A barreira para um treinamento de IA eficaz e confiável caiu drasticamente graças ao lançamento público de muitos modelos pré-treinados. Usando modelos de linguagem pré-treinados, pesquisadores independentes e pequenas empresas podem otimizar processos analíticos, aumentar a produtividade e obter informações valiosas por meio do uso da IA.
Os modelos de linguagem pré-treinados são um tipo de inteligência artificial (IA) que pode gerar texto, traduzir idiomas, escrever diferentes tipos de conteúdo criativo e responder às suas perguntas de maneira informativa. Treinada em uma enorme quantidade de dados textuais, ela aprendeu como se comunicar e gerar texto que se assemelha a uma conversa humana em resposta a uma ampla gama de prompts e perguntas.
No mundo dos negócios, os modelos de linguagem pré-treinados têm o potencial de melhorar a eficiência e a produtividade dos negócios, melhorar a experiência do cliente e criar novos produtos e serviços.
Agora existem muitos modelos de linguagem pré-treinados que você pode usar e ajustar. Dependendo do seu problema específico, você pode querer usar um formulário em vez de outro. Então, como você sabe qual modelo pré-treinado é o certo para você usar? Verificar Sinais de que você está falando com um bot de IA.
Para ajudá-lo a decidir, aqui estão alguns dos modelos de idiomas pré-treinados mais populares que você pode usar para aumentar sua produtividade e negócios.
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1. BERT (Representações Codificadas Bidirecionais de Transformadores)
O BERT é um decodificador que revolucionou o Processamento de Linguagem Natural (NLP) com seu mecanismo de auto-atenção. Ao contrário das tradicionais redes neurais recorrentes (RNN) que processam frases uma palavra após a outra, o mecanismo de auto-atenção do BERT permite pesar a importância das palavras em uma sequência, calculando as pontuações de atenção entre elas.
Treinado em um enorme conjunto de dados de texto e código, o BERT aprende como criar representações de palavras e frases. Essas representações podem ser usadas para executar uma variedade de tarefas, como determinar o significado semântico de palavras e frases, identificar relações entre palavras e frases e traduzir idiomas.
Os modelos BERT têm a capacidade de entender o contexto mais profundo em uma sequência de palavras. Isso torna os modelos BERT ideais para aplicativos que exigem forte incorporação contextual.Eles têm forte desempenho em várias tarefas de processamento de linguagem natural, como classificação de texto, reconhecimento de entidade nomeada e resposta a perguntas.
Os modelos BERT são geralmente grandes e requerem hardware caro para treinar. Portanto, embora considerado o melhor para muitos aplicativos de NLP, a desvantagem do treinamento de modelos BERT é que o processo costuma ser muito caro e demorado.
2. DistilBERT (BERT aprimorado)
Você está procurando sintonizar um modelo BERT, mas não tem dinheiro ou tempo? O DistilBERT é uma versão menor e mais eficiente do BERT que retém cerca de 95% de seu desempenho enquanto usa apenas metade dos parâmetros!
O DistilBERT foi desenvolvido usando uma técnica chamada compressão de modelo, que envolve reduzir o tamanho do modelo sem perder desempenho. Isso é feito removendo algumas camadas do modelo e treinando-o em um conjunto de dados menor.
O DistilBERT usa uma abordagem de treinamento professor-aluno em que BERT é o professor e DistilBERT é o aluno. O processo de treinamento envolve obter o conhecimento do professor sobre o aluno treinando o DistilBERT para imitar o comportamento e as probabilidades de saída do BERT.
Devido ao processo de compactação, o DistilBERT não possui integrações de tipo de recurso, reduziu cabeçalhos de atenção e menos camadas de feed. Isso atinge um tamanho de amostra muito menor, mas sacrifica algum desempenho.
Assim como o BERT, o DistilBERT é melhor usado para classificação de texto, reconhecimento de entidade nomeada, similaridade e paráfrase de texto, resposta a perguntas e análise de sentimento. O uso do DistilBERT pode não fornecer o mesmo nível de precisão do BERT. No entanto, usar o DistilBERT permite ajustar seu modelo mais rapidamente, gastando menos em treinamento.
Aqui estão alguns dos benefícios de usar o DistilBERT:
- Menor em tamanho que o BERT, o que o torna mais eficiente em termos de recursos.
- Mais rápido que o BERT, o que o torna mais adequado para aplicações em tempo real.
- Ele ainda funciona bem em uma ampla variedade de tarefas.
3. GPT (transformador pré-treinado generativo)
Precisa de algo para ajudá-lo a criar conteúdo, fazer sugestões ou resumir o texto? O GPT é um modelo OpenAI pré-treinado que produz texto coerente e contextualmente relevante.
Ao contrário do BERT, que é projetado de acordo com a arquitetura do adaptador de codificação, o GPT é projetado como um adaptador de decodificação. Isso permite que o GPT seja excelente em prever as próximas palavras com base no contexto da sequência anterior. O GPT treina grandes quantidades de texto na Internet, aprendendo padrões e relações entre palavras e frases. Isso permite que o GPT saiba quais palavras são mais apropriadas para usar em um determinado cenário. Por ser um modelo pré-treinado popular, existem ferramentas avançadas como AutoGPT Você pode usá-los para beneficiar seus negócios e empresa.
Embora seja ótimo para simular a linguagem humana, o GPT não tem base em fatos além do conjunto de dados usado para treinar o modelo. Como ele só se preocupa se gera palavras lógicas com base no contexto das palavras anteriores, pode fornecer respostas incorretas, inventadas ou irrealistas de tempos em tempos. Outro problema que você pode encontrar com a configuração do GPT é que o OpenAI só permite acesso por meio da API. Então, se você deseja definir GPT ou continuar com Treinamento ChatGPT com seus dados personalizados você precisará pagar pela chave de API.
4. T5 (conversor de texto para texto)
O T5 é um modelo de NLP altamente versátil que combina arquiteturas de codificador e decodificador para atender a uma ampla gama de tarefas de NLP. O T5 pode ser usado para classificação de texto, resumo, tradução, resposta a perguntas e análise de sentimentos.
Com tamanhos de módulo pequeno, médio e grande no T5, você pode obter o modelo de adaptador de decodificador que melhor atende às suas necessidades em termos de desempenho, precisão, tempo de treinamento e custo de ajuste fino. Os modelos T5 são mais bem usados quando você pode implementar apenas um modelo para seus aplicativos de tarefa NLP. No entanto, se você precisar ter o melhor desempenho de NLP, talvez queira usar um modelo separado para tarefas de codificação e decodificação.
5. ResNet (Rede Neural Residual)
Você está procurando um modelo que possa concluir tarefas de visão computacional? ResNet é um modelo de aprendizado profundo construído em uma estrutura de arquitetura rede neural convolucional (CNN), que é útil para tarefas de visão computacional, como reconhecimento de imagem, detecção de objetos e segmentação semântica. Como o ResNet é um modelo de linguagem pré-treinado popular, você pode encontrar modelos ajustados e, em seguida, usar Transferência de aprendizagem Para treinar o modelo mais rápido.
O ResNet funciona primeiro compreendendo a diferença entre entradas e saídas, também conhecidas como resíduos. Depois de determinar os valores restantes, a ResNet se concentra em descobrir o que é mais provável entre essas entradas e saídas. Ao treinar o ResNet em um grande conjunto de dados, o modelo aprendeu padrões e recursos complexos e pode entender a forma natural dos objetos, o que torna o ResNet excelente no preenchimento entre a entrada e a saída de uma imagem.
Como a ResNet só desenvolve seu entendimento com base no conjunto de dados fornecido, o overfitting pode ser um problema. Isso significa que, se o conjunto de dados para um determinado tópico for insuficiente, o ResNet pode identificar erroneamente um tópico. Portanto, se você for usar o modelo ResNet, precisará ajustar o modelo com um grande conjunto de dados para garantir a confiabilidade.
6. VGGNet (Visual Engineering Group Network)
O VGGNet é outro modelo popular de visão computacional que é mais fácil de entender e implementar do que o ResNet. Embora menos poderoso, o VGGNet usa uma abordagem mais direta do que o ResNet, usando uma arquitetura padronizada que divide as imagens em pedaços menores e aprende gradualmente seus recursos.
Com esse método mais simples de análise de imagens, o VGGNet é fácil de entender, implementar e modificar, mesmo para pesquisadores relativamente novos ou profissionais de aprendizado profundo. Você também pode usar VGGNet em vez de ResNet se tiver um conjunto de dados e recursos limitados e quiser ajustar o modelo para ser mais eficiente em uma área específica. Verificar Maneiras de usar IA para simplificar o trabalho remoto e híbrido.
Muitos outros modelos pré-treinados estão disponíveis
Espero que agora você tenha uma ideia melhor dos modelos de linguagem pré-treinados que você pode usar para o seu projeto. Os modelos discutidos são alguns dos mais populares em termos de seus respectivos campos. Lembre-se de que existem muitos outros modelos pré-treinados disponíveis publicamente em bibliotecas de aprendizado profundo, como TensorFlow Hub e PyTorch.
Além disso, você não precisa se limitar a um modelo pré-treinado. Contanto que você tenha recursos e tempo, sempre poderá implementar vários modelos de linguagem pré-treinados que são úteis para seu aplicativo. Você pode ver agora Habilidades básicas que um engenheiro de script de comando deve ter.
