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L'obstacle à la formation d'une IA efficace et fiable a été considérablement réduit grâce à la publication de nombreux modèles pré-formés. Grâce aux modèles préformés, les chercheurs indépendants et les petites entreprises peuvent rationaliser les processus, améliorer la productivité et obtenir des informations précieuses grâce à l'utilisation de l'IA.
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Il existe maintenant de nombreux modèles pré-formés que vous pouvez utiliser et affiner. Selon votre problème spécifique, vous voudrez peut-être utiliser un modèle plutôt qu'un autre. Alors, comment savez-vous quel modèle pré-formé utiliser ?
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Pour vous aider à décider, voici quelques-uns des modèles pré-formés les plus populaires que vous pouvez utiliser pour augmenter votre travail et la productivité de votre entreprise.
1. BERT (représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs)
BERT est un transformateur d'encodeur qui a révolutionné le traitement du langage naturel (NLP) avec son mécanisme d'auto-attention. Contrairement aux réseaux de neurones récurrents traditionnels (RNN) qui traitent les phrases un mot après l'autre, le mécanisme d'auto-attention du BERT permet au modèle de peser l'importance des mots dans une séquence en calculant les scores d'attention entre eux.
Les modèles BERT ont la capacité de comprendre le contexte plus profond d'une séquence de mots. Cela rend les modèles BERT idéaux pour les applications qui nécessitent une intégration contextuelle puissante et des performances élevées dans diverses tâches NLP telles que la classification de texte, la reconnaissance d'entités nommées et la réponse aux questions.
Les modèles BERT sont généralement volumineux et nécessitent un matériel coûteux pour s'entraîner. Ainsi, bien que considéré comme le meilleur pour de nombreuses applications NLP, l'inconvénient de la formation des modèles BERT est que le processus est souvent coûteux et prend du temps.
2. DistilBERT (BRET distillé):
Vous cherchez à affiner un modèle BERT mais vous n'avez ni l'argent ni le temps nécessaires ? DistilBERT est une version distillée de BERT qui conserve environ 95 % de ses performances tout en n'utilisant que la moitié du nombre de paramètres !
DistilBERT utilise une approche de formation enseignant-étudiant où BERT est l'enseignant et DistilBERT est l'étudiant. Le processus de formation consiste à distiller les connaissances de l'enseignant à l'élève en formant DistilBERT pour imiter le comportement et les probabilités de sortie BERT.
En raison du processus de distillation, DistilBERT n'a pas d'incorporations de type jeton, a des têtes d'attention réduites et moins de couches d'anticipation. Cela permet d'obtenir une taille de modèle nettement plus petite mais sacrifie certaines performances.
Tout comme BERT, DistilBERT est mieux utilisé dans la classification de texte, la reconnaissance d'entités nommées, la similarité et la paraphrase de texte, la réponse aux questions et l'analyse des sentiments. L'utilisation de DistilBERT peut ne pas vous offrir le même niveau de précision qu'avec BERT. Cependant, l'utilisation de DistilBERT vous permet d'affiner votre modèle beaucoup plus rapidement tout en dépensant moins en formation.
3. GPT (transformateur génératif pré-formé)
Avez-vous besoin de quelque chose pour vous aider à générer du contenu, faire des suggestions ou résumer du texte ? GPT est le modèle pré-entraîné d'OpenAI qui produit des textes cohérents et contextuellement pertinents.
Contrairement à BERT, qui est conçu sous l'architecture de transformateur de codeur, GPT est conçu comme un transformateur de décodeur. Cela permet à GPT d'être excellent pour prédire les mots suivants en fonction du contexte de la séquence précédente. Formé sur de grandes quantités de texte sur Internet, GPT a appris des modèles et des relations entre les mots et les phrases. Cela permet à GPT de savoir quels mots sont les plus appropriés à utiliser dans un certain scénario. Étant un modèle pré-formé populaire, il y a outils avancés tels que AutoGPT que vous pouvez utiliser au profit de votre travail et de votre entreprise.
Bien qu'il soit excellent pour imiter le langage humain, GPT n'a aucune base factuelle en dehors de l'ensemble de données utilisé pour former le modèle. Puisqu'il ne se soucie que de générer des mots qui ont du sens en fonction du contexte des mots précédents, il peut parfois fournir des réponses incorrectes, inventées ou non factuelles. Un autre problème que vous pourriez rencontrer lors du réglage fin de GPT est qu'OpenAI n'autorise l'accès que via une API. Ainsi, que vous souhaitiez affiner GPT ou continuez simplement à former ChatGPT avec vos données personnalisées , vous devrez payer pour une clé API.
4. T5 (transformateur de transfert de texte à texte)
T5 est un modèle NLP très polyvalent qui combine à la fois des architectures d'encodeur et de décodeur pour s'attaquer à un large éventail de tâches NLP. T5 peut être utilisé pour la classification de texte, le résumé, la traduction, la réponse aux questions et l'analyse des sentiments.
Avec T5 ayant des tailles de modèle petites, de base et grandes, vous pouvez obtenir un modèle de transformateur d'encodeur-décodeur qui répond mieux à vos besoins en termes de performances, de précision, de temps de formation et de coût de réglage fin. Les modèles T5 sont mieux utilisés lorsque vous ne pouvez implémenter qu'un seul modèle pour vos applications de tâches NLP. Toutefois, si vous devez disposer des meilleures performances NLP, vous pouvez utiliser un modèle distinct pour les tâches d'encodage et de décodage.
5. ResNet (réseau neuronal résiduel)
Vous recherchez un modèle capable d'effectuer des tâches de vision par ordinateur ? ResNet est un modèle d'apprentissage en profondeur conçu sous l'architecture de réseau neuronal convolutif (CNN) qui est utile pour les tâches de vision par ordinateur telles que la reconnaissance d'images, la détection d'objets et la segmentation sémantique. Avec ResNet étant un modèle pré-formé populaire, vous pouvez trouver des modèles affinés, puis utiliser apprentissage par transfert pour une formation plus rapide des modèles .
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ResNet fonctionne en comprenant d'abord la différence entre l'entrée et la sortie, également appelées 'résidus'. Une fois les résidus identifiés, ResNet se concentre sur la détermination de ce qui est le plus probable entre ces entrées et ces sorties. En entraînant ResNet sur un grand ensemble de données, le modèle a appris des modèles et des fonctionnalités complexes et peut comprendre à quoi ressemblent normalement les objets, ce qui rend ResNet excellent pour remplir les intermédiaires entre l'entrée et la sortie d'une image.
Étant donné que ResNet ne développe sa compréhension qu'en fonction de l'ensemble de données fourni, le surajustement peut être un problème. Cela signifie que si l'ensemble de données pour un sujet spécifique était insuffisant, ResNet peut identifier à tort un sujet. Ainsi, si vous deviez utiliser un modèle ResNet, vous devrez affiner le modèle avec un ensemble de données substantiel pour garantir la fiabilité.
6. VGGNet (réseau de groupe de géométrie visuelle)
VGGNet est un autre modèle de vision par ordinateur populaire qui est plus facile à comprendre et à mettre en œuvre que ResNet. Bien que moins puissant, VGGNet utilise une approche plus simple que ResNet, utilisant une architecture uniforme qui divise les images en plus petits morceaux, puis apprend progressivement ses fonctionnalités.
Avec cette méthode plus simple d'analyse d'images, VGGNet est plus facile à comprendre, à mettre en œuvre et à modifier, même pour les chercheurs relativement nouveaux ou les praticiens de l'apprentissage en profondeur. Vous pouvez également utiliser VGGNet sur ResNet si vous disposez d'un ensemble de données et de ressources limités et souhaitez affiner le modèle pour qu'il soit plus efficace dans un domaine spécifique.
De nombreux autres modèles préformés sont disponibles
J'espère que vous avez maintenant une meilleure idée des modèles pré-formés que vous pouvez utiliser pour votre projet. Les modèles discutés sont parmi les plus populaires en termes de leurs domaines respectifs. Gardez à l'esprit qu'il existe de nombreux autres modèles pré-formés accessibles au public dans les bibliothèques d'apprentissage en profondeur, telles que TensorFlow Hub et PyTorch.
De plus, vous n'êtes pas obligé de vous en tenir à un seul modèle pré-formé. Tant que vous avez les ressources et le temps, vous pouvez toujours implémenter plusieurs modèles pré-formés qui profitent à votre application.