Home-theater-designers
بہت سے پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کی عوامی ریلیز کی بدولت ایک موثر اور قابل اعتماد AI کی تربیت میں رکاوٹ نمایاں طور پر کم ہو گئی ہے۔ پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کے ساتھ، آزاد محققین اور چھوٹے کاروبار AI کے استعمال کے ذریعے عمل کو ہموار کر سکتے ہیں، پیداواری صلاحیت کو بڑھا سکتے ہیں اور قیمتی بصیرت حاصل کر سکتے ہیں۔
دن کی MUO ویڈیو مواد کے ساتھ جاری رکھنے کے لیے اسکرول کریں۔
اب بہت سے پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز ہیں جو آپ استعمال کر سکتے ہیں اور ٹھیک ٹیون کر سکتے ہیں۔ آپ کے مخصوص مسئلے پر منحصر ہے، آپ ایک ماڈل کو دوسرے پر استعمال کرنا چاہتے ہیں۔ تو آپ کیسے جانتے ہیں کہ کون سا پری ٹرینڈ ماڈل استعمال کرنا ہے؟
فیصلہ کرنے میں آپ کی مدد کرنے کے لیے، یہاں کچھ مشہور پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز ہیں جنہیں آپ اپنے کام اور کاروباری پیداواری صلاحیت کو بڑھانے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
1. BERT (ٹرانسفارمرز سے دو طرفہ انکوڈر کی نمائندگی)
BERT ایک انکوڈر ٹرانسفارمر ہے جس نے قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) میں خود توجہ دینے کے طریقہ کار سے انقلاب برپا کر دیا۔ روایتی ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس (RNN) کے برعکس جو ایک کے بعد ایک لفظ پر عمل کرتے ہیں، BERT کا خود دھیان دینے کا طریقہ کار ماڈل کو الفاظ کی اہمیت کو ایک ترتیب میں ان کے درمیان توجہ کے اسکور کی گنتی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
BERT ماڈلز الفاظ کی ترتیب میں گہرے سیاق و سباق کو سمجھنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ یہ BERT ماڈلز کو ان ایپلی کیشنز کے لیے مثالی بناتا ہے جن کے لیے طاقتور سیاق و سباق کی ایمبیڈنگ کی ضرورت ہوتی ہے جو کہ متن کی درجہ بندی، نام کی ہستی کی شناخت، اور سوالوں کے جوابات جیسے مختلف NLP کاموں میں مضبوط کارکردگی رکھتے ہیں۔
BERT ماڈل عام طور پر بڑے ہوتے ہیں اور تربیت کے لیے مہنگے ہارڈ ویئر کی ضرورت ہوتی ہے۔ لہذا، اگرچہ بہت سی NLP ایپلی کیشنز کے لیے بہترین سمجھا جاتا ہے، لیکن BERT ماڈلز کی تربیت کا منفی پہلو یہ ہے کہ یہ عمل اکثر مہنگا اور وقت طلب ہوتا ہے۔
2. ڈسٹل برٹ (آست شدہ بی ای آر ٹی):
BERT ماڈل کو ٹھیک کرنے کی کوشش کر رہے ہیں لیکن آپ کے پاس مطلوبہ رقم یا وقت نہیں ہے؟ DistilBERT BERT کا ایک ڈسٹل ورژن ہے جو اپنی کارکردگی کا تقریباً 95% برقرار رکھتا ہے جبکہ صرف نصف تعداد کے پیرامیٹرز استعمال کرتا ہے!
DistilBERT استاد اور طالب علم کی تربیت کا طریقہ استعمال کرتا ہے جہاں BERT استاد ہے اور DistilBERT طالب علم ہے۔ تربیتی عمل میں DistilBERT کو تربیت دے کر استاد کے علم کو طالب علم تک پہنچانا شامل ہے تاکہ رویے اور آؤٹ پٹ کے امکانات BERT کی نقل کی جا سکے۔
ڈسٹلیشن کے عمل کی وجہ سے، DistilBERT میں ٹوکن قسم کی سرایت نہیں ہے، توجہ کے سروں کو کم کر دیا ہے، اور فیڈ فارورڈ لیئرز کم ہیں۔ یہ نمایاں طور پر چھوٹے ماڈل سائز کو حاصل کرتا ہے لیکن کچھ کارکردگی کی قربانی دیتا ہے۔
ونڈوز 10 کے لیے سافٹ ویئر کی مرمت کا آلہ
BERT کی طرح، DistilBERT کا بہترین استعمال متن کی درجہ بندی، نام کی ہستی کی شناخت، متن کی مماثلت اور پیرا فریسنگ، سوال کے جوابات، اور جذبات کے تجزیہ میں کیا جاتا ہے۔ ہو سکتا ہے DistilBERT کا استعمال آپ کو BERT کی طرح درستگی فراہم نہ کرے۔ تاہم، DistilBERT کا استعمال آپ کو تربیت پر کم خرچ کرتے ہوئے اپنے ماڈل کو بہت تیزی سے ٹھیک کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
3. GPT (جنریٹو پری ٹرینڈ ٹرانسفارمر)
کیا آپ کو مواد بنانے، تجاویز دینے، یا متن کا خلاصہ کرنے میں مدد کرنے کے لیے کسی چیز کی ضرورت ہے؟ GPT OpenAI کا پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل ہے جو مربوط اور سیاق و سباق سے متعلقہ متن تیار کرتا ہے۔
BERT کے برعکس، جو کہ انکوڈر ٹرانسفارمر آرکیٹیکچر کے تحت ڈیزائن کیا گیا ہے، GPT کو ڈیکوڈر ٹرانسفارمر کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ GPT کو پچھلے ترتیب کے سیاق و سباق کی بنیاد پر اگلے الفاظ کی پیشین گوئی کرنے میں بہترین ہونے کی اجازت دیتا ہے۔ انٹرنیٹ پر متن کی وسیع مقدار پر تربیت یافتہ، GPT نے الفاظ اور جملوں کے درمیان پیٹرن اور تعلقات سیکھے۔ یہ GPT کو یہ جاننے کی اجازت دیتا ہے کہ کسی خاص منظر نامے میں کون سے الفاظ استعمال کرنے کے لیے سب سے زیادہ موزوں ہیں۔ ایک مقبول پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل ہونے کے ناطے، وہاں موجود ہیں۔ آٹو جی پی ٹی جیسے جدید ٹولز جسے آپ اپنے کام اور کاروبار کو فائدہ پہنچا سکتے ہیں۔
اگرچہ انسانی زبان کی نقل کرنے میں بہت اچھا ہے، لیکن ماڈل کی تربیت کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا سیٹ کے علاوہ جی پی ٹی کی حقائق میں کوئی بنیاد نہیں ہے۔ چونکہ یہ صرف اس بات کی پرواہ کرتا ہے کہ وہ ایسے الفاظ تیار کرتا ہے جو پچھلے الفاظ کے سیاق و سباق کی بنیاد پر معنی خیز ہوں، اس لیے یہ وقتاً فوقتاً غلط، تشکیل شدہ، یا غیر حقائق پر مبنی جوابات فراہم کر سکتا ہے۔ ایک اور مسئلہ جو آپ کو جی پی ٹی کو ٹھیک کرنے میں ہو سکتا ہے وہ یہ ہے کہ OpenAI صرف API کے ذریعے رسائی کی اجازت دیتا ہے۔ لہذا، چاہے آپ جی پی ٹی کو ٹھیک کرنا چاہتے ہیں یا بس اپنے حسب ضرورت ڈیٹا کے ساتھ چیٹ جی پی ٹی کی تربیت جاری رکھیں ، آپ کو ایک API کلید کے لئے ادائیگی کرنے کی ضرورت ہوگی۔
4. T5 (ٹیکسٹ ٹو ٹیکسٹ ٹرانسفارمر)
T5 ایک انتہائی ورسٹائل NLP ماڈل ہے جو NLP کاموں کی ایک وسیع رینج سے نمٹنے کے لیے انکوڈر اور ڈیکوڈر فن تعمیر دونوں کو یکجا کرتا ہے۔ T5 کو متن کی درجہ بندی، خلاصہ، ترجمہ، سوال کے جوابات، اور جذبات کے تجزیہ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
T5 چھوٹے، بیس اور بڑے ماڈل کے سائز کے ساتھ، آپ ایک انکوڈر-ڈیکوڈر ٹرانسفارمر ماڈل حاصل کر سکتے ہیں جو کارکردگی، درستگی، تربیت کے وقت، اور فائن ٹیوننگ کی لاگت کے لحاظ سے آپ کی ضروریات کو بہتر طور پر فٹ کرتا ہے۔ T5 ماڈلز کا بہترین استعمال اس وقت ہوتا ہے جب آپ اپنی NLP ٹاسک ایپلی کیشنز کے لیے صرف ایک ماڈل کو لاگو کر سکتے ہیں۔ تاہم، اگر آپ کے پاس بہترین NLP کارکردگی ہونی چاہیے، تو آپ انکوڈنگ اور ڈی کوڈنگ کے کاموں کے لیے الگ ماڈل استعمال کرنا چاہیں گے۔
5. ResNet (بقیہ نیورل نیٹ ورک)
ایسے ماڈل کی تلاش ہے جو کمپیوٹر وژن کے کاموں کو مکمل کر سکے؟ ResNet ایک گہرا سیکھنے والا ماڈل ہے جسے Convolutional Neural Network Architecture (CNN) کے تحت ڈیزائن کیا گیا ہے جو کمپیوٹر وژن کے کاموں جیسے کہ تصویر کی شناخت، آبجیکٹ کا پتہ لگانے، اور سیمنٹک سیگمنٹیشن کے لیے مفید ہے۔ ResNet ایک مشہور پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل ہونے کے ساتھ، آپ ٹھیک ٹیونڈ ماڈل تلاش کر سکتے ہیں، پھر استعمال کر سکتے ہیں۔ تیز ماڈل ٹریننگ کے لیے سیکھنے کی منتقلی .
ResNet پہلے ان پٹ اور آؤٹ پٹ کے درمیان فرق کو سمجھ کر کام کرتا ہے، جسے 'بقیہ' بھی کہا جاتا ہے۔ بقایا جات کی شناخت کے بعد، ResNet یہ معلوم کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے کہ ان ان پٹ اور آؤٹ پٹس کے درمیان کیا امکان ہے۔ ایک بڑے ڈیٹا سیٹ پر ResNet کو تربیت دے کر، ماڈل نے پیچیدہ نمونوں اور خصوصیات کو سیکھا اور سمجھ سکتا ہے کہ اشیاء عام طور پر کس طرح کی نظر آتی ہیں، جس سے ResNet کو امیج کے ان پٹ اور آؤٹ پٹ کے درمیان بھرنے میں بہترین بنایا جاتا ہے۔
چونکہ ResNet صرف دیے گئے ڈیٹا سیٹ کی بنیاد پر اپنی سمجھ کو تیار کرتا ہے، اس لیے اوور فٹنگ ایک مسئلہ ہو سکتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ اگر کسی مخصوص مضمون کے لیے سیٹ کردہ ڈیٹا ناکافی تھا، تو ResNet کسی موضوع کی غلط شناخت کر سکتا ہے۔ لہذا، اگر آپ ResNet ماڈل استعمال کرنا چاہتے ہیں، تو آپ کو قابل اعتمادی کو یقینی بنانے کے لیے کافی ڈیٹا سیٹ کے ساتھ ماڈل کو ٹھیک کرنے کی ضرورت ہوگی۔
6. VGGNet (بصری جیومیٹری گروپ نیٹ ورک)
VGGNet ایک اور مقبول کمپیوٹر ویژن ماڈل ہے جسے سمجھنا اور نافذ کرنا ResNet کے مقابلے میں آسان ہے۔ اگرچہ کم طاقتور، VGGNet ResNet سے زیادہ سیدھا طریقہ استعمال کرتا ہے، ایک یکساں فن تعمیر کا استعمال کرتا ہے جو تصاویر کو چھوٹے چھوٹے ٹکڑوں میں توڑ دیتا ہے اور پھر آہستہ آہستہ اس کی خصوصیات سیکھتا ہے۔
لفظ میں لائنیں کیسے داخل کریں
تصاویر کا تجزیہ کرنے کے اس آسان طریقے کے ساتھ، VGGNet کو سمجھنے، لاگو کرنے اور اس میں ترمیم کرنا آسان ہے، یہاں تک کہ نسبتاً نئے محققین یا گہری تعلیم کے پریکٹیشنرز کے لیے بھی۔ اگر آپ کے پاس محدود ڈیٹاسیٹ اور وسائل ہیں اور آپ کسی مخصوص علاقے میں زیادہ موثر ہونے کے لیے ماڈل کو ٹھیک کرنا چاہتے ہیں تو آپ ResNet پر VGGNet کا استعمال بھی کر سکتے ہیں۔
بہت سے دوسرے پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز دستیاب ہیں۔
امید ہے کہ، آپ کو اب بہتر اندازہ ہو گا کہ آپ اپنے پروجیکٹ کے لیے کون سے پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل استعمال کر سکتے ہیں۔ زیر بحث ماڈلز اپنے متعلقہ شعبوں کے لحاظ سے سب سے زیادہ مقبول ہیں۔ ذہن میں رکھیں کہ بہت سے دوسرے پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز عوامی طور پر گہری سیکھنے کی لائبریریوں میں دستیاب ہیں، جیسے TensorFlow Hub اور PyTorch۔
اس کے علاوہ، آپ کو صرف ایک پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل پر قائم رہنے کی ضرورت نہیں ہے۔ جب تک آپ کے پاس وسائل اور وقت ہے، آپ ہمیشہ متعدد پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کو لاگو کر سکتے ہیں جو آپ کی درخواست کو فائدہ پہنچاتے ہیں۔