Home-theater-designers
একটি কার্যকর এবং নির্ভরযোগ্য AI প্রশিক্ষণের বাধা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পেয়েছে অনেক প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলের প্রকাশ্যে প্রকাশের জন্য ধন্যবাদ। প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলির সাহায্যে, স্বাধীন গবেষকরা এবং ছোট ব্যবসাগুলি প্রক্রিয়াগুলিকে স্ট্রিমলাইন করতে, উত্পাদনশীলতা বাড়াতে এবং AI ব্যবহারের মাধ্যমে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে।
দিনের MUO ভিডিও কন্টেন্টের সাথে চালিয়ে যেতে স্ক্রোল করুন
এখন অনেক প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল রয়েছে যা আপনি ব্যবহার করতে পারেন এবং সূক্ষ্ম সুর করতে পারেন। আপনার নির্দিষ্ট সমস্যার উপর নির্ভর করে, আপনি অন্য মডেলের উপর একটি মডেল ব্যবহার করতে চাইতে পারেন। তাহলে আপনি কিভাবে জানেন যে কোন প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করবেন?
আপনাকে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করার জন্য, এখানে কিছু জনপ্রিয় প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল রয়েছে যা আপনি আপনার কাজ এবং ব্যবসার উত্পাদনশীলতা বাড়াতে ব্যবহার করতে পারেন।
1. BERT (ট্রান্সফরমার থেকে দ্বিমুখী এনকোডার প্রতিনিধিত্ব)
BERT হল একটি এনকোডার ট্রান্সফরমার যা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) এর স্ব-মনোযোগ ব্যবস্থার মাধ্যমে বিপ্লব ঘটিয়েছে। প্রথাগত পৌনঃপুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN) থেকে ভিন্ন যা একের পর এক বাক্য প্রক্রিয়া করে, BERT-এর স্ব-মনোযোগ ব্যবস্থা মডেলটিকে তাদের মধ্যে মনোযোগের স্কোর গণনা করে একটি ক্রমানুসারে শব্দের গুরুত্বকে ওজন করতে দেয়।
BERT মডেলগুলি শব্দের ক্রমানুসারে গভীর প্রসঙ্গ বোঝার ক্ষমতা রাখে। এটি BERT মডেলগুলিকে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য আদর্শ করে তোলে যেগুলির জন্য শক্তিশালী প্রাসঙ্গিক এম্বেডিং প্রয়োজন যা বিভিন্ন এনএলপি কাজ যেমন পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস, নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি এবং প্রশ্নের উত্তর জুড়ে শক্তিশালী কর্মক্ষমতা রয়েছে৷
অ্যান্ড্রয়েডে কীভাবে ছবি লুকানো যায়
BERT মডেলগুলি সাধারণত বড় এবং প্রশিক্ষণের জন্য ব্যয়বহুল হার্ডওয়্যার প্রয়োজন। তাই, যদিও অনেক এনএলপি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সেরা হিসাবে বিবেচিত হয়, তবে BERT মডেলের প্রশিক্ষণের নেতিবাচক দিক হল যে প্রক্রিয়াটি প্রায়শই ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ।
2. ডিস্টিলবার্ট (ডিস্টিলড বিইআরটি):
একটি BERT মডেল ফাইন-টিউন করতে চাইছেন কিন্তু প্রয়োজনীয় অর্থ বা সময় নেই? DistilBERT হল BERT-এর একটি পাতিত সংস্করণ যা এর কার্যক্ষমতার প্রায় 95% ধরে রাখে যখন শুধুমাত্র অর্ধেক সংখ্যক প্যারামিটার ব্যবহার করে!
DistilBERT একটি শিক্ষক-ছাত্র প্রশিক্ষণ পদ্ধতি ব্যবহার করে যেখানে BERT হল শিক্ষক এবং DistilBERT হল ছাত্র৷ প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্যে রয়েছে DistilBERT-এর আচরণ এবং আউটপুট সম্ভাব্যতা BERT অনুকরণ করার জন্য প্রশিক্ষণের মাধ্যমে শিক্ষার্থীর কাছে শিক্ষকের জ্ঞান পাতন করা।
পাতন প্রক্রিয়ার কারণে, ডিস্টিলবার্ট-এ টোকেন-টাইপ এম্বেডিং নেই, মনোযোগ কম হয়েছে এবং ফিড-ফরোয়ার্ড স্তরগুলি কম হয়েছে। এটি একটি উল্লেখযোগ্যভাবে ছোট মডেল আকার অর্জন করে কিন্তু কিছু কর্মক্ষমতা ত্যাগ করে।
কীভাবে একটি গুগল ড্রাইভ থেকে অন্য গুগল ড্রাইভে ফাইল স্থানান্তর করা যায়
BERT-এর মতোই, DistilBERT-কে টেক্সট শ্রেণীবিভাগ, নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি, পাঠ্যের মিল এবং প্যারাফ্রেজিং, প্রশ্নের উত্তর এবং অনুভূতি বিশ্লেষণে সর্বোত্তম ব্যবহার করা হয়। DistilBERT ব্যবহার করা আপনাকে BERT-এর মতো নির্ভুলতা প্রদান করতে পারে না। যাইহোক, DistilBERT ব্যবহার করে আপনি প্রশিক্ষণে কম খরচ করে আপনার মডেলকে আরও দ্রুত সূক্ষ্ম-টিউন করতে পারবেন।
3. GPT (জেনারেটিভ প্রাক-প্রশিক্ষিত ট্রান্সফরমার)
বিষয়বস্তু তৈরি করতে, পরামর্শ দিতে বা পাঠ্যের সংক্ষিপ্তসারে সাহায্য করার জন্য আপনার কি কিছু দরকার? GPT হল OpenAI এর প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল যা সুসঙ্গত এবং প্রাসঙ্গিকভাবে প্রাসঙ্গিক পাঠ্য তৈরি করে।
BERT এর বিপরীতে, যা এনকোডার ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের অধীনে ডিজাইন করা হয়েছে, GPT একটি ডিকোডার ট্রান্সফরমার হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছে। এটি পূর্ববর্তী অনুক্রমের প্রেক্ষাপটের উপর ভিত্তি করে পরবর্তী শব্দগুলির পূর্বাভাস দিতে GPT-কে চমৎকার হতে দেয়। ইন্টারনেটে প্রচুর পরিমাণে পাঠ্যের উপর প্রশিক্ষিত, GPT নিদর্শন এবং শব্দ এবং বাক্যের মধ্যে সম্পর্ক শিখেছে। এটি GPT কে একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে কোন শব্দ ব্যবহার করার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত তা জানতে দেয়। একটি জনপ্রিয় প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল হচ্ছে, আছে উন্নত সরঞ্জাম যেমন AutoGPT যা আপনি আপনার কাজ এবং ব্যবসার উপকার করতে ব্যবহার করতে পারেন।
যদিও মানুষের ভাষা অনুকরণে দুর্দান্ত, তবে মডেলটি প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা সেট ছাড়াও জিপিটি-এর কোনো ভিত্তি নেই। যেহেতু এটি শুধুমাত্র যত্ন নেয় যদি এটি পূর্ববর্তী শব্দের প্রসঙ্গের উপর ভিত্তি করে অর্থপূর্ণ শব্দ তৈরি করে, তাই এটি সময়ে সময়ে ভুল, তৈরি করা বা অ-বাস্তব প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে। আপনার জিপিটি ফাইন-টিউনিং করার আরেকটি সমস্যা হল যে OpenAI শুধুমাত্র একটি API এর মাধ্যমে অ্যাক্সেসের অনুমতি দেয়। তাই, আপনি GPT বা ফাইন-টিউন করতে চান কিনা শুধু আপনার কাস্টম ডেটা দিয়ে ChatGPT প্রশিক্ষণ দিন , আপনাকে একটি API কী এর জন্য অর্থ প্রদান করতে হবে।
4. T5 (টেক্সট-টু-টেক্সট ট্রান্সফরমার)
T5 হল একটি অত্যন্ত বহুমুখী NLP মডেল যা এনকোডার এবং ডিকোডার উভয় আর্কিটেকচারকে একত্রিত করে বিস্তৃত NLP কাজগুলি মোকাবেলা করতে। T5 পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ, সংক্ষিপ্তকরণ, অনুবাদ, প্রশ্নের উত্তর এবং অনুভূতি বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
T5-এর ছোট, বেস এবং বড় আকারের মডেলের সাথে, আপনি একটি এনকোডার-ডিকোডার ট্রান্সফরমার মডেল পেতে পারেন যা কর্মক্ষমতা, নির্ভুলতা, প্রশিক্ষণের সময় এবং সূক্ষ্ম-টিউনিংয়ের খরচের ক্ষেত্রে আপনার প্রয়োজনের সাথে আরও ভালভাবে ফিট করে। আপনি যখন আপনার NLP টাস্ক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য শুধুমাত্র একটি মডেল প্রয়োগ করতে পারেন তখন T5 মডেলগুলি সর্বোত্তমভাবে ব্যবহার করা হয়। যাইহোক, যদি আপনার অবশ্যই সেরা NLP পারফরম্যান্স থাকতে হবে, আপনি এনকোডিং এবং ডিকোডিং কাজগুলির জন্য একটি পৃথক মডেল ব্যবহার করতে চাইতে পারেন।
আমি কপিরাইট লঙ্ঘনের নোটিশ পেতে পারি
5. ResNet (অবশিষ্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক)
এমন একটি মডেল খুঁজছেন যা কম্পিউটার ভিশনের কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে পারে? ResNet হল একটি গভীর শিক্ষার মডেল যা কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার (CNN) এর অধীনে ডিজাইন করা হয়েছে যা কম্পিউটারের দৃষ্টিভঙ্গি যেমন ইমেজ রিকগনিশন, অবজেক্ট ডিটেকশন এবং সিমেন্টিক সেগমেন্টেশনের জন্য উপযোগী। ResNet একটি জনপ্রিয় প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল হওয়ায়, আপনি সূক্ষ্ম-টিউনড মডেলগুলি খুঁজে পেতে পারেন, তারপর ব্যবহার করুন৷ দ্রুত মডেল প্রশিক্ষণের জন্য শিক্ষা স্থানান্তর .
ResNet প্রথমে ইনপুট এবং আউটপুটের মধ্যে পার্থক্য বোঝার মাধ্যমে কাজ করে, যা 'অবশিষ্ট' নামেও পরিচিত। অবশিষ্টাংশ শনাক্ত করার পরে, ResNet সেই ইনপুট এবং আউটপুটগুলির মধ্যে সম্ভবত কী আছে তা খুঁজে বের করার উপর ফোকাস করে। একটি বৃহৎ ডেটা সেটে ResNet প্রশিক্ষণের মাধ্যমে, মডেলটি জটিল নিদর্শন এবং বৈশিষ্ট্যগুলি শিখেছে এবং বস্তুগুলি সাধারণত কেমন দেখায় তা বুঝতে পারে, একটি চিত্রের ইনপুট এবং আউটপুটের মধ্যের মধ্যে পূর্ণ করার ক্ষেত্রে ResNetকে চমৎকার করে তোলে৷
যেহেতু ResNet শুধুমাত্র প্রদত্ত ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে তার বোঝাপড়া বিকাশ করে, তাই ওভারফিটিং একটি সমস্যা হতে পারে। এর মানে যদি একটি নির্দিষ্ট বিষয়ের জন্য ডেটা সেট অপর্যাপ্ত হয়, ResNet ভুলভাবে একটি বিষয় চিহ্নিত করতে পারে। সুতরাং, আপনি যদি একটি ResNet মডেল ব্যবহার করতে চান, তাহলে নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য আপনাকে একটি উল্লেখযোগ্য ডেটা সেট সহ মডেলটিকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে হবে।
6. ভিজিজিনেট (ভিজ্যুয়াল জ্যামিতি গ্রুপ নেটওয়ার্ক)
VGGNet হল আরেকটি জনপ্রিয় কম্পিউটার ভিশন মডেল যা বোঝা এবং প্রয়োগ করা ResNet এর চেয়ে সহজ। যদিও কম শক্তিশালী, VGGNet ResNet এর চেয়ে আরও সহজ পদ্ধতি ব্যবহার করে, একটি অভিন্ন স্থাপত্য ব্যবহার করে যা চিত্রগুলিকে ছোট ছোট টুকরো করে এবং তারপর ধীরে ধীরে এর বৈশিষ্ট্যগুলি শিখে।
চিত্র বিশ্লেষণের এই সহজ পদ্ধতির সাহায্যে, VGGNet সহজতর বোঝা, প্রয়োগ করা এবং সংশোধন করা, এমনকি অপেক্ষাকৃত নতুন গবেষক বা গভীর শিক্ষার অনুশীলনকারীদের জন্যও। আপনার যদি সীমিত ডেটাসেট এবং সংস্থান থাকে এবং আপনি একটি নির্দিষ্ট এলাকায় আরও কার্যকরী হতে মডেলটিকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে চান তাহলে আপনি ResNet-এর উপর VGGNet ব্যবহার করতে চাইতে পারেন।
অনেক অন্যান্য প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল উপলব্ধ
আশা করি, আপনি এখন আপনার প্রকল্পের জন্য কোন প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারেন সে সম্পর্কে আপনার আরও ভাল ধারণা রয়েছে। আলোচিত মডেলগুলি তাদের নিজ নিজ ক্ষেত্রের দিক থেকে সবচেয়ে জনপ্রিয়। মনে রাখবেন যে টেনসরফ্লো হাব এবং পাইটর্চের মতো ডিপ লার্নিং লাইব্রেরিতে অন্যান্য অনেক প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ।
এছাড়াও, আপনাকে শুধুমাত্র একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলের সাথে লেগে থাকতে হবে না। যতক্ষণ আপনার কাছে সম্পদ এবং সময় থাকে, আপনি সর্বদা একাধিক প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি বাস্তবায়ন করতে পারেন যা আপনার আবেদনকে উপকৃত করবে।