多くの事前トレーニング済みモデルの一般公開のおかげで、効果的で信頼性の高い AI トレーニングへの障壁は大幅に下がりました。独立した研究者や中小企業は、事前トレーニングされた言語モデルを使用することで、分析プロセスを合理化し、生産性を向上させ、AI の使用を通じて貴重な洞察を得ることができます。
事前トレーニングされた言語モデルは、テキストの生成、言語の翻訳、さまざまな種類のクリエイティブ コンテンツの作成、有益な方法で質問に答えることができる人工知能 (AI) の一種です。膨大な量のテキスト データでトレーニングされ、さまざまなプロンプトや質問に応じて人間のようなテキストを伝達し、生成する方法を学習しました。
ビジネスの世界では、事前トレーニングされた言語モデルは、ビジネスの効率と生産性を向上させ、顧客エクスペリエンスを向上させ、新しい製品やサービスを生み出す可能性があります。
現在、使用して微調整できる事前トレーニング済みの言語モデルが多数あります。特定の問題に応じて、あるフォームを別のフォーム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が使用に適しているかをどのようにして知ることができるのでしょうか?確認する AI ボットと会話していることを知らせます.
決定を助けるために、ビジネスの生産性を向上させるために使用できる、最も一般的な事前トレーニング済み言語モデルをいくつか紹介します。
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1. BERT (トランスフォーマーの双方向エンコード表現)
BERT は、セルフ アテンション メカニズムにより自然言語処理 (NLP) に革命をもたらすトランスコーダーです。一度に 1 単語ずつ文を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では、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 はテキストとコードの巨大なデータセットでトレーニングされ、単語やフレーズの表現を作成する方法を学習します。これらの表現は、単語やフレーズの意味論的な意味の決定、単語やフレーズ間の関係の特定、言語の翻訳など、さまざまなタスクを実行するために使用できます。
BERT モデルには、単語列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、強力なコンテキストの埋め込みと、テキスト分類、固有表現認識、質問応答などのさまざまな自然言語処理タスクにわたって強力なパフォーマンスを必要とする用途に最適です。
BERT モデルのサイズは通常大きく、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は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. DistilBERT (拡張 BERT)
BERT モデルを微調整したいと考えていますが、お金も時間もありませんか? DistilBERT は、BERT のより小型で効率的なバージョンであり、パラメータの数を半分しか使用せずにパフォーマンスの約 95% を維持します。
DistilBERT は、パフォーマンスを損なうことなくモデルのサイズを削減するモデル圧縮と呼ばれる手法を使用して開発されました。これは、モデルからいくつかのレイヤーを削除し、より小さなデータセットでトレーニングすることで行われます。
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、BERT の動作と出力確率を模倣するように DistilBERT をトレーニングすることによって、教師の生徒に関する知識を引き出すことが含まれます。
圧縮プロセスにより、DistilBERT にはフィーチャタイプのマージ操作がなく、注目頂点が減り、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。
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、感情分析に最適です。 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削減しながら、モデルをより迅速に微調整できます。
DistilBERT を使用する利点の一部を次に示します。
- BERT よりもサイズが小さいため、リソース効率が高くなります。
- BERT よりも高速なため、リアルタイム アプリケーションにより適しています。
- 今でもさまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。
3. GPT (Generative Pre-Trained Transformer)
コンテンツの作成、提案、テキストの要約に役立つものが必要ですか? GPT は、一貫した文脈に関連したテキストを生成する事前トレーニング済みの OpenAI モデルです。
エンコーダとトランスフォーマのアーキテクチャに基づいて構築された BERT とは異なり、GPT はデコーダ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ことに優れています。 GPT は、インターネット上の大量のテキストを対象にしてトレーニングし、単語と文の間のパターンと関係を学習します。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、次のような高度なツールがあります。 AutoGPT あなたのビジネスや会社に利益をもたらすためにそれらを使用できます。
GPT は人間の言語をシミュレートするのに優れていますが、モデルのトレーニングに使用されるデータセット以外に事実に基づく根拠はありません。彼は、前の単語の文脈に基づいて意味のある単語を生成しているかどうかだけを気にしているため、時折、間違った、でっち上げられた、または非現実的な応答を返す可能性があります。 GPT の構成で発生する可能性のあるもう 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 を設定するか続行するか カスタム データを使用して ChatGPT をトレーニングする 、API キーの料金を支払う必要があります。
4. T5 (テキストからテキストへのコンバーター)
T5 は、エンコーダーとデコーダーのアーキテクチャを組み合わせて幅広い NLP タスクに対応する、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 には小規模、中規模、および大規模のモデル サイズが用意されているため、パフォーマンス、精度、トレーニング時間、微調整コストの点でニーズに最適なデコーダー モデルを入手できます。 T5 モデルは、NLP タスク アプリケーションにモデルを XNUMX つだけ実装できる場合に最適です。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、アーキテクチャに基づいて構築された深層学習モデルです。 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) 画像認識、物体検出、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 は事前トレーニング済みの人気のある言語モデルであるため、微調整されたモデルを見つけて使用できます。 転移学習 モデルをより速くトレーニングするため。
ResNet は、まず入力と出力の違い (「残差値」とも呼ばれます) を理解することによって機能します。残りの値を決定した後、ResNet は、それらの入力と出力の間で最も可能性が高い値を見つけることに重点を置きます。大規模なデータセットで ResNet を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、オブジェクトの自然な形状を理解できるため、ResNet は画像の入力と出力の間を埋めるのに優れています。
ResNet は提供されたデータセットに基づいて理解を向上させるだけなので、過剰適合が問題になる可能性があります。これは、特定のトピックのデータセットが不十分な場合、ResNet がトピック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規模な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 と比較して理解と実装が容易な、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 よりも直接的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使用しています。
このシンプルな画像解析方法により、VGGNet は、比較的新しい研究者や深層学習の実践者にとっても、理解しやすく、適用し、修正することが簡単です。データセットとリソースが限られており、特定の地域でより効果的になるようにモデルを調整したい場合は、ResNet の代わりに VGGNet を使用することもできます。確認する AI を使用してリモート作業やハイブリッド作業を簡素化する方法.
他にも多くの事前トレーニング済みモデルが利用可能です
プロジェクトにどの事前トレーニング済み言語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一般的なものの一部です。 TensorFlow Hub や PyTorch など、深層学習ライブラリには他にも多くの公開されている事前トレーニング済みモデルがあることに留意してください。
また、1 つの事前トレーニングされたモデル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言語モデルをいつでも実装できます。閲覧できるようになりました スクリプトエンジニアが身につけるべき基本スキル.
