Os 6 melhores modelos pré-treinados para trabalho e negócios

A barreira para treinar uma IA eficaz e confiável diminuiu significativamente graças ao lançamento público de muitos modelos pré-treinados. Com os modelos pré-treinados, pesquisadores independentes e empresas menores podem simplificar processos, aumentar a produtividade e obter informações valiosas por meio do uso da IA.

Agora existem muitos modelos pré-treinados que você pode usar e ajustar. Dependendo do seu problema específico, você pode querer usar um modelo em detrimento de outro. Então, como você sabe qual modelo pré-treinado usar?

Para ajudá-lo a decidir, aqui estão alguns dos modelos pré-treinados mais populares que você pode usar para aumentar sua produtividade no trabalho e nos negócios.

1. BERT (Representações de codificador bidirecional de transformadores)

O BERT é um transformador de codificador que revolucionou o processamento de linguagem natural (NLP) com seu mecanismo de auto-atenção. Ao contrário das tradicionais redes neurais recorrentes (RNN) que processam sentenças uma palavra após a outra, o BERT O mecanismo de auto-atenção permite que o modelo pondere a importância das palavras em uma sequência calculando pontuações de atenção entre eles.

Os modelos BERT têm a capacidade de entender o contexto mais profundo em uma sequência de palavras. Isso torna os modelos BERT ideais para aplicativos que exigem integração contextual poderosa com forte desempenho em várias tarefas de NLP, como classificação de texto, reconhecimento de entidade nomeada e pergunta respondendo.

Os modelos BERT são geralmente grandes e requerem hardware caro para treinar. Portanto, embora seja considerado o melhor para muitos aplicativos de NLP, a desvantagem de treinar modelos BERT é que o processo costuma ser caro e demorado.

2. DistilBERT (BERT destilado):

Procurando ajustar um modelo BERT, mas não tem o dinheiro ou o tempo necessário? O DistilBERT é uma versão destilada do BERT que retém cerca de 95% de seu desempenho enquanto usa apenas metade do número de parâmetros!

O DistilBERT usa uma abordagem de treinamento professor-aluno em que BERT é o professor e DistilBERT é o aluno. O processo de treinamento envolve destilar o conhecimento do professor para o aluno, treinando o DistilBERT para imitar o comportamento e as probabilidades de saída do BERT.

Devido ao processo de destilação, o DistilBERT não possui incorporações do tipo token, reduziu cabeças de atenção e camadas de feed-forward menores. Isso atinge um tamanho de modelo significativamente menor, mas sacrifica algum desempenho.

Assim como o BERT, o DistilBERT é melhor utilizado na classificação de texto, reconhecimento de entidade nomeada, similaridade e paráfrase de texto, resposta a perguntas e análise de sentimentos. O uso do DistilBERT pode não conceder a você o mesmo nível de precisão do BERT. No entanto, usar o DistilBERT permite que você ajuste seu modelo muito mais rapidamente, gastando menos em treinamento.

3. GPT (transformador pré-treinado generativo)

Você precisa de algo para te ajudar a gerar conteúdo, dar sugestões ou resumir o texto? O GPT é o modelo pré-treinado da OpenAI que produz textos coerentes e contextualmente relevantes.

Ao contrário do BERT, que é projetado sob a arquitetura do transformador do codificador, o GPT é projetado como um transformador do decodificador. Isso permite que o GPT seja excelente em prever as próximas palavras com base no contexto da sequência anterior. Treinado em grandes quantidades de texto na internet, o GPT aprendeu padrões e relações entre palavras e frases. Isso permite que o GPT saiba quais palavras são mais apropriadas para usar em um determinado cenário. Sendo um modelo pré-treinado popular, existem ferramentas avançadas como o AutoGPT que você pode usar para beneficiar seu trabalho e negócios.

Embora seja ótimo em imitar a linguagem humana, o GPT não tem base em fatos além do conjunto de dados usado para treinar o modelo. Como ele só se preocupa se gera palavras que fazem sentido com base no contexto das palavras anteriores, ele pode fornecer respostas incorretas, inventadas ou não factuais de tempos em tempos. Outro problema que você pode ter ao ajustar o GPT é que o OpenAI só permite acesso por meio de uma API. Portanto, se você deseja ajustar o GPT ou continue treinando o ChatGPT com seus dados personalizados, você precisará pagar por uma chave de API.

4. T5 (transformador de transferência de texto para texto)

O T5 é um modelo de NLP altamente versátil que combina arquiteturas de codificador e decodificador para lidar com uma ampla gama de tarefas de NLP. O T5 pode ser usado para classificação de texto, resumo, tradução, resposta a perguntas e análise de sentimentos.

Com o T5 tendo tamanhos de modelo pequeno, básico e grande, você pode obter um modelo de transformador codificador-decodificador que melhor se adapta às suas necessidades em termos de desempenho, precisão, tempo de treinamento e custo de afinação. Os modelos T5 são mais bem utilizados quando você pode implementar apenas um modelo para seus aplicativos de tarefa de NLP. No entanto, se você precisar ter o melhor desempenho de NLP, talvez queira usar um modelo separado para tarefas de codificação e decodificação.

5. ResNet (Rede Neural Residual)

Procurando um modelo que possa concluir tarefas de visão computacional? ResNet é um modelo de aprendizado profundo projetado sob a arquitetura de rede neural convolucional (CNN) que é útil para tarefas de visão computacional, como reconhecimento de imagem, detecção de objetos e semântica segmentação. Como o ResNet é um modelo pré-treinado popular, você pode encontrar modelos ajustados e usar transferência de aprendizado para treinamento de modelo mais rápido.

O ResNet funciona primeiro compreendendo a diferença entre a entrada e a saída, também conhecida como "resíduos". Depois os resíduos são identificados, a ResNet se concentra em descobrir o que é mais provável entre essas entradas e saídas. Ao treinar o ResNet em um grande conjunto de dados, o modelo aprendeu padrões e recursos complexos e pode entender o que objetos normalmente se parecem, tornando o ResNet excelente para preencher os intermediários da entrada e saída de um imagem.

Como a ResNet só desenvolve seu entendimento com base no conjunto de dados fornecido, o overfitting pode ser um problema. Isso significa que, se o conjunto de dados para um assunto específico for insuficiente, a ResNet pode identificar erroneamente um assunto. Portanto, se você fosse usar um modelo ResNet, precisaria ajustar o modelo com um conjunto de dados substancial para garantir a confiabilidade.

6. VGGNet (Visual Geometry Group Network)

O VGGNet é outro modelo popular de visão computacional que é mais fácil de entender e implementar do que o ResNet. Embora menos poderoso, o VGGNet usa uma abordagem mais direta do que o ResNet, utilizando uma arquitetura uniforme que divide as imagens em pedaços menores e gradualmente aprende seus recursos.

Com esse método mais simples de análise de imagens, o VGGNet é mais fácil de entender, implementar e modificar, mesmo para pesquisadores relativamente novos ou praticantes de aprendizado profundo. Você também pode usar VGGNet sobre ResNet se tiver um conjunto de dados e recursos limitados e quiser ajustar o modelo para ser mais eficaz em uma área específica.

Numerosos outros modelos pré-treinados estão disponíveis

Espero que agora você tenha uma ideia melhor de quais modelos pré-treinados você pode usar para seu projeto. Os modelos discutidos são alguns dos mais populares em termos de seus respectivos campos. Lembre-se de que existem muitos outros modelos pré-treinados disponíveis publicamente em bibliotecas de aprendizado profundo, como TensorFlow Hub e PyTorch.

Além disso, você não precisa se limitar a apenas um modelo pré-treinado. Contanto que você tenha os recursos e o tempo, sempre poderá implementar vários modelos pré-treinados que beneficiam seu aplicativo.