Los 6 mejores modelos preentrenados para el trabajo y los negocios
¿Busca un modelo previamente capacitado que lo ayude con su negocio y su trabajo? Éstos son algunos de los modelos más populares que pueden interesarle.
La barrera para entrenar una IA eficaz y confiable se ha reducido significativamente gracias al lanzamiento público de muchos modelos previamente entrenados. Con los modelos previamente entrenados, los investigadores independientes y las empresas más pequeñas pueden optimizar los procesos, mejorar la productividad y obtener información valiosa mediante el uso de la IA.
Ahora hay muchos modelos previamente entrenados que puedes usar y ajustar. Dependiendo de su problema específico, es posible que desee utilizar un modelo u otro. Entonces, ¿cómo sabes qué modelo previamente entrenado usar?
Para ayudarle a decidir, estos son algunos de los modelos previamente capacitados más populares que puede utilizar para impulsar su productividad laboral y empresarial.
1. BERT (representaciones de codificador bidireccional de transformadores)
BERT es un transformador codificador 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 permite al modelo sopesar la importancia de las palabras en una secuencia calculando puntuaciones de atención entre ellas.
Los modelos BERT tienen la capacidad de comprender el contexto más profundo de una secuencia de palabras. Esto hace que los modelos BERT sean ideales para aplicaciones que requieren una potente incrustación contextual que tenga un rendimiento sólido en diversas tareas de PNL, como clasificación de texto, reconocimiento de entidades con nombre y respuesta a preguntas.
Los modelos BERT suelen ser grandes y requieren hardware costoso para entrenarse. Entonces, aunque se considera lo mejor para muchas aplicaciones de PNL, la desventaja de entrenar modelos BERT es que el proceso suele ser costoso y requiere mucho tiempo.
2. DistilBERT (BERT destilado):
¿Quiere perfeccionar un modelo BERT pero no tiene el dinero ni el tiempo necesarios? DistilBERT es una versión destilada de BERT que conserva alrededor del 95% de su rendimiento y solo utiliza la mitad de parámetros.
DistilBERT utiliza un enfoque de formación profesor-alumno donde BERT es el profesor y DistilBERT es el estudiante. El proceso de formación implica transmitir el conocimiento del profesor al estudiante entrenando a DistilBERT para imitar el comportamiento y las probabilidades de salida de BERT.
Debido al proceso de destilación, DistilBERT no tiene incrustaciones de tipo token, tiene cabezas de atención reducidas y menos capas de retroalimentación. Esto logra un tamaño de modelo significativamente más pequeño pero sacrifica algo de rendimiento.
Al igual que BERT, DistilBERT se utiliza mejor en clasificación de texto, reconocimiento de entidades nombradas, similitud y paráfrasis de texto, respuesta a preguntas y análisis de sentimientos. Es posible que el uso de DistilBERT no le brinde el mismo nivel de precisión que con BERT. Sin embargo, usar DistilBERT le permite ajustar su modelo mucho más rápido y gastar menos en entrenamiento.
3. GPT (Transformador generativo preentrenado)
¿Necesitas algo que te ayude a generar contenido, dar sugerencias o resumir texto? GPT es el modelo previamente entrenado de OpenAI que produce textos coherentes y contextualmente relevantes.
A diferencia de BERT, que está diseñado bajo la arquitectura de transformador codificador, GPT está diseñado como un transformador decodificador. Esto permite que GPT sea excelente para predecir las siguientes palabras según el contexto de la secuencia anterior. GPT, capacitado con grandes cantidades de texto en Internet, aprendió patrones y relaciones entre palabras y oraciones. Esto permite a GPT saber qué palabras son más apropiadas para usar en un escenario determinado. Al ser un modelo popular previamente entrenado, existen herramientas avanzadas como AutoGPT que puede utilizar en beneficio de su trabajo y negocio.
Aunque es excelente para imitar el lenguaje humano, GPT no tiene base en hechos aparte del conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo. Dado que solo le importa si genera palabras que tengan sentido según el contexto de las palabras anteriores, de vez en cuando puede proporcionar respuestas incorrectas, inventadas o no objetivas. Otro problema que podría tener al ajustar GPT es que OpenAI solo permite el acceso a través de una API. Entonces, ya sea que desee ajustar GPT o simplemente seguir entrenando ChatGPT con sus datos personalizados, deberá pagar por una clave API.
4. T5 (Transformador de transferencia de texto a texto)
T5 es un modelo de PNL muy versátil que combina arquitecturas de codificador y decodificador para abordar una amplia gama de tareas de PNL. T5 se puede utilizar para clasificación de texto, resúmenes, traducción, respuesta a preguntas y análisis de sentimientos.
Dado que T5 tiene tamaños de modelo pequeño, base y grande, puede obtener un modelo de transformador codificador-decodificador que se adapte mejor a sus necesidades en términos de rendimiento, precisión, tiempo de capacitación y costo de ajuste. Los modelos T5 se utilizan mejor cuando solo puedes implementar un modelo para tus aplicaciones de tareas de PNL. Sin embargo, si desea obtener el mejor rendimiento de PNL, es posible que desee utilizar un modelo independiente para las tareas de codificación y decodificación.
5. ResNet (red neuronal residual)
¿Busca un modelo que pueda completar tareas de visión por computadora? ResNet es un modelo de aprendizaje profundo diseñado bajo la arquitectura de red neuronal convolucional (CNN) que es útil para tareas de visión por computadora como el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y la segmentación semántica. Dado que ResNet es un modelo preentrenado popular, puede encontrar modelos ajustados y luego utilizar el aprendizaje por transferencia para un entrenamiento de modelos más rápido.
ResNet funciona entendiendo primero la diferencia entre entrada y salida, también conocida como "residuales". Una vez identificados los residuos, ResNet se centra en determinar qué es lo más probable entre esas entradas y salidas. Al entrenar a ResNet en un gran conjunto de datos, el modelo aprendió patrones y características complejos y puede comprender cómo se ven normalmente los objetos, lo que hace que ResNet sea excelente para llenar los espacios intermedios entre la entrada y la salida de una imagen.
Dado que ResNet solo desarrolla su comprensión basándose en el conjunto de datos proporcionado, el sobreajuste podría ser un problema. Esto significa que si el conjunto de datos para un tema específico fue insuficiente, ResNet puede identificar erróneamente a un tema. Por lo tanto, si utilizara un modelo ResNet, necesitaría ajustar el modelo con un conjunto de datos sustancial para garantizar la confiabilidad.
6. VGGNet (Red del grupo de geometría visual)
VGGNet es otro modelo de visión por computadora popular que es más fácil de entender e implementar que ResNet. Aunque es menos potente, VGGNet utiliza un enfoque más sencillo que ResNet, utilizando una arquitectura uniforme que divide las imágenes en partes más pequeñas y luego aprende gradualmente sus características.
Con este método más simple de analizar imágenes, VGGNet es más fácil de entender, implementar y modificar, incluso para investigadores o profesionales relativamente nuevos 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 eficaz en un área específica.
Hay muchos otros modelos previamente entrenados disponibles
Con suerte, ahora tiene una mejor idea de qué modelos previamente entrenados puede utilizar 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 previamente entrenados disponibles públicamente en bibliotecas de aprendizaje profundo, como TensorFlow Hub y PyTorch.
Además, no es necesario limitarse a un solo modelo previamente entrenado. Siempre que tenga los recursos y el tiempo, siempre podrá implementar múltiples modelos previamente entrenados que beneficien su aplicación.