فرآیند Pre-Training


۱. جمع‌آوری داده‌های بزرگ و متنوع:
داده‌ها باید گسترده و شامل اطلاعاتی باشند که برای کاربردهای مختلف قابل استفاده باشند.
– مثال: متن‌های عمومی مانند ویکی‌پدیا، تصاویر از اینترنت.
۲. تعریف معماری مدل:
انتخاب مدل‌هایی مانند BERT، GPT، ResNet یا Vision Transformers (ViTs).
۳. آموزش مدل روی داده‌ها:
– استفاده از روش‌های یادگیری بدون نظارت (مانند پیش‌بینی کلمه بعدی در NLP یا پیش‌بینی بخش‌های پنهان تصویر).
– استخراج ویژگی‌های عمومی از داده‌ها.
 
مزایای Pre-Training
۱. صرفه‌جویی در منابع:
مدل از ابتدا نیاز به آموزش کامل روی داده‌های تخصصی ندارد.
2. قابلیت انتقال یادگیری (Transfer Learning):
دانش مدل می‌تواند به وظایف دیگر منتقل شود و در زمان و داده صرفه‌جویی کند.
۳. پوشش بهتر داده‌های متنوع:
مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده معمولاً ویژگی‌های عمومی‌تر و قوی‌تری را از داده استخراج می‌کنند.
۴. مقیاس‌پذیری:
پیش‌آموزش به توسعه مدل‌های بزرگ‌تر و قوی‌تر کمک می‌کند که می‌توانند برای وظایف متنوع استفاده شوند.
 
کاربردهای Pre-Training
1. پردازش زبان طبیعی (NLP):
– مدل‌های BERT و GPT ابتدا روی مجموعه داده‌های متنی بزرگ مانند ویکی‌پدیا و کتاب‌ها پیش‌آموزش داده می‌شوند.
– این مدل‌ها سپس برای وظایفی مانند ترجمه، تحلیل احساسات یا دسته‌بندی متن بهینه می‌شوند.
۱۰ فریمورک برتر یادگیری عمیق در سال ۲۰۲۲
ادامه مطلب
2. بینایی کامپیوتر (Computer Vision):
– مدل‌های ResNet یا Vision Transformers ابتدا روی مجموعه داده‌هایی مانند ImageNet آموزش داده می‌شوند.
– از این مدل‌ها برای کاربردهای خاص مانند تشخیص چهره یا شناسایی بیماری در تصاویر پزشکی استفاده می‌شود.
3. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models):
– مدل‌هایی مانند CLIP که همزمان روی داده‌های تصویر و متن پیش‌آموزش می‌بینند.
– این مدل‌ها برای وظایف مانند جستجوی مبتنی بر تصویر/متن یا توصیف تصویر استفاده می‌شوند.
 
مثال Pre-Training در دنیای واقعی
– GPT (Generative Pre-trained Transformer):
– مدل‌های سری GPT توسط OpenAI روی مجموعه‌های متنی بزرگ مثل کتاب‌ها و ویکی‌پدیا پیش‌آموزش داده می‌شوند.
– پس از پیش‌آموزش، مدل‌ها می‌توانند با فاین تیون برای وظایف خاصی مانند چت‌بات‌ها، تولید محتوا یا ترجمه بهینه شوند.
– BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):
– پیش‌آموزش این مدل شامل یادگیری ارتباط بین کلمات و جملات در یک متن است.
– سپس برای وظایفی مانند پاسخ‌گویی به سوال یا دسته‌بندی متن استفاده می‌شود.
 
@computationallinguisticsNLP

CL & NLP Enthusiasts

فرآیند Pre-Training


۱. جمع‌آوری داده‌های بزرگ و متنوع:
داده‌ها باید گسترده و شامل اطلاعاتی باشند که برای کاربردهای مختلف قابل استفاده باشند.
– مثال: متن‌های عمومی مانند ویکی‌پدیا، تصاویر از اینترنت.
۲. تعریف معماری مدل:
انتخاب مدل‌هایی مانند BERT، GPT، ResNet یا Vision Transformers (ViTs).
۳. آموزش مدل روی داده‌ها:
– استفاده از روش‌های یادگیری بدون نظارت (مانند پیش‌بینی کلمه بعدی در NLP یا پیش‌بینی بخش‌های پنهان تصویر).
– استخراج ویژگی‌های عمومی از داده‌ها.
 
مزایای Pre-Training
۱. صرفه‌جویی در منابع:
مدل از ابتدا نیاز به آموزش کامل روی داده‌های تخصصی ندارد.
2. قابلیت انتقال یادگیری (Transfer Learning):
دانش مدل می‌تواند به وظایف دیگر منتقل شود و در زمان و داده صرفه‌جویی کند.
۳. پوشش بهتر داده‌های متنوع:
مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده معمولاً ویژگی‌های عمومی‌تر و قوی‌تری را از داده استخراج می‌کنند.
۴. مقیاس‌پذیری:
پیش‌آموزش به توسعه مدل‌های بزرگ‌تر و قوی‌تر کمک می‌کند که می‌توانند برای وظایف متنوع استفاده شوند.
 
کاربردهای Pre-Training
1. پردازش زبان طبیعی (NLP):
– مدل‌های BERT و GPT ابتدا روی مجموعه داده‌های متنی بزرگ مانند ویکی‌پدیا و کتاب‌ها پیش‌آموزش داده می‌شوند.
– این مدل‌ها سپس برای وظایفی مانند ترجمه، تحلیل احساسات یا دسته‌بندی متن بهینه می‌شوند.
۱۰ فریمورک برتر یادگیری عمیق در سال ۲۰۲۲
ادامه مطلب
2. بینایی کامپیوتر (Computer Vision):
– مدل‌های ResNet یا Vision Transformers ابتدا روی مجموعه داده‌هایی مانند ImageNet آموزش داده می‌شوند.
– از این مدل‌ها برای کاربردهای خاص مانند تشخیص چهره یا شناسایی بیماری در تصاویر پزشکی استفاده می‌شود.
3. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models):
– مدل‌هایی مانند CLIP که همزمان روی داده‌های تصویر و متن پیش‌آموزش می‌بینند.
– این مدل‌ها برای وظایف مانند جستجوی مبتنی بر تصویر/متن یا توصیف تصویر استفاده می‌شوند.
 
مثال Pre-Training در دنیای واقعی
– GPT (Generative Pre-trained Transformer):
– مدل‌های سری GPT توسط OpenAI روی مجموعه‌های متنی بزرگ مثل کتاب‌ها و ویکی‌پدیا پیش‌آموزش داده می‌شوند.
– پس از پیش‌آموزش، مدل‌ها می‌توانند با فاین تیون برای وظایف خاصی مانند چت‌بات‌ها، تولید محتوا یا ترجمه بهینه شوند.
– BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):
– پیش‌آموزش این مدل شامل یادگیری ارتباط بین کلمات و جملات در یک متن است.
– سپس برای وظایفی مانند پاسخ‌گویی به سوال یا دسته‌بندی متن استفاده می‌شود.
 
@computationallinguisticsNLP

Chatgpt

A conversational AI system that listens, learns, and challenges

❤2👍2

hottg.com/ComputationallinguisticsNLP/71

248 viewsFeb 9 at 07:36