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कई पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों की सार्वजनिक रिलीज़ के कारण एक प्रभावी और विश्वसनीय एआई के प्रशिक्षण में बाधा काफी कम हो गई है। पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के साथ, स्वतंत्र शोधकर्ता और छोटे व्यवसाय प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित कर सकते हैं, उत्पादकता बढ़ा सकते हैं और एआई के उपयोग के माध्यम से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।
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अब ऐसे कई पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल हैं जिनका आप उपयोग कर सकते हैं और उन्हें फाइन-ट्यून कर सकते हैं। आपकी विशिष्ट समस्या के आधार पर, आप एक मॉडल की तुलना में दूसरे मॉडल का उपयोग करना चाह सकते हैं। तो आप कैसे जानेंगे कि किस पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करना है?
निर्णय लेने में आपकी सहायता के लिए, यहां कुछ सबसे लोकप्रिय पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल दिए गए हैं जिनका उपयोग आप अपने काम और व्यावसायिक उत्पादकता को बढ़ाने के लिए कर सकते हैं।
1. BERT (ट्रांसफॉर्मर्स से द्विदिश एनकोडर प्रतिनिधित्व)
BERT एक एनकोडर ट्रांसफार्मर है जिसने अपने आत्म-ध्यान तंत्र के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में क्रांति ला दी है। पारंपरिक आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) के विपरीत, जो एक के बाद एक शब्दों को संसाधित करता है, बीईआरटी का आत्म-ध्यान तंत्र मॉडल को उनके बीच ध्यान स्कोर की गणना करके अनुक्रम में शब्दों के महत्व को तौलने की अनुमति देता है।
BERT मॉडल में शब्दों के अनुक्रम में गहरे संदर्भ को समझने की क्षमता होती है। यह BERT मॉडल को उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है जिनके लिए शक्तिशाली प्रासंगिक एम्बेडिंग की आवश्यकता होती है, जिसमें विभिन्न एनएलपी कार्यों जैसे कि पाठ वर्गीकरण, नामित इकाई पहचान और प्रश्न उत्तर में मजबूत प्रदर्शन होता है।
BERT मॉडल आम तौर पर बड़े होते हैं और उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए महंगे हार्डवेयर की आवश्यकता होती है। इसलिए, हालांकि इसे कई एनएलपी अनुप्रयोगों के लिए सबसे अच्छा माना जाता है, लेकिन बीईआरटी मॉडल के प्रशिक्षण का नकारात्मक पक्ष यह है कि यह प्रक्रिया अक्सर महंगी और समय लेने वाली होती है।
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2. डिस्टिलबर्ट (डिस्टिल्ड बर्ट):
क्या आप BERT मॉडल को बेहतर बनाना चाहते हैं लेकिन आपके पास आवश्यक धन या समय नहीं है? डिस्टिलबर्ट, बीईआरटी का एक आसुत संस्करण है जो केवल आधे मापदंडों का उपयोग करते हुए अपने प्रदर्शन का लगभग 95% बरकरार रखता है!
डिस्टिलबर्ट एक शिक्षक-छात्र प्रशिक्षण दृष्टिकोण का उपयोग करता है जहां बीईआरटी शिक्षक है और डिस्टिलबर्ट छात्र है। प्रशिक्षण प्रक्रिया में डिस्टिलबर्ट को व्यवहार और आउटपुट संभावनाओं बीईआरटी की नकल करने के लिए प्रशिक्षित करके शिक्षक के ज्ञान को छात्र तक पहुंचाना शामिल है।
आसवन प्रक्रिया के कारण, डिस्टिलबर्ट में टोकन-प्रकार की एम्बेडिंग नहीं होती है, इसमें ध्यान देने वाले शीर्ष कम होते हैं, और कम फ़ीड-फ़ॉरवर्ड परतें होती हैं। इससे मॉडल का आकार काफी छोटा हो जाता है लेकिन कुछ प्रदर्शन में कमी आती है।
BERT की तरह, DistilBERT का उपयोग पाठ वर्गीकरण, नामित इकाई पहचान, पाठ समानता और व्याख्या, प्रश्न उत्तर और भावना विश्लेषण में सबसे अच्छा किया जाता है। डिस्टिलबर्ट का उपयोग आपको BERT के समान सटीकता का स्तर प्रदान नहीं कर सकता है। हालाँकि, डिस्टिलबर्ट का उपयोग करने से आप प्रशिक्षण पर कम खर्च करते हुए अपने मॉडल को बहुत तेजी से ठीक कर सकते हैं।
3. GPT (जेनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर)
क्या आपको सामग्री तैयार करने, सुझाव देने या पाठ को सारांशित करने में मदद के लिए किसी चीज़ की आवश्यकता है? GPT OpenAI का पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल है जो सुसंगत और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक पाठ तैयार करता है।
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BERT के विपरीत, जिसे एनकोडर ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर के तहत डिज़ाइन किया गया है, GPT को एक डिकोडर ट्रांसफार्मर के रूप में डिज़ाइन किया गया है। यह GPT को पिछले अनुक्रम के संदर्भ के आधार पर अगले शब्दों की भविष्यवाणी करने में उत्कृष्ट होने की अनुमति देता है। इंटरनेट पर बड़ी मात्रा में पाठ पर प्रशिक्षित, जीपीटी ने शब्दों और वाक्यों के बीच पैटर्न और संबंधों को सीखा। यह जीपीटी को यह जानने की अनुमति देता है कि किसी निश्चित परिदृश्य में कौन से शब्द उपयोग के लिए सबसे उपयुक्त हैं। एक लोकप्रिय पूर्व प्रशिक्षित मॉडल होने के नाते, वहाँ हैं ऑटोजीपीटी जैसे उन्नत उपकरण जिसका उपयोग आप अपने काम और व्यवसाय को लाभ पहुंचाने के लिए कर सकते हैं।
यद्यपि मानव भाषा की नकल करने में महान, जीपीटी के पास मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा सेट के अलावा तथ्यों पर कोई आधार नहीं है। चूँकि यह केवल इस बात की परवाह करता है कि क्या यह ऐसे शब्द उत्पन्न करता है जो पिछले शब्दों के संदर्भ के आधार पर समझ में आते हैं, यह समय-समय पर गलत, मनगढ़ंत या गैर-तथ्यात्मक प्रतिक्रियाएँ प्रदान कर सकता है। जीपीटी को ठीक करने में आपकी एक और समस्या यह हो सकती है कि ओपनएआई केवल एपीआई के माध्यम से पहुंच की अनुमति देता है। तो, चाहे आप GPT को फाइन-ट्यून करना चाहते हों या बस अपने कस्टम डेटा के साथ चैटजीपीटी को प्रशिक्षित करते रहें , आपको एपीआई कुंजी के लिए भुगतान करना होगा।
4. T5 (टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट ट्रांसफर ट्रांसफार्मर)
T5 एक अत्यधिक बहुमुखी एनएलपी मॉडल है जो एनएलपी कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला से निपटने के लिए एनकोडर और डिकोडर आर्किटेक्चर दोनों को जोड़ता है। T5 का उपयोग पाठ वर्गीकरण, सारांशीकरण, अनुवाद, प्रश्न उत्तर और भावना विश्लेषण के लिए किया जा सकता है।
T5 के छोटे, आधार और बड़े मॉडल आकार के साथ, आप एक एनकोडर-डिकोडर ट्रांसफार्मर मॉडल प्राप्त कर सकते हैं जो प्रदर्शन, सटीकता, प्रशिक्षण समय और फाइन-ट्यूनिंग की लागत के मामले में आपकी आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से फिट करता है। T5 मॉडल का सबसे अच्छा उपयोग तब किया जाता है जब आप अपने एनएलपी कार्य अनुप्रयोगों के लिए केवल एक मॉडल लागू कर सकते हैं। हालाँकि, यदि आपके पास सर्वोत्तम एनएलपी प्रदर्शन होना चाहिए, तो आप एन्कोडिंग और डिकोडिंग कार्यों के लिए एक अलग मॉडल का उपयोग करना चाह सकते हैं।
5. रेसनेट (अवशिष्ट तंत्रिका नेटवर्क)
क्या आप ऐसे मॉडल की तलाश में हैं जो कंप्यूटर विज़न कार्यों को पूरा कर सके? रेसनेट एक गहन शिक्षण मॉडल है जिसे कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर (सीएनएन) के तहत डिज़ाइन किया गया है जो छवि पहचान, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सिमेंटिक सेगमेंटेशन जैसे कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए उपयोगी है। ResNet एक लोकप्रिय पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल होने के कारण, आप फाइन-ट्यून किए गए मॉडल पा सकते हैं, फिर उपयोग कर सकते हैं तेज़ मॉडल प्रशिक्षण के लिए सीखने को स्थानांतरित करें .
ResNet पहले इनपुट और आउटपुट के बीच अंतर को समझकर काम करता है, जिसे 'अवशेष' भी कहा जाता है। अवशेषों की पहचान होने के बाद, ResNet यह पता लगाने पर ध्यान केंद्रित करता है कि उन इनपुट और आउटपुट के बीच सबसे अधिक संभावना क्या है। एक बड़े डेटा सेट पर ResNet को प्रशिक्षित करके, मॉडल ने जटिल पैटर्न और विशेषताएं सीखीं और समझ सकता है कि वस्तुएं सामान्य रूप से कैसी दिखती हैं, जिससे ResNet एक छवि के इनपुट और आउटपुट के बीच को भरने में उत्कृष्ट हो जाता है।
चूँकि ResNet केवल दिए गए डेटासेट के आधार पर अपनी समझ विकसित करता है, इसलिए ओवरफिटिंग एक मुद्दा हो सकता है। इसका मतलब यह है कि यदि किसी विशिष्ट विषय के लिए डेटा सेट अपर्याप्त था, तो ResNet किसी विषय की गलत पहचान कर सकता है। इसलिए, यदि आप ResNet मॉडल का उपयोग करते हैं, तो आपको विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त डेटा सेट के साथ मॉडल को ठीक करने की आवश्यकता होगी।
6. वीजीजीनेट (विजुअल ज्योमेट्री ग्रुप नेटवर्क)
VGGNet एक और लोकप्रिय कंप्यूटर विज़न मॉडल है जिसे ResNet की तुलना में समझना और लागू करना आसान है। हालांकि कम शक्तिशाली, VGGNet ResNet की तुलना में अधिक सरल दृष्टिकोण का उपयोग करता है, एक समान वास्तुकला का उपयोग करता है जो छवियों को छोटे टुकड़ों में तोड़ता है और फिर धीरे-धीरे इसकी विशेषताओं को सीखता है।
छवियों का विश्लेषण करने की इस सरल विधि के साथ, वीजीजीनेट को समझना, लागू करना और संशोधित करना आसान है, यहां तक कि अपेक्षाकृत नए शोधकर्ताओं या गहन शिक्षण के अभ्यासकर्ताओं के लिए भी। यदि आपके पास सीमित डेटासेट और संसाधन हैं और आप किसी विशिष्ट क्षेत्र में अधिक प्रभावी होने के लिए मॉडल को बेहतर बनाना चाहते हैं, तो आप ResNet पर VGGNet का उपयोग करना चाह सकते हैं।
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कई अन्य पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल उपलब्ध हैं
उम्मीद है, अब आपको बेहतर अंदाज़ा हो गया होगा कि आप अपने प्रोजेक्ट के लिए किन पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का उपयोग कर सकते हैं। जिन मॉडलों पर चर्चा की गई है वे अपने संबंधित क्षेत्रों के संदर्भ में सबसे लोकप्रिय हैं। ध्यान रखें कि कई अन्य पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल सार्वजनिक रूप से गहन शिक्षण पुस्तकालयों में उपलब्ध हैं, जैसे कि TensorFlow हब और PyTorch।
साथ ही, आपको केवल एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल तक ही सीमित नहीं रहना है। जब तक आपके पास संसाधन और समय है, आप हमेशा कई पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल लागू कर सकते हैं जो आपके एप्लिकेशन को लाभ पहुंचाते हैं।