Los mejores modelos y bibliotecas previamente entrenados para proyectos de PNL

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Los modelos previamente entrenados se utilizan para desarrollar fácilmente aplicaciones de aprendizaje automático simplemente ajustando la funcionalidad del modelo de aprendizaje profundo en el momento de su incorporación. La PNL es un dominio muy popular en la industria de las TI en la actualidad. A medida que aumenta el número de aplicaciones, también lo hacen las innovaciones de modelos de PNL nuevos y más rápidos, previamente entrenados. Los siguientes enfoques de aprendizaje por transferencia se utilizan a menudo cuando la disponibilidad de datos es menor y la portabilidad es mayor:

1. BERT de Google

BERT es una técnica de PNL de ajuste fino desarrollada por los investigadores de Google AI. Uno de los componentes principales de BERT es el transformador, que se utiliza para conocer las relaciones entre los diferentes mundos del conjunto de datos. El BERT se entrena bidireccionalmente y proporciona resultados mejores y más profundos que los métodos anteriores utilizados en el mismo subconjunto de aplicaciones. BERT es muy elogiado por muchos investigadores y desarrolladores de todo el mundo por obtener los mejores resultados en PNL.

2. Ulmfit y MultiFit

ULMFIT (Universal Language Model Fine Tuning) se utiliza para desarrollar muchas aplicaciones de PNL que incluyen tareas como agrupación de pruebas no supervisadas, análisis de datos de texto, etc. Multifit, un enfoque fundamental para la clasificación de textos, se basa en Ulmfit. Los desarrolladores pueden utilizar Multifit para ajustar el modelo de modo que pueda utilizarse en cualquier idioma de su elección. Multifit se muestra prometedor y proporciona resultados sólidos para ajustar los modelos de idiomas cruzados.

3er ELMo

ELMo es otro enfoque de aprendizaje por transferencia ampliamente utilizado para el desarrollo de aplicaciones de PNL. El trabajo principal de Elmo es extraer características del texto de entrada proporcionado para la tarea de PNL. Las incrustaciones de palabras disponibles en Elmo se utilizan para obtener los mejores resultados en PNL. ELMo utiliza LSTM bidireccionales en el backend para formar la suma ponderada de varios vectores de palabras con 2 vectores de palabras inmediatos. Con ElMo se pueden crear representaciones de palabras profundamente contextualizadas que van más allá de lo que podrían lograr las técnicas de incrustación convencionales. Puede cargar un modelo de ElMo completamente entrenado directamente en TensorFlow Hub para la codificación.

4. Transformador XL

Esta arquitectura NLP basada en RNN (Recurrent Neural Network), introducida por Google en 2017, se utiliza para desarrollar chatbots y ejecutar tareas de transacciones de máquinas. Esto utiliza un enfoque repetitivo para aprender la confiabilidad entre diferentes segmentos de texto. Basado en la funcionalidad de los transformadores utilizados para realizar conexiones directas entre unidades de texto. Es una técnica excelente para modelar un lenguaje atento. Los modelos de transformadores como XL están limitados por un contexto con una longitud fija de los datos vistos, para los cuales el Transformer-XL ofrece excelentes resultados.

5. GPT 2

Este modelo OpenAI es único en su tipo, es uno de los modelos generadores de texto probabilísticos más avanzados en el grupo del modelo de aprendizaje por transferencia. Su objetivo principal es predecir la siguiente palabra en una oración. Está entrenado en aproximadamente 40 GB de datos de texto. Un chatbot puede ser la aplicación deseable de este modelo, entre otras cosas. De esta forma podemos realizar diversas tareas como resumir texto, chatbot para responder preguntas, traducción de texto, etc.

6. Deep Pavlov

DeepPavlov es una biblioteca de backend de flujo tensorial para desarrollar chatbots de alta gama. Incluye varios modelos para el desarrollo especial de chatbots y asistentes personales de conversación. Se pueden crear soluciones de nivel empresarial con DeepPavlov. Ya ha demostrado su alto nivel de compromiso en el diseño de sistemas de diálogo y chatbots escribiendo solo unas pocas líneas de código.

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La inclinación de los desarrolladores e investigadores en ciencias de la computación a este tema ha dado lugar a muchos enfoques para transferir el aprendizaje, muchos también de concursos globales de codificación. La inductancia de estos modelos en los proyectos permite a los ingenieros de aprendizaje automático desarrollar aplicaciones de manera eficiente en menos tiempo.

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