6 Model Pra-Terlatih Terbaik untuk Pekerjaan dan Bisnis
Table of content:
Penghalang untuk melatih AI yang efektif dan andal telah berkurang secara signifikan berkat rilis publik dari banyak model pra-pelatihan. Dengan model pra-pelatihan, peneliti independen dan bisnis kecil dapat merampingkan proses, meningkatkan produktivitas, dan mendapatkan wawasan berharga melalui penggunaan AI.
Sekarang ada banyak model terlatih yang dapat Anda gunakan dan sesuaikan. Bergantung pada masalah khusus Anda, Anda mungkin ingin menggunakan satu model di atas model lainnya. Jadi, bagaimana Anda tahu model terlatih mana yang akan digunakan?
Baca Juga:
Untuk membantu Anda memutuskan, berikut adalah beberapa model terlatih paling populer yang dapat Anda gunakan untuk meningkatkan produktivitas kerja dan bisnis Anda.
1. BERT (Representasi Encoder Dua Arah dari Transformers)
BERT adalah transformator encoder yang merevolusi pemrosesan bahasa alami (NLP) dengan mekanisme perhatian diri. Tidak seperti jaringan saraf berulang tradisional (RNN) yang memproses kalimat satu demi satu kata, mekanisme perhatian-diri BERT memungkinkan model untuk menimbang pentingnya kata-kata dalam urutan dengan menghitung skor perhatian di antara mereka.
Model BERT memiliki kemampuan untuk memahami konteks yang lebih dalam dalam rangkaian kata. Hal ini membuat model BERT ideal untuk aplikasi yang memerlukan penyematan kontekstual yang kuat yang memiliki performa kuat di berbagai tugas NLP seperti klasifikasi teks, pengenalan entitas bernama, dan menjawab pertanyaan.
Model BERT biasanya berukuran besar dan membutuhkan perangkat keras yang mahal untuk dilatih. Jadi, meskipun dianggap yang terbaik untuk banyak aplikasi NLP, kelemahan untuk melatih model BERT adalah prosesnya seringkali mahal dan memakan waktu.
2. DistilBERT (BerT Sulingan):
Ingin menyempurnakan model BERT tetapi tidak memiliki uang atau waktu yang diperlukan? DistilBERT adalah versi BERT yang disuling yang mempertahankan sekitar 95% kinerjanya sementara hanya menggunakan setengah dari jumlah parameter!
DistilBERT menggunakan pendekatan pelatihan guru-siswa dimana BERT adalah gurunya dan DistilBERT adalah siswanya. Proses pelatihan melibatkan penyulingan pengetahuan dari guru kepada siswa dengan melatih DistilBERT untuk meniru perilaku dan probabilitas keluaran BERT.
Karena proses distilasi, DistilBERT tidak memiliki embedding tipe token, telah mengurangi kepala perhatian, dan lapisan feed-forward yang lebih rendah. Ini mencapai ukuran model yang jauh lebih kecil tetapi mengorbankan beberapa kinerja.
Sama seperti BERT, DistilBERT paling baik digunakan dalam klasifikasi teks, pengenalan entitas bernama, kesamaan dan parafrase teks, menjawab pertanyaan, dan analisis sentimen. Menggunakan DistilBERT mungkin tidak memberi Anda tingkat akurasi yang sama dengan BERT. Namun, menggunakan DistilBERT memungkinkan Anda menyempurnakan model Anda lebih cepat sambil menghabiskan lebih sedikit untuk pelatihan.
3. GPT (Transformer Terlatih Generatif)
Apakah Anda memerlukan sesuatu untuk membantu Anda menghasilkan konten, memberikan saran, atau meringkas teks? GPT adalah model terlatih OpenAI yang menghasilkan teks yang koheren dan relevan secara kontekstual.
Tidak seperti BERT, yang dirancang di bawah arsitektur trafo encoder, GPT dirancang sebagai trafo dekoder. Hal ini memungkinkan GPT menjadi sangat baik dalam memprediksi kata berikutnya berdasarkan konteks urutan sebelumnya. Dilatih dengan sejumlah besar teks di internet, GPT mempelajari pola dan hubungan antara kata dan kalimat. Ini memungkinkan GPT untuk mengetahui kata mana yang paling tepat digunakan dalam skenario tertentu. Menjadi model terlatih yang populer, ada alat canggih seperti AutoGPT yang dapat Anda gunakan untuk menguntungkan pekerjaan dan bisnis Anda.
Meskipun pandai meniru bahasa manusia, GPT tidak memiliki dasar fakta selain kumpulan data yang digunakan untuk melatih model. Karena hanya peduli jika itu menghasilkan kata-kata yang masuk akal berdasarkan konteks kata-kata sebelumnya, itu mungkin memberikan tanggapan yang salah, dibuat-buat, atau non-faktual dari waktu ke waktu. Masalah lain yang mungkin Anda alami saat menyempurnakan GPT adalah OpenAI hanya mengizinkan akses melalui API. Jadi, apakah Anda ingin menyempurnakan GPT atau terus melatih ChatGPT dengan data khusus Anda, Anda harus membayar kunci API.
4. T5 (Transformator Transfer Teks-ke-Teks)
T5 adalah model NLP yang sangat serbaguna yang menggabungkan arsitektur encoder dan decoder untuk menangani berbagai tugas NLP. T5 dapat digunakan untuk klasifikasi teks, ringkasan, terjemahan, menjawab pertanyaan, dan analisis sentimen.
Dengan T5 yang memiliki ukuran model kecil, dasar, dan besar, Anda bisa mendapatkan model trafo encoder-decoder yang lebih sesuai dengan kebutuhan Anda dalam hal performa, akurasi, waktu pelatihan, dan biaya penyetelan halus. Model T5 paling baik digunakan saat Anda hanya dapat mengimplementasikan satu model untuk aplikasi tugas NLP Anda. Namun, jika Anda harus memiliki kinerja NLP terbaik, Anda mungkin ingin menggunakan model terpisah untuk tugas penyandian dan penguraian kode.
5. ResNet (Jaringan Saraf Sisa)
Mencari model yang dapat menyelesaikan tugas visi komputer? ResNet adalah model pembelajaran mendalam yang dirancang di bawah Convolutional Neural Network Architecture (CNN) yang berguna untuk tugas visi komputer seperti pengenalan gambar, deteksi objek, dan segmentasi semantik. Dengan ResNet menjadi model pra-terlatih yang populer, Anda dapat menemukan model yang disesuaikan, lalu menggunakan pembelajaran transfer untuk pelatihan model yang lebih cepat.
ResNet bekerja dengan terlebih dahulu memahami perbedaan antara input dan output, juga dikenal sebagai “residual”. Setelah residu teridentifikasi, ResNet fokus untuk mencari tahu apa yang paling mungkin antara input dan output tersebut. Dengan melatih ResNet pada kumpulan data yang besar, model mempelajari pola dan fitur yang kompleks dan dapat memahami seperti apa objek biasanya, membuat ResNet sangat baik dalam mengisi di antara masukan dan keluaran gambar.
Karena ResNet hanya mengembangkan pemahamannya berdasarkan kumpulan data yang diberikan, overfitting mungkin menjadi masalah. Ini berarti jika kumpulan data untuk subjek tertentu tidak mencukupi, ResNet mungkin salah mengidentifikasi subjek. Jadi, jika Anda menggunakan model ResNet, Anda perlu menyempurnakan model dengan kumpulan data yang substansial untuk memastikan keandalan.
6. VGGNet (Jaringan Grup Geometri Visual)
VGGNet adalah model visi komputer populer lainnya yang lebih mudah dipahami dan diterapkan daripada ResNet. Meskipun kurang bertenaga, VGGNet menggunakan pendekatan yang lebih lugas daripada ResNet, menggunakan arsitektur seragam yang memecah gambar menjadi bagian yang lebih kecil dan kemudian mempelajari fitur-fiturnya secara bertahap.
Dengan metode analisis gambar yang lebih sederhana ini, VGGNet lebih mudah dipahami, diterapkan, dan dimodifikasi, bahkan untuk peneliti atau praktisi pembelajaran mendalam yang relatif baru. Anda mungkin juga ingin menggunakan VGGNet melalui ResNet jika Anda memiliki kumpulan data dan sumber daya yang terbatas dan ingin menyempurnakan model agar lebih efektif di area tertentu.
Tersedia Banyak Model Pra-Latihan Lainnya
Mudah-mudahan, sekarang Anda memiliki gagasan yang lebih baik tentang model terlatih apa yang dapat Anda gunakan untuk proyek Anda. Model-model yang dibahas adalah beberapa yang paling populer dari segi bidangnya masing-masing. Perlu diingat bahwa ada banyak model pra-pelatihan lain yang tersedia untuk umum di pustaka deep learning, seperti TensorFlow Hub dan PyTorch.
Selain itu, Anda tidak harus terpaku pada satu model terlatih saja. Selama Anda memiliki sumber daya dan waktu, Anda selalu dapat mengimplementasikan beberapa model terlatih yang bermanfaat bagi aplikasi Anda.
Artikel Terkait
