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효과적이고 신뢰할 수 있는 AI 교육에 대한 장벽은 사전 교육된 많은 모델의 공개 릴리스 덕분에 크게 낮아졌습니다. 사전 훈련된 모델을 통해 독립적인 연구자와 중소기업은 AI를 사용하여 프로세스를 간소화하고 생산성을 향상하며 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
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이제 사용하고 미세 조정할 수 있는 사전 훈련된 모델이 많이 있습니다. 특정 문제에 따라 한 모델을 다른 모델 위에 사용할 수 있습니다. 그렇다면 어떤 사전 훈련된 모델을 사용할지 어떻게 알 수 있습니까?
결정을 돕기 위해 작업 및 비즈니스 생산성을 높이는 데 사용할 수 있는 가장 인기 있는 선행 학습된 모델이 있습니다.
1. BERT(변압기의 양방향 인코더 표현)
BERT는 자체 주의 메커니즘으로 자연어 처리(NLP)를 혁신한 인코더 변환기입니다. 문장을 한 단어씩 처리하는 기존의 순환 신경망(RNN)과 달리 BERT의 자체 주의 메커니즘을 사용하면 모델이 단어 사이의 주의 점수를 계산하여 시퀀스에서 단어의 중요성을 평가할 수 있습니다.
BERT 모델은 일련의 단어에서 더 깊은 맥락을 이해할 수 있는 기능이 있습니다. 따라서 BERT 모델은 텍스트 분류, 명명된 엔터티 인식 및 질문 응답과 같은 다양한 NLP 작업에서 강력한 성능을 발휘하는 강력한 컨텍스트 임베딩이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.
BERT 모델은 일반적으로 크기가 크며 교육을 위해 값비싼 하드웨어가 필요합니다. 따라서 많은 NLP 애플리케이션에 가장 적합한 것으로 간주되지만 BERT 모델 교육의 단점은 프로세스가 종종 비용과 시간이 많이 든다는 것입니다.
2. DistilBERT(증류된 BERT):
BERT 모델을 미세 조정하고 싶지만 필요한 비용이나 시간이 없습니까? DistilBERT는 매개변수 수의 절반만 사용하면서 성능의 약 95%를 유지하는 BERT의 증류 버전입니다!
DistilBERT는 BERT가 교사이고 DistilBERT가 학생인 교사-학생 교육 방식을 사용합니다. 교육 과정에는 BERT의 행동과 출력 확률을 모방하도록 DistilBERT를 교육하여 교사의 지식을 학생에게 증류하는 작업이 포함됩니다.
증류 프로세스로 인해 DistilBERT에는 토큰 유형 임베딩이 없고 주의 헤드가 감소했으며 피드포워드 레이어가 적습니다. 이것은 상당히 작은 모델 크기를 달성하지만 일부 성능을 희생합니다.
BERT와 마찬가지로 DistilBERT는 텍스트 분류, 명명된 엔터티 인식, 텍스트 유사성 및 패러프레이징, 질문 응답, 감정 분석에 가장 잘 활용됩니다. DistilBERT를 사용하면 BERT와 동일한 수준의 정확도를 얻지 못할 수 있습니다. 그러나 DistilBERT를 사용하면 학습에 드는 비용을 줄이면서 훨씬 빠르게 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
3. GPT(Generative Pre-trained Transformer)
콘텐츠 생성, 제안 제공 또는 텍스트 요약에 도움이 되는 것이 필요하십니까? GPT는 일관성 있고 문맥적으로 관련 있는 텍스트를 생성하는 OpenAI의 사전 훈련된 모델입니다.
인코더 트랜스포머 아키텍처로 설계된 BERT와 달리 GPT는 디코더 트랜스포머로 설계되었습니다. 이를 통해 GPT는 이전 시퀀스의 컨텍스트를 기반으로 다음 단어를 예측하는 데 탁월합니다. GPT는 인터넷에 있는 방대한 양의 텍스트에 대한 교육을 통해 단어와 문장 사이의 패턴과 관계를 학습했습니다. 이를 통해 GPT는 특정 시나리오에서 사용하기에 가장 적합한 단어를 알 수 있습니다. 인기 있는 사전 훈련된 모델이기 때문에 AutoGPT와 같은 고급 도구 업무와 비즈니스에 도움이 되도록 사용할 수 있습니다.
GPT는 인간 언어를 모방하는 데 탁월하지만 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터 세트 외에는 사실에 근거하지 않습니다. 이전 단어의 맥락을 기반으로 의미가 있는 단어를 생성하는 경우에만 관심이 있기 때문에 때때로 부정확하거나 꾸며낸 또는 사실이 아닌 응답을 제공할 수 있습니다. GPT를 미세 조정할 수 있는 또 다른 문제는 OpenAI가 API를 통한 액세스만 허용한다는 것입니다. 따라서 GPT를 미세 조정하거나 사용자 정의 데이터로 ChatGPT를 계속 교육하십시오. , API 키를 지불해야 합니다.
4. T5(텍스트-텍스트 전송 변환기)
T5는 엔코더와 디코더 아키텍처를 결합하여 광범위한 NLP 작업을 처리하는 다목적 NLP 모델입니다. T5는 텍스트 분류, 요약, 번역, 질문 답변 및 감정 분석에 사용할 수 있습니다.
작은 크기, 기본 크기 및 큰 크기의 T5를 사용하면 성능, 정확도, 교육 시간 및 미세 조정 비용 측면에서 요구 사항에 더 잘 맞는 인코더-디코더 변환기 모델을 얻을 수 있습니다. T5 모델은 NLP 작업 애플리케이션에 대해 하나의 모델만 구현할 수 있을 때 가장 잘 활용됩니다. 그러나 최상의 NLP 성능이 필요한 경우 인코딩 및 디코딩 작업에 별도의 모델을 사용할 수 있습니다.
5. ResNet(잔차 신경망)
컴퓨터 비전 작업을 완료할 수 있는 모델을 찾고 계십니까? ResNet은 CNN(Convolutional Neural Network Architecture)에서 설계된 딥 러닝 모델로, 이미지 인식, 객체 감지 및 시맨틱 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업에 유용합니다. ResNet이 사전 학습된 인기 있는 모델이므로 미세 조정된 모델을 찾은 다음 다음을 사용할 수 있습니다. 더 빠른 모델 훈련을 위한 전이 학습 .
ResNet은 '잔차'라고도 하는 입력과 출력의 차이를 먼저 이해함으로써 작동합니다. 잔차가 식별된 후 ResNet은 해당 입력과 출력 사이에 무엇이 가장 가능성이 높은지 파악하는 데 중점을 둡니다. 대규모 데이터 세트에서 ResNet을 교육함으로써 모델은 복잡한 패턴과 기능을 학습하고 객체가 일반적으로 어떻게 생겼는지 이해할 수 있으므로 ResNet은 이미지의 입력과 출력 사이를 채우는 데 탁월합니다.
ResNet은 주어진 데이터 세트를 기반으로 이해를 발전시키기 때문에 과적합이 문제가 될 수 있습니다. 이는 특정 주제에 대한 데이터 세트가 충분하지 않은 경우 ResNet이 주제를 잘못 식별할 수 있음을 의미합니다. 따라서 ResNet 모델을 사용하려면 신뢰성을 보장하기 위해 상당한 데이터 세트로 모델을 미세 조정해야 합니다.
6. VGGNet(비주얼 기하학 그룹 네트워크)
VGGNet은 ResNet보다 이해하고 구현하기 쉬운 또 다른 인기 있는 컴퓨터 비전 모델입니다. VGGNet은 덜 강력하지만 ResNet보다 더 간단한 접근 방식을 사용하여 이미지를 더 작은 조각으로 나눈 다음 점진적으로 기능을 학습하는 균일한 아키텍처를 활용합니다.
이 간단한 이미지 분석 방법을 통해 VGGNet은 상대적으로 새로운 연구원이나 딥 러닝 실무자도 쉽게 이해, 구현 및 수정할 수 있습니다. 제한된 데이터 세트와 리소스가 있고 특정 영역에서 더 효과적이도록 모델을 미세 조정하려는 경우 ResNet을 통해 VGGNet을 사용할 수도 있습니다.
수많은 다른 사전 학습된 모델을 사용할 수 있습니다.
바라건대, 이제 프로젝트에 사용할 수 있는 사전 훈련된 모델에 대해 더 잘 알게 되셨기를 바랍니다. 논의된 모델은 해당 분야에서 가장 인기 있는 모델입니다. TensorFlow Hub 및 PyTorch와 같은 딥 러닝 라이브러리에서 공개적으로 사용할 수 있는 사전 훈련된 다른 모델이 많이 있다는 점을 명심하십시오.
또한 사전 훈련된 모델 하나만 고수할 필요가 없습니다. 리소스와 시간이 있는 한 애플리케이션에 도움이 되는 사전 학습된 여러 모델을 항상 구현할 수 있습니다.