La barrera para el entrenamiento de IA efectivo y confiable se ha reducido drásticamente gracias al lanzamiento público de muchos modelos preentrenados. Mediante el uso de modelos de lenguaje previamente capacitados, los investigadores independientes y las pequeñas empresas pueden optimizar los procesos analíticos, aumentar la productividad y obtener información valiosa mediante el uso de la IA.
Los modelos de lenguaje preentrenados son un tipo de inteligencia artificial (IA) que puede generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a sus preguntas de manera informativa. Entrenada en una gran cantidad de datos textuales, aprendió a comunicarse y generar texto que se asemeja a una conversación humana en respuesta a una amplia gama de indicaciones y preguntas.
En el mundo empresarial, los modelos lingüísticos preentrenados tienen el potencial de mejorar la eficiencia y la productividad empresarial, mejorar la experiencia del cliente y crear nuevos productos y servicios.
Ahora hay muchos modelos de lenguaje pre-entrenados que puede usar y ajustar. Dependiendo de su problema específico, es posible que desee utilizar un formulario sobre otro. Entonces, ¿cómo sabe qué modelo preentrenado es el adecuado para usar? Verificar Señales de que estás hablando con un bot de IA.
Para ayudarlo a decidir, estos son algunos de los modelos de lenguaje pre-entrenados más populares que puede usar para impulsar su negocio y la productividad empresarial.
Enlaces rápidos
1. BERT (Representaciones codificadas bidireccionales de transformadores)
BERT es un decodificador que revolucionó el procesamiento del lenguaje natural (NLP) con su mecanismo de autoatención. A diferencia de las redes neuronales recurrentes tradicionales (RNN) que procesan oraciones una palabra tras otra, el mecanismo de autoatención de BERT le permite sopesar la importancia de las palabras en una secuencia calculando las puntuaciones de atención entre ellas.
Entrenado en un enorme conjunto de datos de texto y código, BERT aprende a crear representaciones de palabras y frases. Estas representaciones se pueden utilizar para realizar una variedad de tareas, como determinar el significado semántico de palabras y frases, identificar relaciones entre palabras y frases y traducir idiomas.
Los modelos BERT tienen la capacidad de comprender el contexto más profundo en una cadena de palabras. Esto hace que los modelos BERT sean ideales para aplicaciones que requieren una fuerte incrustación contextual. Tienen un gran rendimiento en varias tareas de procesamiento de lenguaje natural, como la clasificación de texto, el reconocimiento de entidades nombradas y la respuesta a preguntas.
Los modelos BERT suelen ser grandes y requieren hardware costoso para entrenar. Por lo tanto, aunque se considera lo mejor para muchas aplicaciones de NLP, la desventaja de entrenar modelos BERT es que el proceso suele ser muy costoso y requiere mucho tiempo.
2. DistilBERT (BERT mejorado)
¿Está buscando sintonizar un modelo BERT pero no tiene el dinero o el tiempo? DistilBERT es una versión más pequeña y eficiente de BERT que retiene alrededor del 95 % de su rendimiento mientras usa solo la mitad de parámetros.
DistilBERT fue desarrollado utilizando una técnica llamada compresión de modelo, que consiste en reducir el tamaño del modelo sin perder rendimiento. Esto se hace eliminando algunas capas del modelo y entrenándolo en un conjunto de datos más pequeño.
DistilBERT utiliza un enfoque de formación profesor-alumno en el que BERT es el profesor y DistilBERT es el alumno. El proceso de formación implica obtener el conocimiento del alumno por parte del profesor mediante la formación de DistilBERT para imitar el comportamiento y las probabilidades de salida del BERT.
Debido al proceso de compresión, DistilBERT no tiene integraciones de tipo de función, tiene encabezados de atención reducidos y menos capas de alimentación. Esto logra un tamaño de muestra mucho más pequeño pero sacrifica algo de rendimiento.
Al igual que BERT, DistilBERT se utiliza mejor para la clasificación de texto, el reconocimiento de entidades nombradas, la similitud y paráfrasis de texto, la respuesta a preguntas y el análisis de sentimientos. Es posible que el uso de DistilBERT no le brinde el mismo nivel de precisión que con BERT. Sin embargo, el uso de DistilBERT le permite ajustar su modelo más rápido mientras gasta menos en capacitación.
Estos son algunos de los beneficios de usar DistilBERT:
- De menor tamaño que BERT, lo que lo hace más eficiente en cuanto a recursos.
- Más rápido que BERT, lo que lo hace más adecuado para aplicaciones en tiempo real.
- Todavía funciona bien en una amplia variedad de tareas.
3. GPT (transformador preentrenado generativo)
¿Necesita algo que lo ayude a crear contenido, hacer sugerencias o resumir texto? GPT es un modelo de OpenAI preentrenado que produce texto coherente y contextualmente relevante.
A diferencia de BERT, que está diseñado de acuerdo con la arquitectura del adaptador de codificación, GPT está diseñado como un adaptador de decodificación. Esto permite que GPT sea excelente para predecir las siguientes palabras en función del contexto de la secuencia anterior. GPT entrena grandes cantidades de texto en Internet, patrones de aprendizaje y relaciones entre palabras y oraciones. Esto le permite a GPT saber qué palabras son las más apropiadas para usar en un escenario determinado. Como es un modelo pre-entrenado popular, existen herramientas avanzadas como AutoGPT Puede usarlos para beneficiar a su negocio y empresa.
Si bien es excelente para simular el lenguaje humano, GPT no se basa en hechos más allá del conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo. Dado que solo le importa si genera palabras lógicas basadas en el contexto de palabras anteriores, puede dar respuestas incorrectas, inventadas o poco realistas de vez en cuando. Otro problema que puede encontrar con la configuración de GPT es que OpenAI solo permite el acceso a través de la API. Entonces, ya sea que desee configurar GPT o continuar con Entrenamiento de ChatGPT con tus datos personalizados deberá pagar por la clave API.
4. T5 (convertidor de texto a texto)
T5 es un modelo de NLP muy versátil que combina arquitecturas de codificador y decodificador para abordar una amplia gama de tareas de NLP. T5 se puede utilizar para la clasificación de textos, resúmenes, traducciones, respuestas a preguntas y análisis de sentimientos.
Con tamaños de módulo pequeño, mediano y grande en el T5, puede obtener el modelo de adaptador de decodificador que mejor se adapte a sus necesidades en términos de rendimiento, precisión, tiempo de capacitación y costo de ajuste fino. Los modelos T5 se utilizan mejor cuando puede implementar solo un modelo para sus aplicaciones de tareas de NLP. Sin embargo, si debe tener el mejor rendimiento de NLP, es posible que desee utilizar un modelo separado para las tareas de codificación y decodificación.
5. ResNet (red neuronal residual)
¿Está buscando un modelo que pueda completar tareas de visión por computadora? ResNet es un modelo de aprendizaje profundo integrado en un marco de arquitectura red neuronal convolucional (CNN) que es útil para tareas de visión artificial como el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y la segmentación semántica. Debido a que ResNet es un modelo de lenguaje preentrenado popular, puede encontrar modelos ajustados y luego usar Transferencia de aprendizaje Para entrenar el modelo más rápido.
ResNet funciona comprendiendo primero la diferencia entre entradas y salidas, también conocidas como residuales. Después de determinar los valores restantes, ResNet se enfoca en descubrir qué es lo más probable entre esas entradas y salidas. Al entrenar a ResNet en un gran conjunto de datos, el modelo ha aprendido patrones y características complejos y puede comprender la forma natural de los objetos, lo que hace que ResNet sea excelente para completar entre la entrada y la salida de una imagen.
Dado que ResNet solo desarrolla su comprensión en función del conjunto de datos proporcionado, el sobreajuste puede ser un problema. Esto significa que si el conjunto de datos para un tema en particular es insuficiente, ResNet puede identificar erróneamente un tema. Por lo tanto, si va a utilizar el modelo ResNet, deberá ajustar el modelo con un gran conjunto de datos para garantizar la confiabilidad.
6. VGGNet (Red del Grupo de Ingeniería Visual)
VGGNet es otro modelo popular de visión por computadora que es más fácil de entender e implementar que ResNet. Aunque menos potente, VGGNet utiliza un enfoque más directo que ResNet, utilizando una arquitectura estandarizada que divide las imágenes en partes más pequeñas y luego aprende gradualmente sus características.
Con este método más simple de análisis de imágenes, VGGNet es fácil de entender, implementar y modificar, incluso para investigadores relativamente nuevos o profesionales del aprendizaje profundo. También es posible que desee utilizar VGGNet en lugar de ResNet si tiene un conjunto de datos y recursos limitados y desea ajustar el modelo para que sea más eficiente en un área en particular. Verificar Formas de utilizar la IA para simplificar el trabajo remoto e híbrido.
Muchos otros modelos pre-entrenados están disponibles
Con suerte, ahora tiene una mejor idea de los modelos de lenguaje pre-entrenados que puede usar para su proyecto. Los modelos discutidos son algunos de los más populares en términos de sus respectivos campos. Tenga en cuenta que hay muchos otros modelos preentrenados disponibles públicamente en bibliotecas de aprendizaje profundo, como TensorFlow Hub y PyTorch.
Además, no tiene que ceñirse a un modelo previamente entrenado. Siempre que tenga los recursos y el tiempo, siempre puede implementar varios modelos de lenguaje entrenados previamente que sean útiles para su aplicación. Puedes ver ahora Habilidades básicas que debe tener un ingeniero de secuencias de comandos.
