسی، پاسخ‌گویی به سؤال و تحلیل احساسات استفاده می‌شود. استفاده از DistilBERT ممکن است به همان میزان دقت BERT را به شما ندهد. با این حال، استفاده از DistilBERT به شما این امکان را می دهد که مدل خود را بسیار سریع تر تنظیم کنید و در عین حال هزینه کمتری برای آموزش صرف کنید.
3. GPT (ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده مولد)
آیا به چیزی نیاز دارید که به شما در تولید محتوا، ارائه پیشنهادات یا خلاصه کردن متن کمک کند؟ GPT مدل از پیش آموزش‌دیده OpenAI است که متون منسجم و مرتبط را تولید می‌کند.
برخلاف BERT که تحت معماری ترانسفورماتور رمزگذار طراحی شده است، GPT به عنوان یک ترانسفورماتور رمزگشا طراحی شده است. این به GPT اجازه می‌دهد تا در پیش‌بینی کلمات بعدی بر اساس بافت دنباله قبلی عالی باشد. GPT که بر روی حجم وسیعی از متن در اینترنت آموزش دیده بود، الگوها و روابط بین کلمات و جملات را آموخت. این به GPT اجازه می دهد تا بداند کدام کلمات برای استفاده در یک سناریوی خاص مناسب هستند. به عنوان یک مدل از پیش آموزش دیده محبوب، ابزارهای پیشرفته ای مانند AutoGPT وجود دارد که می توانید از آنها برای سود بردن به کار و تجارت خود استفاده کنید.
اگرچه GPT در تقلید زبان انسان عالی است، اما به جز مجموعه داده های مورد استفاده برای آموزش مدل، هیچ مبنایی در حقایق ندارد. از آنجایی که فقط اهمیت می دهد که کلماتی را تولید کند که بر اساس بافت کلمات قبلی معنا پیدا کنند، ممکن است هر از گاهی پاسخ های نادرست، ساختگی یا غیر واقعی ارائه دهد. مشکل دیگری که ممکن است تنظیم دقیق GPT داشته باشید این است که OpenAI فقط از طریق API اجازه دسترسی را می دهد. بنابراین، چه بخواهید GPT را دقیق تنظیم کنید یا فقط به آموزش ChatGPT با داده های سفارشی خود ادامه دهید، باید برای یک کلید API هزینه کنید.
4. T5 (ترانسفورماتور انتقال متن به متن)
T5 یک مدل NLP بسیار همه کاره است که هر دو معماری رمزگذار و رمزگشا را برای مقابله با طیف گسترده ای از وظایف NLP ترکیب می کند. T5 را می توان برای طبقه بندی متن، خلاصه سازی، ترجمه، پاسخ به سؤال و تجزیه و تحلیل احساسات استفاده کرد.
با داشتن مدل های کوچک، پایه و بزرگ مدل T5، می توانید یک مدل ترانسفورماتور رمزگذار-رمزگشا که از نظر عملکرد، دقت، زمان آموزش و هزینه تنظیم دقیق با نیازهای شما مطابقت دارد، تهیه کنید. مدل‌های T5 زمانی بهتر مورد استفاده قرار می‌گیرند که بتوانید تنها یک مدل را برای برنامه‌های کاربردی NLP خود پیاده‌سازی کنید. با این حال، اگر باید بهترین عملکرد NLP را داشته باشید، ممکن است بخواهید از یک مدل جداگانه برای کارهای رمزگذاری و رمزگشایی استفاده کنید.
5. ResNet (شبکه عصبی باقیمانده)
به دنبال مدلی هستید که بتواند وظایف بینایی کامپیوتر را تکمیل کند؟ ResNet یک مدل یادگیری عمیق است که تحت معماری شبکه عصبی کانولوشن (CNN) طراحی شده است که برای وظایف بینایی کامپیوتری مانند تشخیص تصویر، تشخیص اشیا و تقسیم بندی معنایی مفید است. با توجه به اینکه ResNet یک مدل از پیش آموزش دیده محبوب است، می توانید مدل های تنظیم شده را پیدا کنید، سپس از آموزش انتقال برای آموزش سریعتر مدل استفاده کنید.
ResNet با درک تفاوت بین ورودی و خروجی، که به عنوان “باقیمانده” نیز شناخته می شود، کار می کند. پس از شناسایی باقیمانده ها، ResNet بر روی یافتن محتمل ترین چیزی بین ورودی ها و خروجی ها تمرکز می کند. با آموزش ResNet بر روی یک مجموعه داده بزرگ، مدل الگوها و ویژگی‌های پیچیده را آموخت و می‌تواند درک کند که اشیاء به طور معمول چه شکلی هستند، که ResNet را در پر کردن بین ورودی و خروجی یک تصویر عالی می‌کند.
از آنجایی که ResNet فقط بر اساس مجموعه داده‌های داده شده درک خود را توسعه می‌دهد، تطبیق بیش از حد ممکن است یک مشکل باشد. این بدان معنی است که اگر مجموعه داده برای یک موضوع خاص کافی نبود، ResNet ممکن است به اشتباه یک موضوع را شناسایی کند. بنابراین، اگر می‌خواهید از یک مدل ResNet استفاده کنید، باید مدل را با مجموعه داده‌های قابل‌توجهی تنظیم کنید تا از قابلیت اطمینان اطمینان حاصل کنید.
6. VGGNet (شبکه گروه هندسه بصری)
VGGNet یکی دیگر از مدل‌های بینایی کامپیوتری محبوب است که درک و پیاده‌سازی آن آسان‌تر از ResNet است. اگرچه VGGNet قدرت کمتری دارد، اما از رویکرد ساده‌تری نسبت به ResNet استفاده می‌کند و از معماری یکنواختی استفاده می‌کند که تصاویر را به قطعات کوچکتر تقسیم می‌کند و سپس به تدریج ویژگی‌های آن را می‌آموزد.
با این روش ساده‌تر تجزیه و تحلیل تصاویر، درک، پیاده‌سازی و اصلاح VGGNet آسان‌تر است، حتی برای محققان نسبتاً جدید یا تمرین‌کنندگان یادگیری عمیق. همچنین اگر مجموعه داده و منابع محدودی دارید و می‌خواهید مدل را برای موثرتر در یک منطقه خاص تنظیم کنید، ممکن است بخواهید از VGGNet روی ResNet استفاده کنید.
مدل های متعدد دیگر از قبل آموزش دیده موجود است
امیدواریم اکنون ایده بهتری در مورد مدل های از پیش آموزش دیده ای که می توانید برای پروژه خود استفاده کنید دارید. مدل های مورد بحث از نظر زمینه های مربوطه از محبوب ترین ها هستند. به خاطر داشته باشید که بسیاری از مدل های از پیش آموزش دیده دیگر در کتابخانه های یادگیری عمیق مانند TensorFlow Hub و PyTorch به صورت عمومی در دسترس هستند.
همچنین، لازم نیست فقط به یک مدل از قبل آموزش دیده بچسبید. تا زمانی که منابع و زمان در اختیار دارید، همیشه می توانید چندین مدل از پیش آموزش دیده را پیاده سازی کنید که به نفع برنامه شما هستند.