Home-theater-designers
Etkili ve güvenilir bir yapay zekayı eğitmenin önündeki engeller, birçok önceden eğitilmiş modelin halka açıklanması sayesinde önemli ölçüde azaldı. Önceden eğitilmiş modellerle bağımsız araştırmacılar ve küçük işletmeler yapay zeka kullanarak süreçleri kolaylaştırabilir, üretkenliği artırabilir ve değerli içgörüler elde edebilir.
Günün MUO videosu İÇERİKLE DEVAM ETMEK İÇİN KAYDIRIN
Artık kullanabileceğiniz ve ince ayar yapabileceğiniz birçok önceden eğitilmiş model var. Özel probleminize bağlı olarak, bir modeli diğerine göre kullanmak isteyebilirsiniz. Peki hangi önceden eğitilmiş modeli kullanacağınızı nasıl bileceksiniz?
Karar vermenize yardımcı olması için, işinizi ve iş üretkenliğinizi artırmak için kullanabileceğiniz en popüler önceden eğitilmiş modellerden bazılarını burada bulabilirsiniz.
1. BERT (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri)
BERT, öz-dikkat mekanizmasıyla doğal dil işlemede (NLP) devrim yaratan bir kodlayıcı dönüştürücüdür. Cümleleri birbiri ardına işleyen geleneksel tekrarlayan sinir ağlarının (RNN) aksine, BERT'nin kendi kendine dikkat mekanizması, modelin bir dizideki kelimelerin önemini aralarındaki dikkat puanlarını hesaplayarak tartmasına olanak tanır.
mac için ücretsiz film düzenleme yazılımı
BERT modelleri, bir kelime dizisindeki daha derin bağlamı anlama yeteneğine sahiptir. Bu, BERT modellerini, metin sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanıma ve soru yanıtlama gibi çeşitli NLP görevlerinde güçlü performansa sahip güçlü bağlamsal yerleştirme gerektiren uygulamalar için ideal hale getirir.
BERT modelleri genellikle büyüktür ve eğitilmesi için pahalı donanımlar gerektirir. Bu nedenle, birçok NLP uygulaması için en iyisi olarak kabul edilse de, BERT modellerini eğitmenin dezavantajı, sürecin genellikle pahalı ve zaman alıcı olmasıdır.
2. DistilBERT (Damıtılmış BERT):
Bir BERT modelinde ince ayar yapmak istiyorsunuz ancak gerekli paraya veya zamana sahip değil misiniz? DistilBERT, parametre sayısının yalnızca yarısını kullanırken performansının yaklaşık %95'ini koruyan damıtılmış bir BERT sürümüdür!
DistilBERT, BERT'nin öğretmen ve DistilBERT'in öğrenci olduğu bir öğretmen-öğrenci eğitimi yaklaşımı kullanır. Eğitim süreci, davranışı taklit etmek için DistilBERT'i eğiterek öğretmenin bilgisini öğrenciye damıtmayı ve BERT'nin çıktı olasılıklarını içerir.
Damıtma işlemi nedeniyle, DistilBERT belirteç tipi gömmelere sahip değildir, azaltılmış dikkat kafalarına ve daha az ileri beslemeli katmanlara sahiptir. Bu, önemli ölçüde daha küçük bir model boyutu sağlar, ancak performansın bir kısmını feda eder.
Tıpkı BERT gibi, DistilBERT de en iyi metin sınıflandırmasında, adlandırılmış varlık tanımada, metin benzerliği ve başka kelimelerle ifade etmede, soru yanıtlamada ve duygu analizinde kullanılır. DistilBERT'i kullanmak size BERT ile aynı düzeyde doğruluk sağlamayabilir. Bununla birlikte, DistilBERT kullanmak, eğitim için daha az harcama yaparken modelinize çok daha hızlı ince ayar yapmanızı sağlar.
3. GPT (Önceden Eğitilmiş Üretken Transformatör)
İçerik oluşturmanıza, önerilerde bulunmanıza veya metni özetlemenize yardımcı olacak bir şeye mi ihtiyacınız var? GPT, OpenAI'nin tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı metinler üreten önceden eğitilmiş modelidir.
Enkoder trafo mimarisi altında tasarlanan BERT'den farklı olarak GPT, dekoder trafosu olarak tasarlanmıştır. Bu, GPT'nin önceki dizinin bağlamına dayalı olarak sonraki kelimeleri tahmin etmede mükemmel olmasını sağlar. İnternetteki çok miktarda metin üzerinde eğitilen GPT, kalıpları ve kelimeler ile cümleler arasındaki ilişkileri öğrendi. Bu, GPT'nin belirli bir senaryoda hangi kelimelerin kullanılmasının en uygun olduğunu bilmesini sağlar. Önceden eğitilmiş popüler bir model olarak, AutoGPT gibi gelişmiş araçlar işinize ve işinize fayda sağlamak için kullanabileceğiniz.
İnsan dilini taklit etmede harika olmasına rağmen, GPT'nin modeli eğitmek için kullanılan veri seti dışında hiçbir gerçek temeli yoktur. Yalnızca önceki kelimelerin bağlamına göre anlam ifade eden kelimeler üretmesiyle ilgilendiğinden, zaman zaman yanlış, uydurma veya gerçek dışı cevaplar verebilir. GPT'de ince ayar yapmanıza neden olabilecek başka bir sorun da, OpenAI'nin yalnızca bir API aracılığıyla erişime izin vermesidir. İster GPT'de ince ayar yapmak isteyin, ister ChatGPT'yi özel verilerinizle eğitmeye devam edin , bir API anahtarı için ödeme yapmanız gerekecek.
4. T5 (Metinden Metne Aktarım Transformatörü)
T5, çok çeşitli NLP görevlerinin üstesinden gelmek için hem kodlayıcı hem de kod çözücü mimarilerini birleştiren çok yönlü bir NLP modelidir. T5, metin sınıflandırması, özetleme, çeviri, soru yanıtlama ve duygu analizi için kullanılabilir.
dizüstü bilgisayarda daha fazla bellek nasıl elde edilir
Küçük, temel ve büyük model boyutlarına sahip T5 ile performans, doğruluk, eğitim süresi ve ince ayar maliyeti açısından ihtiyaçlarınıza daha uygun bir enkoder-dekoder trafo modeli elde edebilirsiniz. T5 modelleri, NLP görev uygulamalarınız için yalnızca bir model uygulayabildiğiniz zaman en iyi şekilde kullanılır. Ancak, en iyi NLP performansına sahip olmanız gerekiyorsa, kodlama ve kod çözme görevleri için ayrı bir model kullanmak isteyebilirsiniz.
5. ResNet (Artık Sinir Ağı)
Bilgisayarla görme görevlerini tamamlayabilecek bir model mi arıyorsunuz? ResNet, görüntü tanıma, nesne algılama ve semantik bölümleme gibi bilgisayarla görme görevleri için kullanışlı olan, Konvolüsyonel Sinir Ağı Mimarisi (CNN) altında tasarlanmış bir derin öğrenme modelidir. Önceden eğitilmiş popüler bir model olan ResNet ile ince ayarlı modeller bulabilir, ardından Daha hızlı model eğitimi için öğrenmeyi aktarın .
ResNet, önce 'kalıntılar' olarak da bilinen girdi ve çıktı arasındaki farkı anlayarak çalışır. Artıklar belirlendikten sonra, ResNet bu girdiler ve çıktılar arasında neyin en olası olduğunu bulmaya odaklanır. ResNet'i büyük bir veri kümesi üzerinde eğiterek, model karmaşık kalıpları ve özellikleri öğrendi ve nesnelerin normalde neye benzediğini anlayabilir, bu da ResNet'i bir görüntünün girdi ve çıktısının aralarını doldurmada mükemmel hale getirir.
ResNet, anlayışını yalnızca verilen veri kümesine dayalı olarak geliştirdiğinden, fazla uydurma bir sorun olabilir. Bu, belirli bir özne için veri kümesinin yetersiz olması durumunda, ResNet'in bir özneyi yanlış tanımlayabileceği anlamına gelir. Bu nedenle, bir ResNet modeli kullanacak olsaydınız, güvenilirliği sağlamak için modelde önemli bir veri seti ile ince ayar yapmanız gerekirdi.
bilgisayar uykudan uyanmıyor
6. VGGNet (Görsel Geometri Grup Ağı)
VGGNet, anlaşılması ve uygulanması ResNet'ten daha kolay olan bir diğer popüler bilgisayarlı görme modelidir. Daha az güçlü olmasına rağmen VGGNet, görüntüleri daha küçük parçalara bölen ve ardından yavaş yavaş özelliklerini öğrenen tek tip bir mimari kullanan ResNet'ten daha basit bir yaklaşım kullanır.
Görüntüleri analiz etmenin bu daha basit yöntemiyle, VGGNet'in anlaşılması, uygulanması ve değiştirilmesi nispeten yeni araştırmacılar veya derin öğrenme uygulayıcıları için bile daha kolaydır. Sınırlı bir veri kümeniz ve kaynaklarınız varsa ve belirli bir alanda daha etkili olması için modele ince ayar yapmak istiyorsanız, ResNet üzerinden VGGNet'i de kullanmak isteyebilirsiniz.
Çok Sayıda Önceden Eğitilmiş Model Mevcuttur
Umarız, projeniz için hangi önceden eğitilmiş modelleri kullanabileceğinize dair artık daha iyi bir fikriniz vardır. Tartışılan modeller, kendi alanları açısından en popüler olanlardan bazılarıdır. TensorFlow Hub ve PyTorch gibi derin öğrenme kitaplıklarında genel kullanıma açık birçok önceden eğitilmiş model olduğunu unutmayın.
Ayrıca, yalnızca önceden eğitilmiş bir modele bağlı kalmak zorunda değilsiniz. Kaynaklarınız ve zamanınız olduğu sürece, uygulamanıza fayda sağlayan önceden eğitilmiş birden çok modeli her zaman uygulayabilirsiniz.