Home-theater-designers
பல முன் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட மாடல்களின் பொது வெளியீட்டிற்கு நன்றி, பயனுள்ள மற்றும் நம்பகமான AI பயிற்சிக்கான தடை கணிசமாகக் குறைந்துள்ளது. முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் மூலம், சுயாதீன ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் சிறு வணிகங்கள் செயல்முறைகளை நெறிப்படுத்தலாம், உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் AI ஐப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம்.
அன்றைய MUO வீடியோ உள்ளடக்கத்துடன் தொடர உருட்டவும்
நீங்கள் பயன்படுத்தக்கூடிய பல முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் உள்ளன. உங்கள் குறிப்பிட்ட சிக்கலைப் பொறுத்து, நீங்கள் ஒரு மாதிரியைப் பயன்படுத்த விரும்பலாம். எனவே எந்த முன் பயிற்சி பெற்ற மாடலைப் பயன்படுத்த வேண்டும் என்று உங்களுக்கு எப்படித் தெரியும்?
எனக்கு என்ன தேடுவது என்று தெரியவில்லை
நீங்கள் முடிவு செய்ய உதவ, உங்கள் வேலை மற்றும் வணிக உற்பத்தித்திறனை அதிகரிக்க நீங்கள் பயன்படுத்தக்கூடிய மிகவும் பிரபலமான முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் சில இங்கே உள்ளன.
1. BERT (டிரான்ஸ்ஃபார்மர்களிடமிருந்து இருதரப்பு குறியாக்கி பிரதிநிதித்துவங்கள்)
BERT என்பது ஒரு குறியாக்கி மின்மாற்றியாகும், இது இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் (NLP) அதன் சுய-கவனம் பொறிமுறையை புரட்சிகரமாக்கியது. வாக்கியங்களை ஒன்றன் பின் ஒன்றாகச் செயலாக்கும் பாரம்பரிய ரீகரென்ட் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (RNN) போலல்லாமல், BERT இன் சுய-கவனம் பொறிமுறையானது, அவற்றுக்கிடையே கவனம் மதிப்பெண்களைக் கணக்கிடுவதன் மூலம் ஒரு வரிசையில் சொற்களின் முக்கியத்துவத்தை எடைபோட அனுமதிக்கிறது.
BERT மாதிரிகள் வார்த்தைகளின் வரிசையில் ஆழமான சூழலைப் புரிந்துகொள்ளும் திறனைக் கொண்டுள்ளன. உரை வகைப்பாடு, பெயரிடப்பட்ட நிறுவன அங்கீகாரம் மற்றும் கேள்வி பதில் போன்ற பல்வேறு NLP பணிகளில் வலுவான செயல்திறன் கொண்ட சக்திவாய்ந்த சூழல் உட்பொதித்தல் தேவைப்படும் பயன்பாடுகளுக்கு இது BERT மாதிரிகளை சிறந்ததாக ஆக்குகிறது.
BERT மாதிரிகள் பொதுவாக பெரியவை மற்றும் பயிற்சிக்கு விலையுயர்ந்த வன்பொருள் தேவைப்படுகிறது. எனவே, பல NLP பயன்பாடுகளுக்குச் சிறந்ததாகக் கருதப்பட்டாலும், BERT மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான தீமை என்னவென்றால், செயல்முறை பெரும்பாலும் விலை உயர்ந்தது மற்றும் நேரத்தைச் செலவழிக்கிறது.
2. DistilBERT (டிஸ்டில்டு BERT):
BERT மாடலை நன்றாக மாற்ற விரும்புகிறீர்கள், ஆனால் தேவையான பணமோ நேரமோ இல்லையா? DistilBERT என்பது BERT இன் காய்ச்சி வடிகட்டிய பதிப்பாகும், இது அதன் செயல்திறனில் 95% ஐத் தக்கவைத்துக்கொள்ளும் அதே வேளையில் பாதி அளவுருக்கள் மட்டுமே பயன்படுத்தப்படுகிறது!
DistilBERT ஒரு ஆசிரியர்-மாணவர் பயிற்சி அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகிறது, அங்கு BERT ஆசிரியர் மற்றும் DistilBERT மாணவர். பயிற்சி செயல்முறையானது, நடத்தை மற்றும் BERT வெளியீட்டு நிகழ்தகவுகளைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் DistilBERTக்கு பயிற்சியளிப்பதன் மூலம் ஆசிரியரின் அறிவை மாணவருக்கு வடிகட்டுவதை உள்ளடக்கியது.
வடிகட்டுதல் செயல்முறையின் காரணமாக, DistilBERT இல் டோக்கன் வகை உட்பொதிப்புகள் இல்லை, கவனம் தலைகள் மற்றும் குறைவான ஃபீட்-ஃபார்வர்டு லேயர்களைக் கொண்டுள்ளது. இது கணிசமாக சிறிய மாதிரி அளவை அடைகிறது ஆனால் சில செயல்திறனை தியாகம் செய்கிறது.
BERT ஐப் போலவே, DistilBERT ஆனது உரை வகைப்பாடு, பெயரிடப்பட்ட பொருள் அங்கீகாரம், உரை ஒற்றுமை மற்றும் பாராபிரேசிங், கேள்வி பதில் மற்றும் உணர்வு பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றில் சிறப்பாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. DistilBERT ஐப் பயன்படுத்துவது BERT ஐப் போன்ற அதே அளவிலான துல்லியத்தை உங்களுக்கு வழங்காது. இருப்பினும், DistilBERTஐப் பயன்படுத்தி, பயிற்சியில் குறைவாகச் செலவழிக்கும்போது, உங்கள் மாதிரியை மிக வேகமாகச் சரிப்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
3. GPT (உருவாக்கும் முன் பயிற்சி பெற்ற மின்மாற்றி)
உள்ளடக்கத்தை உருவாக்க, பரிந்துரைகளை வழங்க அல்லது உரையைச் சுருக்கமாகச் சொல்ல உங்களுக்கு ஏதாவது தேவையா? GPT என்பது OpenAI இன் முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியாகும், இது ஒத்திசைவான மற்றும் சூழலுக்கு ஏற்ற உரைகளை உருவாக்குகிறது.
குறியாக்கி மின்மாற்றி கட்டமைப்பின் கீழ் வடிவமைக்கப்பட்ட BERT போலல்லாமல், GPT டிகோடர் மின்மாற்றியாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. முந்தைய வரிசையின் சூழலின் அடிப்படையில் அடுத்த வார்த்தைகளை கணிப்பதில் GPT சிறப்பாக இருக்க இது அனுமதிக்கிறது. இணையத்தில் பரந்த அளவிலான உரையைப் பயிற்றுவித்தது, GPT வடிவங்கள் மற்றும் வார்த்தைகள் மற்றும் வாக்கியங்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் கற்றுக்கொண்டது. இது ஒரு குறிப்பிட்ட சூழ்நிலையில் எந்த வார்த்தைகளை பயன்படுத்த மிகவும் பொருத்தமானது என்பதை GPT அறிய அனுமதிக்கிறது. பிரபலமான முன் பயிற்சி பெற்ற மாடலாக இருப்பதால், உள்ளன AutoGPT போன்ற மேம்பட்ட கருவிகள் உங்கள் வேலை மற்றும் வணிகத்திற்கு நீங்கள் பயன்படுத்த முடியும்.
மனித மொழியைப் பிரதிபலிப்பதில் சிறந்தவர் என்றாலும், மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத் தொகுப்பைத் தவிர உண்மைகளில் GPTக்கு எந்த அடிப்படையும் இல்லை. முந்தைய சொற்களின் சூழலின் அடிப்படையில் அர்த்தமுள்ள வார்த்தைகளை உருவாக்கினால் மட்டுமே அது அக்கறைப்படுவதால், அது அவ்வப்போது தவறான, உருவாக்கப்பட்ட அல்லது உண்மையற்ற பதில்களை வழங்கலாம். GPTஐ நன்றாகச் சரிசெய்யக்கூடிய மற்றொரு சிக்கல் என்னவென்றால், OpenAI ஆனது API வழியாக மட்டுமே அணுகலை அனுமதிக்கிறது. எனவே, நீங்கள் GPT ஐ நன்றாக மாற்ற விரும்புகிறீர்களா அல்லது உங்கள் தனிப்பயன் தரவுகளுடன் ChatGPT பயிற்சியைத் தொடரவும் , API விசைக்கு நீங்கள் பணம் செலுத்த வேண்டும்.
4. T5 (உரையிலிருந்து உரை பரிமாற்ற மின்மாற்றி)
T5 என்பது மிகவும் பல்துறை NLP மாடலாகும், இது பலவிதமான NLP பணிகளைச் சமாளிக்க குறியாக்கி மற்றும் குறிவிலக்கி கட்டமைப்புகள் இரண்டையும் ஒருங்கிணைக்கிறது. T5 உரை வகைப்பாடு, சுருக்கம், மொழிபெயர்ப்பு, கேள்வி பதில் மற்றும் உணர்வு பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தலாம்.
T5 சிறிய, அடிப்படை மற்றும் பெரிய மாதிரி அளவுகளைக் கொண்டிருப்பதால், செயல்திறன், துல்லியம், பயிற்சி நேரம் மற்றும் நன்றாகச் சரிசெய்வதற்கான செலவு ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் உங்கள் தேவைகளுக்குப் பொருந்தக்கூடிய குறியாக்கி-குறிவிலக்கி டிரான்ஸ்பார்மர் மாதிரியை நீங்கள் பெறலாம். உங்கள் NLP பணி பயன்பாடுகளுக்கு ஒரு மாதிரியை மட்டுமே செயல்படுத்த முடியும் போது T5 மாதிரிகள் சிறப்பாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இருப்பினும், உங்களிடம் சிறந்த NLP செயல்திறன் இருந்தால், குறியாக்கம் மற்றும் டிகோடிங் பணிகளுக்கு நீங்கள் ஒரு தனி மாதிரியைப் பயன்படுத்த விரும்பலாம்.
வீட்டில் வீடியோ கேம் விளையாடுவதில் பணம் சம்பாதிப்பது எப்படி
5. ரெஸ்நெட் (எஞ்சிய நரம்பியல் நெட்வொர்க்)
கணினி பார்வை பணிகளை முடிக்கக்கூடிய மாதிரியைத் தேடுகிறீர்களா? ResNet என்பது கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் ஆர்கிடெக்ச்சரின் (CNN) கீழ் வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு ஆழமான கற்றல் மாதிரியாகும், இது படத்தை அறிதல், பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் சொற்பொருள் பிரிவு போன்ற கணினி பார்வை பணிகளுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும். ரெஸ்நெட் ஒரு பிரபலமான முன் பயிற்சி பெற்ற மாடலாக இருப்பதால், நீங்கள் நன்றாக டியூன் செய்யப்பட்ட மாடல்களைக் கண்டுபிடித்து, பிறகு பயன்படுத்தலாம் வேகமான மாதிரி பயிற்சிக்கான கற்றலை மாற்றவும் .
உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டிற்கு இடையே உள்ள வேறுபாட்டை முதலில் புரிந்துகொள்வதன் மூலம் ResNet செயல்படுகிறது, இது 'எச்சங்கள்' என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. எச்சங்கள் அடையாளம் காணப்பட்ட பிறகு, ரெஸ்நெட் அந்த உள்ளீடுகள் மற்றும் வெளியீடுகளுக்கு இடையில் என்ன அதிகமாக இருக்கும் என்பதைக் கண்டறிவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. ஒரு பெரிய தரவுத் தொகுப்பில் ரெஸ்நெட்டைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம், மாடல் சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் அம்சங்களைக் கற்றுக்கொண்டது மற்றும் பொருள்கள் பொதுவாக எப்படி இருக்கும் என்பதைப் புரிந்து கொள்ள முடியும், இது ஒரு படத்தின் உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டின் இடையே உள்ளவற்றை நிரப்புவதில் ரெஸ்நெட்டை சிறந்ததாக்குகிறது.
கொடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பின் அடிப்படையில் மட்டுமே ResNet அதன் புரிதலை வளர்த்துக் கொள்வதால், அதிகப்படியான பொருத்தம் ஒரு சிக்கலாக இருக்கலாம். ஒரு குறிப்பிட்ட பாடத்திற்கான தரவுத் தொகுப்பு போதுமானதாக இல்லை என்றால், ResNet ஒரு விஷயத்தை தவறாக அடையாளம் காணக்கூடும். எனவே, நீங்கள் ரெஸ்நெட் மாடலைப் பயன்படுத்தினால், நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த, கணிசமான தரவுத் தொகுப்பைக் கொண்டு மாடலை நன்றாகச் சரிசெய்ய வேண்டும்.
6. VGGNet (விஷுவல் ஜியோமெட்ரி குழு நெட்வொர்க்)
விஜிஜிநெட் என்பது ரெஸ்நெட்டை விடப் புரிந்துகொள்வதற்கும் செயல்படுத்துவதற்கும் எளிதான மற்றொரு பிரபலமான கணினி பார்வை மாதிரியாகும். குறைந்த சக்தி வாய்ந்தது என்றாலும், விஜிஜிநெட் ரெஸ்நெட்டை விட நேரடியான அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகிறது, ஒரே மாதிரியான கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது, இது படங்களை சிறிய துண்டுகளாக உடைத்து, அதன் அம்சங்களை படிப்படியாகக் கற்றுக்கொள்கிறது.
படங்களை பகுப்பாய்வு செய்யும் இந்த எளிய முறை மூலம், ஒப்பீட்டளவில் புதிய ஆராய்ச்சியாளர்கள் அல்லது ஆழ்ந்த கற்றல் பயிற்சியாளர்களுக்கு கூட, VGGNet புரிந்துகொள்வது, செயல்படுத்துவது மற்றும் மாற்றுவது எளிது. உங்களிடம் வரம்புக்குட்பட்ட தரவுத்தொகுப்பு மற்றும் வளங்கள் இருந்தால் மற்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட பகுதியில் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் வகையில் மாதிரியை நன்றாக மாற்ற விரும்பினால், நீங்கள் ResNet வழியாக VGGNet ஐப் பயன்படுத்த விரும்பலாம்.
பல முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் கிடைக்கின்றன
உங்கள் திட்டத்திற்கு நீங்கள் எந்த முன் பயிற்சி பெற்ற மாடல்களைப் பயன்படுத்தலாம் என்பது குறித்து இப்போது உங்களுக்கு நல்ல யோசனை இருக்கும் என்று நம்புகிறோம். விவாதிக்கப்பட்ட மாதிரிகள் அந்தந்த துறைகளின் அடிப்படையில் மிகவும் பிரபலமானவை. TensorFlow Hub மற்றும் PyTorch போன்ற ஆழமான கற்றல் நூலகங்களில் பல முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் பொதுவில் கிடைக்கின்றன என்பதை நினைவில் கொள்ளவும்.
மேலும், நீங்கள் ஒரே ஒரு முன் பயிற்சி பெற்ற மாடலில் ஒட்டிக்கொள்ள வேண்டியதில்லை. உங்களிடம் வளங்களும் நேரமும் இருக்கும் வரை, உங்கள் பயன்பாட்டிற்குப் பயனளிக்கும் பல முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளை நீங்கள் எப்போதும் செயல்படுத்தலாம்.