Die 6 besten vorgefertigten Modelle für Arbeit und Business

Dank der öffentlichen Veröffentlichung vieler vorab trainierter Modelle ist die Hürde für das Training einer effektiven und zuverlässigen KI deutlich gesunken. Mit den vorab trainierten Modellen können unabhängige Forscher und kleinere Unternehmen durch den Einsatz von KI Prozesse rationalisieren, die Produktivität steigern und wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

Mittlerweile gibt es viele vorab trainierte Modelle, die Sie verwenden und optimieren können. Abhängig von Ihrem spezifischen Problem möchten Sie möglicherweise ein Modell einem anderen vorziehen. Woher wissen Sie also, welches vorab trainierte Modell Sie verwenden sollen?

Um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, finden Sie hier einige der beliebtesten vorgefertigten Modelle, mit denen Sie Ihre Arbeits- und Geschäftsproduktivität steigern können.

1. BERT (Bidirektionale Encoder-Darstellungen von Transformatoren)

BERT ist ein Encoder-Transformator, der mit seinem Selbstaufmerksamkeitsmechanismus die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) revolutioniert hat. Im Gegensatz zu herkömmlichen rekurrenten neuronalen Netzen (RNN), die Sätze ein Wort nach dem anderen verarbeiten, sind BERTs Der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es dem Modell, die Wichtigkeit von Wörtern in einer Sequenz durch die Berechnung von Aufmerksamkeitswerten abzuwägen zwischen ihnen.

BERT-Modelle sind in der Lage, den tieferen Kontext einer Wortfolge zu verstehen. Dies macht BERT-Modelle ideal für Anwendungen, die eine leistungsstarke kontextbezogene Einbettung erfordern Leistung bei verschiedenen NLP-Aufgaben wie Textklassifizierung, Erkennung benannter Entitäten und Fragen antworten.

BERT-Modelle sind typischerweise groß und erfordern zum Trainieren teure Hardware. Obwohl das Training von BERT-Modellen als das Beste für viele NLP-Anwendungen angesehen wird, besteht der Nachteil darin, dass der Prozess oft teuer und zeitaufwändig ist.

2. DistilBERT (Destilliertes BERT):

Sie möchten ein BERT-Modell verfeinern, haben aber weder das nötige Geld noch die nötige Zeit? DistilBERT ist eine destillierte Version von BERT, die etwa 95 % ihrer Leistung beibehält und dabei nur die Hälfte der Parameter verwendet!

DistilBERT verwendet einen Lehrer-Schüler-Ausbildungsansatz, bei dem BERT der Lehrer und DistilBERT der Schüler ist. Der Trainingsprozess beinhaltet die Destillation des Wissens des Lehrers an den Schüler, indem DistilBERT so trainiert wird, dass es das Verhalten und die Ausgabewahrscheinlichkeiten von BERT nachahmt.

Aufgrund des Destillationsprozesses verfügt DistilBERT über keine tokenartigen Einbettungen, hat weniger Aufmerksamkeitsköpfe und weniger Feed-Forward-Schichten. Dadurch wird eine deutlich kleinere Modellgröße erreicht, allerdings geht die Leistung etwas verloren.

Genau wie BERT eignet sich DistilBERT am besten für die Textklassifizierung, die Erkennung benannter Entitäten, Textähnlichkeit und -paraphrasierung, die Beantwortung von Fragen und die Stimmungsanalyse. Die Verwendung von DistilBERT bietet Ihnen möglicherweise nicht das gleiche Maß an Genauigkeit wie BERT. Durch die Verwendung von DistilBERT können Sie Ihr Modell jedoch viel schneller verfeinern und gleichzeitig weniger für das Training aufwenden.

3. GPT (Generative Pre-Trained Transformer)

Benötigen Sie etwas, das Ihnen bei der Erstellung von Inhalten hilft, Vorschläge macht oder Texte zusammenfasst? GPT ist das vorab trainierte Modell von OpenAI, das kohärente und kontextrelevante Texte produziert.

Im Gegensatz zu BERT, das auf der Encoder-Transformator-Architektur basiert, ist GPT als Decoder-Transformator konzipiert. Dadurch kann GPT die nächsten Wörter basierend auf dem Kontext der vorherigen Sequenz hervorragend vorhersagen. GPT wurde anhand riesiger Textmengen im Internet geschult und lernte Muster und Beziehungen zwischen Wörtern und Sätzen. Dadurch kann GPT erkennen, welche Wörter in einem bestimmten Szenario am besten geeignet sind. Da es sich um ein beliebtes vorab trainiertes Modell handelt, gibt es solche erweiterte Tools wie AutoGPT die Sie für Ihre Arbeit und Ihr Unternehmen nutzen können.

Obwohl GPT hervorragend darin ist, die menschliche Sprache nachzuahmen, verfügt es über keine Faktenbasis außer dem Datensatz, der zum Trainieren des Modells verwendet wird. Da es sich nur darum kümmert, ob Wörter generiert werden, die auf der Grundlage des Kontexts vorheriger Wörter einen Sinn ergeben, kann es von Zeit zu Zeit zu falschen, erfundenen oder nicht sachlichen Antworten kommen. Ein weiteres Problem bei der Feinabstimmung von GPT besteht möglicherweise darin, dass OpenAI den Zugriff nur über eine API zulässt. Egal, ob Sie GPT verfeinern möchten oder Trainieren Sie ChatGPT einfach weiter mit Ihren benutzerdefinierten Daten, müssen Sie für einen API-Schlüssel bezahlen.

4. T5 (Text-zu-Text-Übertragungstransformator)

T5 ist ein äußerst vielseitiges NLP-Modell, das Encoder- und Decoder-Architekturen kombiniert, um eine breite Palette von NLP-Aufgaben zu bewältigen. T5 kann zur Textklassifizierung, Zusammenfassung, Übersetzung, Beantwortung von Fragen und Stimmungsanalyse verwendet werden.

Da es beim T5 kleine, Basis- und große Modellgrößen gibt, können Sie ein Encoder-Decoder-Transformatormodell erhalten das Ihren Anforderungen in Bezug auf Leistung, Genauigkeit, Schulungszeit und Kosten besser entspricht Feinabstimmung. T5-Modelle werden am besten genutzt, wenn Sie nur ein Modell für Ihre NLP-Aufgabenanwendungen implementieren können. Wenn Sie jedoch die beste NLP-Leistung benötigen, möchten Sie möglicherweise ein separates Modell für Kodierungs- und Dekodierungsaufgaben verwenden.

5. ResNet (Rest-Neuronales Netzwerk)

Suchen Sie nach einem Modell, das Computer-Vision-Aufgaben erledigen kann? ResNet ist ein Deep-Learning-Modell, das unter der Convolutional Neural Network Architecture (CNN) entwickelt wurde. Dies ist nützlich für Computer-Vision-Aufgaben wie Bilderkennung, Objekterkennung und Semantik Segmentierung. Da ResNet ein beliebtes vorab trainiertes Modell ist, können Sie fein abgestimmte Modelle finden und dann verwenden Transferlernen für schnelleres Modelltraining.

ResNet funktioniert, indem es zunächst den Unterschied zwischen Eingabe und Ausgabe, auch bekannt als „Residuen“, versteht. Nach Nachdem die Residuen identifiziert sind, konzentriert sich ResNet darauf, herauszufinden, was zwischen diesen Ein- und Ausgängen am wahrscheinlichsten ist. Durch das Training von ResNet anhand eines großen Datensatzes lernte das Modell komplexe Muster und Funktionen und kann verstehen, was Objekte sehen normalerweise so aus, wodurch ResNet hervorragend dazu geeignet ist, die Zwischenräume zwischen Ein- und Ausgabe eines Objekts zu füllen Bild.

Da ResNet sein Verständnis nur auf der Grundlage des angegebenen Datensatzes entwickelt, könnte eine Überanpassung ein Problem sein. Das heißt, wenn der Datensatz für ein bestimmtes Subjekt nicht ausreicht, kann es sein, dass ResNet ein Subjekt fälschlicherweise identifiziert. Wenn Sie also ein ResNet-Modell verwenden würden, müssten Sie das Modell mit einem umfangreichen Datensatz verfeinern, um die Zuverlässigkeit sicherzustellen.

6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)

VGGNet ist ein weiteres beliebtes Computer-Vision-Modell, das einfacher zu verstehen und zu implementieren ist als ResNet. Obwohl weniger leistungsstark, verwendet VGGNet einen einfacheren Ansatz als ResNet und verwendet eine einheitliche Architektur, die Bilder in kleinere Teile zerlegt und dann nach und nach ihre Funktionen erlernt.

Mit dieser einfacheren Methode zur Bildanalyse ist VGGNet einfacher zu verstehen, zu implementieren und zu ändern, selbst für relativ neue Forscher oder Praktiker des Deep Learning. Möglicherweise möchten Sie VGGNet auch über ResNet verwenden, wenn Sie über einen begrenzten Datensatz und begrenzte Ressourcen verfügen und das Modell verfeinern möchten, um in einem bestimmten Bereich effektiver zu sein.

Zahlreiche weitere vorgefertigte Modelle sind verfügbar

Hoffentlich haben Sie jetzt eine bessere Vorstellung davon, welche vorab trainierten Modelle Sie für Ihr Projekt verwenden können. Die besprochenen Modelle gehören in ihrem jeweiligen Fachgebiet zu den beliebtesten. Bedenken Sie, dass es in Deep-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow Hub und PyTorch viele andere vorab trainierte Modelle öffentlich verfügbar gibt.

Außerdem müssen Sie sich nicht nur an ein vorab trainiertes Modell halten. Solange Sie über die Ressourcen und die Zeit verfügen, können Sie jederzeit mehrere vorab trainierte Modelle implementieren, die Ihrer Anwendung zugute kommen.