Home-theater-designers
అనేక ముందస్తు శిక్షణ పొందిన మోడల్‌లను బహిరంగంగా విడుదల చేయడం వల్ల సమర్థవంతమైన మరియు విశ్వసనీయమైన AIకి శిక్షణ ఇవ్వడంలో అవరోధం గణనీయంగా తగ్గింది. ముందస్తు శిక్షణ పొందిన నమూనాలతో, స్వతంత్ర పరిశోధకులు మరియు చిన్న వ్యాపారాలు ప్రక్రియలను క్రమబద్ధీకరించవచ్చు, ఉత్పాదకతను పెంచుతాయి మరియు AIని ఉపయోగించడం ద్వారా విలువైన అంతర్దృష్టులను పొందవచ్చు.
నేను కాగితాలను ఎక్కడ ముద్రించగలనుఆనాటి MUO వీడియో కంటెంట్‌తో కొనసాగడానికి స్క్రోల్ చేయండి
ఇప్పుడు మీరు ఉపయోగించే అనేక ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్స్ ఉన్నాయి మరియు ఫైన్-ట్యూన్ చేయవచ్చు. మీ నిర్దిష్ట సమస్యపై ఆధారపడి, మీరు ఒక మోడల్‌పై మరొక మోడల్‌ని ఉపయోగించాలనుకోవచ్చు. కాబట్టి ఏ ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్‌ని ఉపయోగించాలో మీకు ఎలా తెలుసు?
నిర్ణయించుకోవడంలో మీకు సహాయపడటానికి, మీ పని మరియు వ్యాపార ఉత్పాదకతను పెంచడానికి మీరు ఉపయోగించే అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన కొన్ని ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్‌లు ఇక్కడ ఉన్నాయి.
1. BERT (ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ల నుండి ద్విదిశాత్మక ఎన్‌కోడర్ ప్రాతినిధ్యాలు)
BERT అనేది ఎన్‌కోడర్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్, దాని స్వీయ-అటెన్షన్ మెకానిజంతో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP)ని విప్లవాత్మకంగా మార్చింది. ఒక పదం తర్వాత మరొక పదాన్ని ప్రాసెస్ చేసే సాంప్రదాయ పునరావృత నాడీ నెట్‌వర్క్‌ల (RNN) వలె కాకుండా, BERT యొక్క స్వీయ-శ్రద్ధ మెకానిజం వాటి మధ్య శ్రద్ధ స్కోర్‌లను గణించడం ద్వారా ఒక క్రమంలో పదాల ప్రాముఖ్యతను తూకం వేయడానికి మోడల్‌ను అనుమతిస్తుంది.
BERT నమూనాలు పదాల క్రమంలో లోతైన సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి. ఇది టెక్స్ట్ క్లాసిఫికేషన్, నేమ్ ఎంటిటీ రికగ్నిషన్ మరియు క్వశ్చన్ ఆన్సర్ వంటి వివిధ NLP టాస్క్‌లలో బలమైన పనితీరును కలిగి ఉండే శక్తివంతమైన సందర్భోచిత ఎంబెడ్డింగ్ అవసరమయ్యే అప్లికేషన్‌లకు BERT మోడల్‌లను అనువైనదిగా చేస్తుంది.
BERT నమూనాలు సాధారణంగా పెద్దవి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఖరీదైన హార్డ్‌వేర్ అవసరం. కాబట్టి, అనేక NLP అప్లికేషన్‌లకు ఉత్తమమైనదిగా పరిగణించబడుతున్నప్పటికీ, BERT మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడంలో ప్రతికూలత ఏమిటంటే ఈ ప్రక్రియ తరచుగా ఖరీదైనది మరియు సమయం తీసుకుంటుంది.
2. డిస్టిల్‌బర్ట్ (స్వేదన BERT):
BERT మోడల్‌ను చక్కగా ట్యూన్ చేయాలని చూస్తున్నారు కానీ అవసరమైన డబ్బు లేదా సమయం లేదా? DistilBERT అనేది BERT యొక్క స్వేదన సంస్కరణ, ఇది దాని పనితీరులో దాదాపు 95% నిలుపుకుంది, అయితే పారామీటర్ల సంఖ్యలో సగం మాత్రమే ఉపయోగిస్తుంది!
DistilBERT ఉపాధ్యాయ-విద్యార్థి శిక్షణా విధానాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, ఇక్కడ BERT ఉపాధ్యాయుడు మరియు DistilBERT విద్యార్థి. శిక్షణ ప్రక్రియలో ప్రవర్తన మరియు అవుట్‌పుట్ సంభావ్యత BERTని అనుకరించడానికి DistilBERTకి శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా విద్యార్థికి ఉపాధ్యాయుని జ్ఞానాన్ని స్వేదనం చేయడం ఉంటుంది.
స్వేదనం ప్రక్రియ కారణంగా, డిస్టిల్‌బర్ట్‌లో టోకెన్-రకం ఎంబెడ్డింగ్‌లు లేవు, తగ్గిన అటెన్షన్ హెడ్‌లు మరియు తక్కువ ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ లేయర్‌లు ఉన్నాయి. ఇది గణనీయంగా చిన్న మోడల్ పరిమాణాన్ని సాధిస్తుంది కానీ కొంత పనితీరును త్యాగం చేస్తుంది.
BERT వలె, DistilBERT అనేది టెక్స్ట్ వర్గీకరణ, పేరు పెట్టబడిన ఎంటిటీ రికగ్నిషన్, టెక్స్ట్ సారూప్యత మరియు పారాఫ్రేసింగ్, ప్రశ్న సమాధానాలు మరియు సెంటిమెంట్ విశ్లేషణలో ఉత్తమంగా ఉపయోగించబడుతుంది. DistilBERTని ఉపయోగించడం వలన BERTతో సమానమైన ఖచ్చితత్వం మీకు లభించకపోవచ్చు. అయినప్పటికీ, డిస్టిల్‌బర్ట్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా శిక్షణ కోసం తక్కువ ఖర్చు చేస్తున్నప్పుడు మీ మోడల్‌ను చాలా వేగంగా చక్కగా తీర్చిదిద్దడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
3. GPT (జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రైన్డ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్)
మీకు కంటెంట్‌ని రూపొందించడంలో, సూచనలను అందించడానికి లేదా వచనాన్ని సంగ్రహించడంలో మీకు ఏదైనా సహాయం కావాలా? GPT అనేది OpenAI యొక్క ముందస్తు శిక్షణ పొందిన మోడల్, ఇది పొందికైన మరియు సందర్భోచితంగా సంబంధిత పాఠాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
ఎన్‌కోడర్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్ కింద రూపొందించబడిన BERT వలె కాకుండా, GPT డీకోడర్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌గా రూపొందించబడింది. ఇది మునుపటి క్రమం యొక్క సందర్భం ఆధారంగా తదుపరి పదాలను అంచనా వేయడంలో GPTని అద్భుతమైనదిగా అనుమతిస్తుంది. ఇంటర్నెట్‌లో పెద్ద మొత్తంలో టెక్స్ట్‌పై శిక్షణ పొందారు, GPT పదాలు మరియు వాక్యాల మధ్య నమూనాలు మరియు సంబంధాలను నేర్చుకుంది. ఇది నిర్దిష్ట దృష్టాంతంలో ఏ పదాలను ఉపయోగించడానికి అత్యంత సముచితమైనదో తెలుసుకోవడానికి GPTని అనుమతిస్తుంది. ప్రముఖ ప్రీ-శిక్షణ పొందిన మోడల్‌గా, ఉన్నాయి AutoGPT వంటి అధునాతన సాధనాలు మీరు మీ పని మరియు వ్యాపార ప్రయోజనం కోసం ఉపయోగించవచ్చు.
మానవ భాషను అనుకరించడంలో గొప్పగా ఉన్నప్పటికీ, మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటా సెట్‌తో పాటు వాస్తవాలపై GPTకి ఎటువంటి ఆధారం లేదు. మునుపటి పదాల సందర్భం ఆధారంగా అర్ధవంతమైన పదాలను రూపొందించినట్లయితే మాత్రమే ఇది శ్రద్ధ వహిస్తుంది కాబట్టి, ఇది ఎప్పటికప్పుడు తప్పు, రూపొందించిన లేదా వాస్తవిక ప్రతిస్పందనలను అందించవచ్చు. మీరు ఫైన్-ట్యూనింగ్ GPTని కలిగి ఉన్న మరో సమస్య ఏమిటంటే, OpenAI API ద్వారా మాత్రమే యాక్సెస్‌ని అనుమతిస్తుంది. కాబట్టి, మీరు GPTని ఫైన్-ట్యూన్ చేయాలనుకుంటున్నారా లేదా మీ అనుకూల డేటాతో ChatGPTకి శిక్షణనివ్వండి , మీరు API కీ కోసం చెల్లించాలి.
4. T5 (టెక్స్ట్-టు-టెక్స్ట్ ట్రాన్స్‌ఫర్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్)
T5 అనేది విస్తృతమైన NLP టాస్క్‌లను పరిష్కరించడానికి ఎన్‌కోడర్ మరియు డీకోడర్ ఆర్కిటెక్చర్‌లను మిళితం చేసే అత్యంత బహుముఖ NLP మోడల్. T5ని టెక్స్ట్ వర్గీకరణ, సారాంశం, అనువాదం, ప్రశ్న సమాధానాలు మరియు సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ కోసం ఉపయోగించవచ్చు.
T5 చిన్న, బేస్ మరియు పెద్ద మోడల్ పరిమాణాలను కలిగి ఉండటంతో, మీరు పనితీరు, ఖచ్చితత్వం, శిక్షణ సమయం మరియు ఫైన్-ట్యూనింగ్ ఖర్చు పరంగా మీ అవసరాలకు బాగా సరిపోయే ఎన్‌కోడర్-డీకోడర్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ మోడల్‌ను పొందవచ్చు. మీరు మీ NLP టాస్క్ అప్లికేషన్‌ల కోసం ఒక మోడల్‌ను మాత్రమే అమలు చేయగలిగినప్పుడు T5 మోడల్‌లు ఉత్తమంగా ఉపయోగించబడతాయి. అయితే, మీరు తప్పనిసరిగా అత్యుత్తమ NLP పనితీరును కలిగి ఉంటే, మీరు ఎన్‌కోడింగ్ మరియు డీకోడింగ్ టాస్క్‌ల కోసం ప్రత్యేక మోడల్‌ని ఉపయోగించాలనుకోవచ్చు.
5. రెస్‌నెట్ (అవశేష న్యూరల్ నెట్‌వర్క్)
కంప్యూటర్ దృష్టి పనులను పూర్తి చేయగల మోడల్ కోసం వెతుకుతున్నారా? ResNet అనేది కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్ (CNN) క్రింద రూపొందించబడిన డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్, ఇది ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ మరియు సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ వంటి కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్‌లకు ఉపయోగపడుతుంది. ResNet ప్రముఖ ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్‌గా ఉండటంతో, మీరు ఫైన్-ట్యూన్డ్ మోడల్‌లను కనుగొని, ఆపై ఉపయోగించవచ్చు వేగవంతమైన మోడల్ శిక్షణ కోసం అభ్యాసాన్ని బదిలీ చేయండి .
ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ మధ్య వ్యత్యాసాన్ని ముందుగా అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా ResNet పని చేస్తుంది, దీనిని 'అవశేషాలు' అని కూడా పిలుస్తారు. అవశేషాలను గుర్తించిన తర్వాత, ResNet ఆ ఇన్‌పుట్‌లు మరియు అవుట్‌పుట్‌ల మధ్య ఎక్కువగా ఉండే వాటిని గుర్తించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. ఒక పెద్ద డేటా సెట్‌లో రెస్‌నెట్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, మోడల్ సంక్లిష్టమైన నమూనాలు మరియు లక్షణాలను నేర్చుకుంది మరియు వస్తువులు సాధారణంగా ఎలా ఉంటాయో అర్థం చేసుకోగలదు, చిత్రం యొక్క ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ మధ్యన పూరించడంలో రెస్‌నెట్ అద్భుతమైనది.
ResNet ఇచ్చిన డేటాసెట్ ఆధారంగా మాత్రమే దాని అవగాహనను అభివృద్ధి చేస్తుంది కాబట్టి, ఓవర్‌ఫిట్ చేయడం సమస్య కావచ్చు. దీని అర్థం నిర్దిష్ట సబ్జెక్ట్ కోసం సెట్ చేయబడిన డేటా సరిపోకపోతే, ResNet ఒక విషయాన్ని తప్పుగా గుర్తించవచ్చు. కాబట్టి, మీరు ResNet మోడల్‌ని ఉపయోగించాలనుకుంటే, విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి మీరు గణనీయమైన డేటా సెట్‌తో మోడల్‌ను చక్కగా ట్యూన్ చేయాలి.
నేను ఎంత డబ్బు బిట్‌కాయిన్ మైనింగ్ చేయగలను
6. VGGNet (విజువల్ జామెట్రీ గ్రూప్ నెట్‌వర్క్)
VGGNet అనేది ResNet కంటే సులభంగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అమలు చేయడానికి మరొక ప్రసిద్ధ కంప్యూటర్ విజన్ మోడల్. తక్కువ శక్తివంతమైనది అయినప్పటికీ, VGGNet ResNet కంటే చాలా సరళమైన విధానాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, చిత్రాలను చిన్న ముక్కలుగా చేసి, ఆపై దాని లక్షణాలను క్రమంగా నేర్చుకునే ఏకరీతి నిర్మాణాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.
చిత్రాలను విశ్లేషించే ఈ సరళమైన పద్ధతితో, సాపేక్షంగా కొత్త పరిశోధకులు లేదా లోతైన అభ్యాసం చేసేవారికి కూడా VGGNet అర్థం చేసుకోవడం, అమలు చేయడం మరియు సవరించడం సులభం. మీరు పరిమిత డేటాసెట్ మరియు వనరులను కలిగి ఉంటే మరియు నిర్దిష్ట ప్రాంతంలో మరింత ప్రభావవంతంగా ఉండేలా మోడల్‌ను చక్కగా తీర్చిదిద్దాలనుకుంటే మీరు ResNet ద్వారా VGGNetని కూడా ఉపయోగించాలనుకోవచ్చు.
అనేక ఇతర ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్‌లు అందుబాటులో ఉన్నాయి
ఆశాజనక, మీ ప్రాజెక్ట్ కోసం మీరు ఏ ముందస్తు శిక్షణ పొందిన మోడల్‌లను ఉపయోగించవచ్చనే దాని గురించి మీకు ఇప్పుడు మంచి ఆలోచన ఉంది. చర్చించబడిన నమూనాలు వాటి సంబంధిత రంగాల పరంగా అత్యంత ప్రజాదరణ పొందినవి. TensorFlow Hub మరియు PyTorch వంటి డీప్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీలలో అనేక ఇతర ముందస్తు శిక్షణ పొందిన మోడల్‌లు పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్నాయని గుర్తుంచుకోండి.
అలాగే, మీరు ఒక ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్‌కు మాత్రమే కట్టుబడి ఉండవలసిన అవసరం లేదు. మీకు వనరులు మరియు సమయం ఉన్నంత వరకు, మీ అప్లికేషన్‌కు ప్రయోజనం చేకూర్చే బహుళ ముందస్తు శిక్షణ పొందిన మోడల్‌లను మీరు ఎల్లప్పుడూ అమలు చేయవచ్చు.