Home-theater-designers
多くの事前トレーニング済みモデルが公開されているおかげで、効果的で信頼性の高い AI をトレーニングする障壁は大幅に低くなりました。事前トレーニングされたモデルを使用すると、独立した研究者や中小企業は、AI の使用を通じてプロセスを合理化し、生産性を向上させ、貴重な洞察を得ることができます。
今日のMUOビデオ スクロールしてコンテンツを続けてください
現在、使用して微調整できる事前トレーニング済みモデルが多数あります。特定の問題に応じて、あるモデルを別のモデルよりも使用したい場合があります。では、どの事前トレーニング済みモデルを使用するべきかをどうやって知ることができるのでしょうか?
決定を助けるために、仕事とビジネスの生産性を向上させるために使用できる最も人気のある事前トレーニング済みモデルをいくつか紹介します。
civ5をプレイする楽しい方法
1. BERT (トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現)
BERT は、セルフ アテンション メカニズムで自然言語処理 (NLP) に革命をもたらしたエンコーダー トランスフォーマーです。文を単語ごとに処理する従来のリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) とは異なり、BERT の自己注意メカニズムを使用すると、モデルは単語間の注意スコアを計算することで、シーケンス内の単語の重要性を重み付けできます。
BERT モデルには、一連の単語のより深いコンテキストを理解する機能があります。このため、BERT モデルは、テキスト分類、固有表現認識、質問応答などのさまざまな NLP タスクにわたって強力なパフォーマンスを発揮する強力なコンテキスト埋め込みを必要とするアプリケーションに最適です。
通常、BERT モデルは大きく、トレーニングには高価なハードウェアが必要です。したがって、多くの NLP アプリケーションにとって最適であると考えられていますが、BERT モデルのトレーニングの欠点は、プロセスが高価で時間がかかることが多いことです。
2. DitilBERT (蒸留 BERT):
BERT モデルを微調整したいと考えていますが、必要なお金や時間がありませんか? DistilBERT は BERT の精製バージョンで、パフォーマンスの約 95% を維持しながら、使用するパラメータの数は半分だけです。
DistilBERT は、BERT が教師、DistilBERT が生徒という教師対生徒のトレーニング アプローチを採用しています。トレーニング プロセスには、動作と出力確率 BERT を模倣するように DistilBERT をトレーニングすることによって、教師の知識を生徒に蒸留することが含まれます。
蒸留プロセスのため、DistilBERT にはトークンタイプの埋め込みがなく、アテンション ヘッドが減り、フィードフォワード層が少なくなります。これにより、モデル サイズが大幅に小さくなりますが、パフォーマンスがある程度犠牲になります。
PDFから画像を保存する方法
BERT と同様に、DistilBERT は、テキスト分類、固有表現認識、テキストの類似性と言い換え、質問応答、感情分析に最もよく活用されます。 DistilBERT を使用しても、BERT と同じレベルの精度が得られない可能性があります。ただし、DistilBERT を使用すると、トレーニングにかかる費用を抑えながら、モデルをより迅速に微調整できます。
3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
コンテンツの生成、提案の提供、またはテキストの要約に役立つものが必要ですか? GPT は OpenAI の事前トレーニング済みモデルであり、一貫性があり文脈に関連したテキストを生成します。
エンコーダ トランスフォーマ アーキテクチャに基づいて設計された BERT とは異なり、GPT はデコーダ トランスフォーマとして設計されています。これにより、GPT は前のシーケンスのコンテキストに基づいて次の単語を予測するのに優れています。 GPT はインターネット上の膨大な量のテキストでトレーニングを受け、単語と文の間のパターンと関係を学習しました。これにより、GPT は特定のシナリオで使用するのに最も適切な単語を知ることができます。人気のある事前トレーニング済みモデルであるため、 AutoGPT などの高度なツール 仕事やビジネスに役立てることができます。
GPT は人間の言語を模倣することに優れていますが、モデルのトレーニングに使用されるデータセット以外の事実に基づく根拠はありません。前の単語の文脈に基づいて意味のある単語を生成するかどうかだけを考慮しているため、時折、不正確な応答、でっち上げられた応答、または事実に基づかない応答が返される可能性があります。 GPT を微調整する場合に考えられるもう 1 つの問題は、OpenAI が API 経由でのみアクセスを許可していることです。 GPT を微調整したい場合でも、 カスタム データを使用して ChatGPT をトレーニングし続けるだけです 、API キーの料金を支払う必要があります。
4. T5 (テキスト間転送トランスフォーマー)
T5 は、エンコーダーとデコーダーの両方のアーキテクチャを組み合わせて、幅広い NLP タスクに取り組む、非常に汎用性の高い NLP モデルです。 T5 は、テキストの分類、要約、翻訳、質問応答、感情分析に使用できます。
T5 には小型、基本、および大型のモデル サイズがあるため、パフォーマンス、精度、トレーニング時間、微調整のコストの点でニーズに適したエンコーダー デコーダー トランスフォーマー モデルを取得できます。 T5 モデルは、NLP タスク アプリケーションに 1 つのモデルしか実装できない場合に最適に活用されます。ただし、最高の NLP パフォーマンスが必要な場合は、タスクのエンコードとデコードに別のモデルを使用することをお勧めします。
5. ResNet (残差ニューラルネットワーク)
コンピューター ビジョン タスクを完了できるモデルをお探しですか? ResNet は、畳み込みニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN) に基づいて設計された深層学習モデルで、画像認識、オブジェクト検出、セマンティック セグメンテーションなどのコンピューター ビジョン タスクに役立ちます。 ResNet は人気のある事前トレーニング済みモデルなので、微調整されたモデルを見つけて、 より高速なモデルトレーニングのための転移学習 。
ResNet は、まず入力と出力の違い (「残差」とも呼ばれます) を理解することによって機能します。残差が特定された後、ResNet はそれらの入力と出力の間で最も可能性が高いものを特定することに重点を置きます。 ResNet を大規模なデータセットでトレーニングすることにより、モデルは複雑なパターンと特徴を学習し、オブジェクトが通常どのように見えるかを理解できるため、ResNet は画像の入力と出力の間を埋めるのに優れています。
あなたが退屈したときのためのクールなウェブサイト
ResNet は与えられたデータセットに基づいて理解を深めていくだけなので、オーバーフィッティングが問題になる可能性があります。これは、特定の主題のデータセットが不十分な場合、ResNet が主題を誤って識別する可能性があることを意味します。したがって、ResNet モデルを使用する場合は、信頼性を確保するために大量のデータセットを使用してモデルを微調整する必要があります。
6. VGGNet (ビジュアル ジオメトリ グループ ネットワーク)
VGGNet も、ResNet よりも理解しやすく実装が容易な、人気のあるコンピューター ビジョン モデルです。 VGGNet は強力ではありませんが、ResNet よりも単純なアプローチを使用しており、画像を小さな部分に分割し、徐々にその特徴を学習する均一なアーキテクチャを利用しています。
このシンプルな画像分析方法により、深層学習の比較的新しい研究者や実践者にとっても、VGGNet の理解、実装、変更が容易になります。データセットとリソースが限られており、特定の領域でより効果的になるようにモデルを微調整したい場合は、ResNet よりも VGGNet を使用することもできます。
他にも多数の事前トレーニング済みモデルが利用可能
プロジェクトにどのような事前トレーニング済みモデルを使用できるかについて、よりよく理解できたと思います。ここで説明するモデルは、それぞれの分野で最も人気のあるモデルの一部です。 TensorFlow Hub や PyTorch など、深層学習ライブラリで公開されている事前トレーニング済みモデルが他にも多数あることに留意してください。
また、事前トレーニングされた 1 つのモデルだけに固執する必要はありません。リソースと時間があれば、アプリケーションに役立つ複数の事前トレーニング済みモデルをいつでも実装できます。