La barrera para entrenar una IA efectiva y confiable se ha reducido significativamente gracias al lanzamiento público de muchos modelos preentrenados. Con los modelos preentrenados, 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 preentrenados que puede usar y ajustar. Dependiendo de su problema específico, es posible que desee utilizar un modelo sobre otro. Entonces, ¿cómo saber qué modelo preentrenado usar?
Para ayudarlo a decidir, estos son algunos de los modelos preentrenados más populares que puede usar para aumentar la productividad de su trabajo y su negocio.
1. BERT (Representaciones de codificador bidireccional de transformadores)
BERT es un codificador transformador 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 que el modelo sopese la importancia de las palabras en una secuencia al calcular las puntuaciones de atención entre ellas.
Los modelos BERT tienen la capacidad de comprender el contexto más profundo en una secuencia de palabras. Esto hace que los modelos BERT sean ideales para aplicaciones que requieren una integración contextual poderosa que tenga un rendimiento sólido en varias tareas de NLP, 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. Entonces, aunque se considera lo mejor para muchas aplicaciones de NLP, la desventaja de entrenar modelos BERT es que el proceso suele ser costoso y requiere mucho tiempo.
2. DistilBERT (BERT Destilado):
¿Busca ajustar un modelo BERT pero no tiene el dinero o el tiempo necesarios? ¡DistilBERT es una versión destilada de BERT que retiene alrededor del 95% de su rendimiento mientras usa solo la mitad de la cantidad de parámetros!
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 destilar el conocimiento del profesor al alumno mediante la formación de DistilBERT para imitar el comportamiento y las probabilidades de salida BERT.
Debido al proceso de destilación, DistilBERT no tiene incrustaciones de tipo token, tiene cabezas de atención reducidas y menos capas de avance. Esto logra un tamaño de modelo significativamente más pequeño pero sacrifica algo de rendimiento.
Al igual que BERT, DistilBERT se utiliza mejor en la 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 otorgue el mismo nivel de precisión que con BERT. Sin embargo, el uso de DistilBERT le permite ajustar su modelo mucho más rápido y gastar menos en capacitación.
3. GPT (Transformador preentrenado generativo)
¿Necesitas algo que te ayude a generar contenido, dar sugerencias o resumir texto? GPT es el modelo preentrenado 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 en función del contexto de la secuencia anterior. Entrenado en grandes cantidades de texto en Internet, GPT aprendió patrones y relaciones entre palabras y oraciones. Esto le permite a GPT saber qué palabras son las más apropiadas para usar en un escenario determinado. Al ser un modelo preentrenado popular, existen herramientas avanzadas como AutoGPT que puede usar para beneficiar su trabajo y su negocio.
Aunque es excelente para imitar el lenguaje humano, GPT no se basa en hechos además 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 fácticas. Otro problema que puede 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 una clave API.
4. T5 (Transformador de transferencia 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.
Dado que T5 tiene tamaños de modelo pequeño, básico 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 puede implementar 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)
¿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 artificial 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 usar el aprendizaje de transferencia para un entrenamiento de modelos más rápido.
ResNet funciona comprendiendo primero la diferencia entre la entrada y la salida, también conocidas como «residuales». Una vez que se identifican los residuos, ResNet se enfoca 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 puntos intermedios de la entrada y la salida de una imagen.
Dado que ResNet solo desarrolla su comprensión en función del conjunto de datos proporcionado, el sobreajuste podría ser un problema. Esto significa que si el conjunto de datos para un sujeto específico no es suficiente, ResNet puede identificar erróneamente a un sujeto. Por lo tanto, si usara un modelo ResNet, necesitaría ajustar el modelo con un conjunto de datos sustancial para garantizar la confiabilidad.
6. VGGNet (Red de Grupos de Geometría 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 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 relativamente nuevos o profesionales del aprendizaje profundo. También puede usar VGGNet sobre ResNet si tiene un conjunto de datos y recursos limitados y desea ajustar el modelo para que sea más efectivo en un área específica.
Numerosos otros modelos pre-entrenados están disponibles
Con suerte, ahora tiene una mejor idea de qué modelos pre-entrenados 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 previamente entrenados disponibles públicamente en bibliotecas de aprendizaje profundo, como TensorFlow Hub y PyTorch.
Además, no tiene que ceñirse a un solo modelo previamente entrenado. Siempre que tenga los recursos y el tiempo, siempre puede implementar varios modelos preentrenados que beneficien su aplicación.
