هل تبحث عن نموذج مدرب مسبقًا لمساعدتك في عملك وعملك؟ فيما يلي بعض النماذج الأكثر شيوعًا التي قد تهمك.
انخفض الحاجز أمام تدريب الذكاء الاصطناعي الفعال والموثوق بشكل كبير بفضل الإصدار العام للعديد من النماذج المدربة مسبقًا. باستخدام النماذج المدربة مسبقًا ، يمكن للباحثين المستقلين والشركات الصغيرة تبسيط العمليات وتعزيز الإنتاجية واكتساب رؤى قيمة من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي.
يوجد الآن العديد من النماذج المدربة مسبقًا التي يمكنك استخدامها وضبطها. اعتمادًا على مشكلتك المحددة ، قد ترغب في استخدام نموذج على آخر. إذن كيف تعرف النموذج الذي تم تدريبه مسبقًا لاستخدامه؟
لمساعدتك على اتخاذ القرار ، إليك بعض النماذج الأكثر شيوعًا المدربة مسبقًا والتي يمكنك استخدامها لتعزيز إنتاجية عملك وعملك.
1. BERT (تمثيلات التشفير ثنائي الاتجاه من المحولات)
BERT هو محول تشفير أحدث ثورة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بآلية الانتباه الذاتي. على عكس الشبكات العصبية التقليدية المتكررة (RNN) التي تعالج الجمل كلمة واحدة تلو الأخرى ، شبكات BERT تسمح آلية الانتباه الذاتي للنموذج بموازنة أهمية الكلمات في تسلسل من خلال حساب درجات الانتباه بينهم.
نماذج BERT لديها القدرة على فهم السياق الأعمق في سلسلة من الكلمات. هذا يجعل نماذج BERT مثالية للتطبيقات التي تتطلب تضمينًا قويًا للسياق قويًا الأداء عبر مهام البرمجة اللغوية العصبية المختلفة مثل تصنيف النص ، والتعرف على الكيانات المسماة ، والسؤال الرد.
عادةً ما تكون نماذج BERT كبيرة الحجم وتتطلب أجهزة باهظة الثمن للتدريب. لذلك ، على الرغم من اعتبارها الأفضل للعديد من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية ، فإن الجانب السلبي لتدريب نماذج BERT هو أن العملية غالبًا ما تكون باهظة الثمن وتستغرق وقتًا طويلاً.
2. ديستيلبيرت (بيرت المقطر):
هل تتطلع إلى ضبط نموذج BERT ولكن ليس لديك المال أو الوقت المطلوب؟ DistilBERT هو نسخة مقطرة من BERT تحتفظ بحوالي 95٪ من أدائها بينما تستخدم فقط نصف عدد المعلمات!
يستخدم DistilBERT نهج تدريب المعلم والطالب حيث يكون BERT هو المعلم و DistilBERT هو الطالب. تتضمن عملية التدريب استخلاص معرفة المعلم للطالب من خلال تدريب DistilBERT لتقليد السلوك واحتمالات الإخراج BERT.
نظرًا لعملية التقطير ، لا يحتوي DistilBERT على عمليات دمج من النوع المميز ، وقد قلل من رؤوس الانتباه ، وطبقات تغذية أقل. هذا يحقق حجم نموذج أصغر بكثير ولكنه يضحي ببعض الأداء.
تمامًا مثل BERT ، يتم استخدام DistilBERT بشكل أفضل في تصنيف النص ، والتعرف على الكيانات المسماة ، وتشابه النص وإعادة صياغته ، والإجابة على الأسئلة ، وتحليل المشاعر. قد لا يمنحك استخدام DistilBERT نفس مستوى الدقة كما هو الحال مع BERT. ومع ذلك ، يتيح لك استخدام DistilBERT ضبط نموذجك بشكل أسرع مع إنفاق أقل على التدريب.
3. GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا)
هل تحتاج إلى شيء ما لمساعدتك في إنشاء محتوى أو تقديم اقتراحات أو تلخيص النص؟ GPT هو نموذج OpenAI المدرب مسبقًا والذي ينتج نصوصًا متماسكة وذات صلة بالسياق.
على عكس BERT ، المصمم وفقًا لمعمارية محول التشفير ، تم تصميم GPT كمحول لفك التشفير. يتيح ذلك لـ GPT أن تكون ممتازة في التنبؤ بالكلمات التالية بناءً على سياق التسلسل السابق. تدربت GPT على كميات هائلة من النصوص على الإنترنت ، وتعلمت أنماطًا وعلاقات بين الكلمات والجمل. يتيح ذلك لـ GPT معرفة الكلمات الأكثر ملاءمة للاستخدام في سيناريو معين. كونها نموذجًا مشهورًا مدربًا مسبقًا ، هناك أدوات متقدمة مثل AutoGPT التي يمكنك استخدامها لإفادة عملك وعملك.
على الرغم من كونها رائعة في محاكاة اللغة البشرية ، إلا أن GPT ليس لها أساس في الحقائق إلى جانب مجموعة البيانات المستخدمة لتدريب النموذج. نظرًا لأنه لا يهتم إلا إذا كان يولد كلمات منطقية بناءً على سياق الكلمات السابقة ، فقد يقدم ردودًا غير صحيحة أو مختلقة أو غير واقعية من وقت لآخر. هناك مشكلة أخرى قد تواجهك في ضبط GPT وهي أن OpenAI يسمح فقط بالوصول عبر واجهة برمجة التطبيقات. لذلك ، سواء كنت تريد ضبط GPT أو فقط استمر في تدريب ChatGPT باستخدام بياناتك المخصصة، سوف تحتاج إلى الدفع مقابل مفتاح API.
4. T5 (محول تحويل النص إلى نص)
T5 هو نموذج NLP متعدد الاستخدامات للغاية يجمع بين معماريات التشفير وفك التشفير لمعالجة مجموعة واسعة من مهام البرمجة اللغوية العصبية. يمكن استخدام T5 لتصنيف النص والتلخيص والترجمة والإجابة على الأسئلة وتحليل المشاعر.
مع وجود أحجام نماذج صغيرة وقاعدة وكبيرة في T5 ، يمكنك الحصول على نموذج محول وحدة فك التشفير يناسب احتياجاتك بشكل أفضل من حيث الأداء والدقة ووقت التدريب وتكلفة الكون المثالى. يتم استخدام نماذج T5 بشكل أفضل عندما يمكنك تنفيذ نموذج واحد فقط لتطبيقات مهام البرمجة اللغوية العصبية الخاصة بك. ومع ذلك ، إذا كان يجب أن يكون لديك أفضل أداء في البرمجة اللغوية العصبية ، فقد ترغب في استخدام نموذج منفصل لمهام التشفير وفك التشفير.
5. ResNet (الشبكة العصبية المتبقية)
هل تبحث عن نموذج يمكنه إكمال مهام رؤية الكمبيوتر؟ ResNet هو نموذج تعليمي عميق مصمم وفقًا لهندسة الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) هذا مفيد لمهام رؤية الكمبيوتر مثل التعرف على الصور واكتشاف الكائنات والدلالات تجزئة. نظرًا لكون ResNet نموذجًا شائعًا تم تدريبه مسبقًا ، يمكنك العثور على نماذج مضبوطة بدقة ، ثم استخدامها نقل التعلم لتدريب نموذج أسرع.
تعمل شبكة ResNet أولاً من خلال فهم الفرق بين المدخلات والمخرجات ، والمعروفة أيضًا باسم "القيم المتبقية". بعد يتم تحديد القيم المتبقية ، وتركز شبكة ResNet على معرفة ما هو الأرجح بين تلك المدخلات والمخرجات. من خلال تدريب ResNet على مجموعة بيانات كبيرة ، تعلم النموذج أنماطًا وميزات معقدة ويمكنه فهم ماذا تبدو الكائنات بشكل طبيعي ، مما يجعل ResNet ممتازة في ملء بين المدخلات والمخرجات الخاصة بـ صورة.
نظرًا لأن ResNet يطور فهمه فقط بناءً على مجموعة البيانات المقدمة ، فقد يكون الإفراط في التجهيز مشكلة. هذا يعني أنه إذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بموضوع معين غير كافية ، فقد تحدد شبكة ResNet موضوعًا بشكل خاطئ. لذلك ، إذا كنت ستستخدم نموذج ResNet ، فستحتاج إلى ضبط النموذج بمجموعة بيانات كبيرة لضمان الموثوقية.
6. VGGNet (شبكة مجموعة الهندسة المرئية)
VGGNet هو نموذج رؤية كمبيوتر شائع آخر يسهل فهمه وتنفيذه من ResNet. على الرغم من أن VGGNet أقل قوة ، إلا أنها تستخدم نهجًا مباشرًا أكثر من ResNet ، وذلك باستخدام بنية موحدة تقسم الصور إلى أجزاء أصغر ثم تتعلم ميزاتها تدريجيًا.
باستخدام هذه الطريقة الأبسط لتحليل الصور ، يسهل فهم VGGNet وتطبيقه وتعديله ، حتى بالنسبة للباحثين الجدد نسبيًا أو ممارسي التعلم العميق. قد ترغب أيضًا في استخدام VGGNet عبر ResNet إذا كان لديك مجموعة بيانات وموارد محدودة وترغب في ضبط النموذج ليكون أكثر فعالية في منطقة معينة.
تتوفر العديد من النماذج الأخرى التي تم تدريبها مسبقًا
نأمل أن تكون لديك الآن فكرة أفضل عن النماذج المدربة مسبقًا التي يمكنك استخدامها لمشروعك. النماذج التي تمت مناقشتها هي من أكثر النماذج شيوعًا من حيث مجالات تخصصها. ضع في اعتبارك أن هناك العديد من النماذج الأخرى المدربة مسبقًا والمتاحة للجمهور في مكتبات التعلم العميق ، مثل TensorFlow Hub و PyTorch.
أيضًا ، ليس عليك الالتزام بنموذج واحد مدرب مسبقًا. طالما أن لديك الموارد والوقت ، يمكنك دائمًا تنفيذ العديد من النماذج المدربة مسبقًا والتي تفيد تطبيقك.