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La barriera all'addestramento di un'IA efficace e affidabile si è notevolmente abbassata grazie al rilascio pubblico di molti modelli pre-addestrati. Con i modelli preaddestrati, i ricercatori indipendenti e le piccole imprese possono semplificare i processi, migliorare la produttività e ottenere informazioni preziose attraverso l'uso dell'intelligenza artificiale.
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Ora ci sono molti modelli pre-addestrati che puoi usare e mettere a punto. A seconda del problema specifico, potresti voler utilizzare un modello piuttosto che un altro. Quindi, come fai a sapere quale modello pre-addestrato utilizzare?
Per aiutarti a decidere, ecco alcuni dei modelli preaddestrati più popolari che puoi utilizzare per aumentare la produttività del tuo lavoro e della tua azienda.
1. BERT (rappresentazioni dell'encoder bidirezionale dai trasformatori)
BERT è un trasformatore di encoder che ha rivoluzionato l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con il suo meccanismo di auto-attenzione. A differenza delle tradizionali reti neurali ricorrenti (RNN) che elaborano frasi una parola dopo l'altra, il meccanismo di auto-attenzione di BERT consente al modello di valutare l'importanza delle parole in una sequenza calcolando i punteggi di attenzione tra di esse.
I modelli BERT hanno la capacità di comprendere il contesto più profondo in una sequenza di parole. Ciò rende i modelli BERT ideali per le applicazioni che richiedono un potente incorporamento contestuale con prestazioni elevate in varie attività NLP come la classificazione del testo, il riconoscimento di entità denominate e la risposta alle domande.
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I modelli BERT sono in genere di grandi dimensioni e richiedono hardware costoso per l'addestramento. Quindi, sebbene sia considerato il migliore per molte applicazioni di PNL, lo svantaggio dell'addestramento dei modelli BERT è che il processo è spesso costoso e richiede molto tempo.
2. DistillBERT (BERT distillato):
Stai cercando di mettere a punto un modello BERT ma non hai i soldi o il tempo necessari? DistilBERT è una versione distillata di BERT che conserva circa il 95% delle sue prestazioni utilizzando solo la metà del numero di parametri!
DistilBERT utilizza un approccio di formazione insegnante-studente in cui BERT è l'insegnante e DistilBERT è lo studente. Il processo di formazione comporta la distillazione della conoscenza dell'insegnante allo studente addestrando DistilBERT a imitare il comportamento e le probabilità di output BERT.
A causa del processo di distillazione, DistilBERT non ha incorporamenti di tipo token, ha teste di attenzione ridotte e livelli di feed-forward minori. Ciò consente di ottenere dimensioni del modello significativamente inferiori, ma sacrifica alcune prestazioni.
Proprio come BERT, DistilBERT è utilizzato al meglio nella classificazione del testo, nel riconoscimento di entità denominate, nella somiglianza e nella parafrasi del testo, nella risposta alle domande e nell'analisi del sentimento. L'utilizzo di DistilBERT potrebbe non garantire lo stesso livello di accuratezza di BERT. Tuttavia, l'utilizzo di DistilBERT ti consente di mettere a punto il tuo modello molto più velocemente spendendo meno per la formazione.
3. GPT (trasformatore generativo pre-addestrato)
Hai bisogno di qualcosa che ti aiuti a generare contenuti, dare suggerimenti o riassumere il testo? GPT è il modello pre-addestrato di OpenAI che produce testi coerenti e contestualmente rilevanti.
A differenza di BERT, che è progettato sotto l'architettura del trasformatore dell'encoder, GPT è progettato come trasformatore del decodificatore. Ciò consente a GPT di essere eccellente nel prevedere le parole successive in base al contesto della sequenza precedente. Formatosi su grandi quantità di testo su Internet, GPT ha appreso schemi e relazioni tra parole e frasi. Ciò consente a GPT di sapere quali parole sono più appropriate da utilizzare in un determinato scenario. Essendo un popolare modello pre-addestrato, ci sono strumenti avanzati come AutoGPT che puoi utilizzare a beneficio del tuo lavoro e della tua attività.
Sebbene sia ottimo per imitare il linguaggio umano, GPT non ha alcuna base nei fatti oltre al set di dati utilizzato per addestrare il modello. Dal momento che si preoccupa solo se genera parole che hanno senso in base al contesto delle parole precedenti, di tanto in tanto può fornire risposte errate, inventate o non reali. Un altro problema che potresti avere con la messa a punto di GPT è che OpenAI consente l'accesso solo tramite un'API. Quindi, se vuoi mettere a punto GPT o continua ad addestrare ChatGPT con i tuoi dati personalizzati , dovrai pagare per una chiave API.
4. T5 (trasformatore di trasferimento da testo a testo)
T5 è un modello di PNL altamente versatile che combina entrambe le architetture del codificatore e del decodificatore per affrontare un'ampia gamma di attività di PNL. T5 può essere utilizzato per la classificazione del testo, il riepilogo, la traduzione, la risposta alle domande e l'analisi del sentiment.
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Con T5 che dispone di modelli di dimensioni piccole, base e grandi, è possibile ottenere un modello di trasformatore encoder-decoder che si adatta meglio alle proprie esigenze in termini di prestazioni, precisione, tempo di addestramento e costo della messa a punto. I modelli T5 sono utilizzati al meglio quando puoi implementare un solo modello per le tue applicazioni di attività NLP. Tuttavia, se devi ottenere le migliori prestazioni di PNL, potresti voler utilizzare un modello separato per le attività di codifica e decodifica.
5. ResNet (rete neurale residua)
Cerchi un modello in grado di completare le attività di visione artificiale? ResNet è un modello di deep learning progettato nell'ambito della Convolutional Neural Network Architecture (CNN) utile per attività di visione artificiale come il riconoscimento di immagini, il rilevamento di oggetti e la segmentazione semantica. Poiché ResNet è un popolare modello pre-addestrato, puoi trovare modelli ottimizzati, quindi utilizzarli trasferire l'apprendimento per un addestramento del modello più rapido .
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ResNet funziona innanzitutto comprendendo la differenza tra l'input e l'output, noto anche come 'residui'. Dopo che i residui sono stati identificati, ResNet si concentra sul capire cosa è più probabile tra quegli input e output. Addestrando ResNet su un ampio set di dati, il modello ha appreso schemi e caratteristiche complessi e può capire come sono normalmente gli oggetti, rendendo ResNet eccellente nel riempire gli intermedi tra l'input e l'output di un'immagine.
Poiché ResNet sviluppa la sua comprensione solo sulla base del set di dati fornito, l'overfitting potrebbe essere un problema. Ciò significa che se il set di dati per un soggetto specifico fosse insufficiente, ResNet potrebbe identificare erroneamente un soggetto. Quindi, se dovessi utilizzare un modello ResNet, dovresti mettere a punto il modello con un set di dati sostanziale per garantire l'affidabilità.
6. VGGNet (rete di gruppi di geometria visiva)
VGGNet è un altro popolare modello di visione artificiale che è più facile da comprendere e implementare rispetto a ResNet. Sebbene meno potente, VGGNet utilizza un approccio più diretto rispetto a ResNet, utilizzando un'architettura uniforme che suddivide le immagini in parti più piccole e quindi apprende gradualmente le sue funzionalità.
Con questo metodo più semplice di analisi delle immagini, VGGNet è più facile da comprendere, implementare e modificare, anche per ricercatori relativamente nuovi o professionisti del deep learning. Potresti anche voler utilizzare VGGNet su ResNet se disponi di un set di dati e risorse limitati e desideri perfezionare il modello per renderlo più efficace in un'area specifica.
Sono disponibili numerosi altri modelli pre-addestrati
Si spera che ora tu abbia un'idea migliore di quali modelli pre-addestrati puoi utilizzare per il tuo progetto. I modelli discussi sono alcuni dei più popolari in termini di rispettivi campi. Tieni presente che ci sono molti altri modelli pre-addestrati disponibili pubblicamente nelle librerie di deep learning, come TensorFlow Hub e PyTorch.
Inoltre, non devi attenerti a un solo modello pre-addestrato. Finché disponi delle risorse e del tempo, puoi sempre implementare più modelli pre-addestrati a vantaggio della tua applicazione.