Rào cản để đào tạo một AI hiệu quả và đáng tin cậy đã giảm đáng kể nhờ việc phát hành công khai nhiều mô hình được đào tạo trước. Với các mô hình được đào tạo trước, các nhà nghiên cứu độc lập và các doanh nghiệp nhỏ hơn có thể hợp lý hóa các quy trình, nâng cao năng suất và thu được những hiểu biết có giá trị thông qua việc sử dụng AI.
Hiện có nhiều mô hình được đào tạo trước mà bạn có thể sử dụng và tinh chỉnh. Tùy thuộc vào vấn đề cụ thể của bạn, bạn có thể muốn sử dụng mô hình này thay vì mô hình khác. Vậy làm thế nào để bạn biết nên sử dụng mô hình được đào tạo trước nào?
Để giúp bạn quyết định, đây là một số mô hình được đào tạo trước phổ biến nhất mà bạn có thể sử dụng để tăng năng suất làm việc và kinh doanh của mình.
1. BERT (Đại diện bộ mã hóa hai chiều từ Transformers)
BERT là một biến áp mã hóa đã cách mạng hóa quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với cơ chế tự chú ý của nó. Không giống như các mạng thần kinh tái phát truyền thống (RNN) xử lý từng câu một, cơ chế tự chú ý của BERT cho phép mô hình cân nhắc tầm quan trọng của các từ trong một chuỗi bằng cách tính điểm chú ý giữa chúng.
Các mô hình BERT có khả năng hiểu ngữ cảnh sâu hơn trong một chuỗi các từ. Điều này làm cho các mô hình BERT trở nên lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu khả năng nhúng theo ngữ cảnh mạnh mẽ có hiệu suất mạnh mẽ trên các tác vụ NLP khác nhau như phân loại văn bản, nhận dạng thực thể được đặt tên và trả lời câu hỏi.
Các mô hình BERT thường lớn và yêu cầu phần cứng đắt tiền để huấn luyện. Vì vậy, mặc dù được coi là tốt nhất cho nhiều ứng dụng NLP, nhưng nhược điểm của việc đào tạo các mô hình BERT là quá trình này thường tốn kém và mất thời gian.
2. Chưng cất BERT (BERT chưng cất):
Bạn đang tìm cách tinh chỉnh mô hình BERT nhưng không có tiền hoặc thời gian cần thiết? DistilBERT là phiên bản chắt lọc của BERT, giữ lại khoảng 95% hiệu suất của nó trong khi chỉ sử dụng một nửa số lượng tham số!
DistilBERT sử dụng phương pháp đào tạo giáo viên-học sinh trong đó BERT là giáo viên và DistilBERT là học sinh. Quá trình đào tạo bao gồm việc chắt lọc kiến thức của giáo viên cho học sinh bằng cách đào tạo DistilBERT để bắt chước hành vi và xác suất đầu ra BERT.
Do quá trình chắt lọc, DistilBERT không có các nhúng kiểu mã thông báo, đã giảm các đầu chú ý và các lớp chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu ít hơn. Điều này đạt được kích thước mô hình nhỏ hơn đáng kể nhưng hy sinh một số hiệu suất.
Cũng giống như BERT, DistilBERT được sử dụng tốt nhất trong phân loại văn bản, nhận dạng đối tượng được đặt tên, tương tự và diễn giải văn bản, trả lời câu hỏi và phân tích tình cảm. Việc sử dụng DistilBERT có thể không mang lại cho bạn mức độ chính xác như với BERT. Tuy nhiên, sử dụng DistilBERT cho phép bạn tinh chỉnh mô hình của mình nhanh hơn nhiều trong khi chi tiêu ít hơn cho việc đào tạo.
3. GPT (Máy biến thế được đào tạo trước)
Bạn có cần thứ gì đó để giúp bạn tạo nội dung, đưa ra đề xuất hoặc tóm tắt văn bản không? GPT là mô hình được đào tạo trước của OpenAI để tạo ra các văn bản mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh.
Không giống như BERT, được thiết kế theo kiến trúc biến áp mã hóa, GPT được thiết kế như một biến áp giải mã. Điều này cho phép GPT trở nên xuất sắc trong việc dự đoán các từ tiếp theo dựa trên ngữ cảnh của chuỗi trước đó. Được đào tạo trên lượng lớn văn bản trên internet, GPT đã học các mẫu và mối quan hệ giữa các từ và câu. Điều này cho phép GPT biết những từ nào phù hợp nhất để sử dụng trong một tình huống nhất định. Là một mô hình đào tạo trước phổ biến, có những công cụ tiên tiến như AutoGPT mà bạn có thể sử dụng để mang lại lợi ích cho công việc và doanh nghiệp của mình.
Mặc dù rất giỏi trong việc bắt chước ngôn ngữ con người, nhưng GPT không có cơ sở thực tế nào ngoài tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình. Vì nó chỉ quan tâm liệu nó có tạo ra các từ có nghĩa dựa trên ngữ cảnh của các từ trước đó hay không, nên đôi khi nó có thể đưa ra các phản hồi không chính xác, bịa đặt hoặc không thực tế. Một vấn đề khác mà bạn có thể tinh chỉnh GPT là OpenAI chỉ cho phép truy cập thông qua API. Vì vậy, cho dù bạn muốn tinh chỉnh GPT hay chỉ tiếp tục đào tạo ChatGPT với dữ liệu tùy chỉnh của mình, bạn sẽ cần phải trả tiền cho một khóa API.
4. T5 (Biến thế chuyển văn bản thành văn bản)
T5 là một mô hình NLP rất linh hoạt, kết hợp cả kiến trúc bộ mã hóa và bộ giải mã để giải quyết nhiều nhiệm vụ NLP. T5 có thể được sử dụng để phân loại văn bản, tóm tắt, dịch thuật, trả lời câu hỏi và phân tích tình cảm.
Với việc T5 có kích thước mô hình nhỏ, cơ bản và lớn, bạn có thể nhận được mô hình máy biến áp bộ mã hóa-giải mã phù hợp hơn với nhu cầu của mình về hiệu suất, độ chính xác, thời gian đào tạo và chi phí tinh chỉnh. Các mô hình T5 được sử dụng tốt nhất khi bạn chỉ có thể triển khai một mô hình cho các ứng dụng tác vụ NLP của mình. Tuy nhiên, nếu bạn phải có hiệu suất NLP tốt nhất, bạn có thể muốn sử dụng một mô hình riêng cho các tác vụ mã hóa và giải mã.
5. ResNet (Mạng thần kinh còn lại)
Tìm kiếm một mô hình có thể hoàn thành nhiệm vụ thị giác máy tính? ResNet là một mô hình học sâu được thiết kế theo Kiến trúc mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) hữu ích cho các tác vụ thị giác máy tính như nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa. Với ResNet là một mô hình được đào tạo trước phổ biến, bạn có thể tìm thấy các mô hình được tinh chỉnh, sau đó sử dụng phương pháp học chuyển đổi để đào tạo mô hình nhanh hơn.
ResNet hoạt động trước tiên bằng cách hiểu sự khác biệt giữa đầu vào và đầu ra, còn được gọi là “phần dư”. Sau khi phần dư được xác định, ResNet tập trung vào việc tìm ra điều gì có khả năng xảy ra nhất giữa các đầu vào và đầu ra đó. Bằng cách đào tạo ResNet trên một tập dữ liệu lớn, mô hình đã học được các mẫu và tính năng phức tạp, đồng thời có thể hiểu các đối tượng thường trông như thế nào, giúp ResNet trở nên xuất sắc trong việc lấp đầy khoảng trống giữa đầu vào và đầu ra của hình ảnh.
Vì ResNet chỉ phát triển sự hiểu biết của nó dựa trên tập dữ liệu đã cho, nên việc trang bị quá mức có thể là một vấn đề. Điều này có nghĩa là nếu bộ dữ liệu cho một chủ đề cụ thể không đủ, ResNet có thể xác định sai một chủ đề. Vì vậy, nếu bạn sử dụng mô hình ResNet, bạn sẽ cần tinh chỉnh mô hình bằng một tập dữ liệu quan trọng để đảm bảo độ tin cậy.
6. VGGNet (Mạng nhóm hình học trực quan)
VGGNet là một mô hình thị giác máy tính phổ biến khác, dễ hiểu và dễ triển khai hơn ResNet. Mặc dù kém mạnh mẽ hơn, VGGNet sử dụng cách tiếp cận đơn giản hơn ResNet, sử dụng kiến trúc thống nhất để chia hình ảnh thành các phần nhỏ hơn và sau đó dần dần tìm hiểu các tính năng của nó.
Với phương pháp phân tích hình ảnh đơn giản hơn này, VGGNet dễ hiểu, triển khai và sửa đổi hơn, ngay cả đối với các nhà nghiên cứu hoặc người thực hành deep learning tương đối mới. Bạn cũng có thể muốn sử dụng VGGNet qua ResNet nếu bạn có bộ dữ liệu và tài nguyên hạn chế và muốn tinh chỉnh mô hình để có hiệu quả hơn trong một khu vực cụ thể.
Nhiều mô hình được đào tạo trước khác có sẵn
Hy vọng rằng bây giờ bạn đã có ý tưởng tốt hơn về những mô hình được đào tạo trước mà bạn có thể sử dụng cho dự án của mình. Các mô hình được thảo luận là một số mô hình phổ biến nhất về các lĩnh vực tương ứng của chúng. Hãy nhớ rằng có nhiều mô hình được đào tạo trước khác có sẵn công khai trong các thư viện học sâu, chẳng hạn như TensorFlow Hub và PyTorch.
Ngoài ra, bạn không cần phải chỉ sử dụng một mô hình được đào tạo trước. Miễn là bạn có tài nguyên và thời gian, bạn luôn có thể triển khai nhiều mô hình được đào tạo trước có lợi cho ứng dụng của mình.