Op watter datastelle is die teksgebaseerde modelle in TensorFlow Hub opgelei?
Die teksgebaseerde modelle in TensorFlow Hub is opgelei op 'n diverse reeks datastelle, wat verskeie domeine en tale insluit. Hierdie datastelle dien as die grondslag vir die modelle se begrip en vermoë om betekenisvolle teks te genereer. In hierdie antwoord sal ek 'n oorsig gee van sommige van die datastelle wat gebruik is om hierdie modelle op te lei, met die klem op hul kenmerke en toepassings.
Een van die prominente datastelle wat gebruik word vir die opleiding van teksgebaseerde modelle in TensorFlow Hub is die Common Crawl-datastel. Common Crawl is 'n projek wat gereeld die web deurkruip en groot hoeveelhede webblaaie vaslê en stoor. Hierdie datastel verskaf 'n magdom tekstuele data uit verskillende bronne, wat modelle in staat stel om uit 'n wye reeks onderwerpe en skryfstyle te leer. Deur opleiding op Common Crawl kry die modelle blootstelling aan die uitgestrekte en diverse landskap van webgebaseerde teks, wat hul vermoë verbeter om teks in 'n webagtige konteks te begryp en te genereer.
Nog 'n datastel wat algemeen gebruik word vir die opleiding van teksgebaseerde modelle is die BooksCorpus datastel. Hierdie datastel bestaan uit 'n groot versameling boeke wat oor verskeie genres en onderwerpe strek. Deur opleiding op BooksCorpus verkry die modelle kennis uit literêre werke, wetenskaplike publikasies en ander boekbronne. Hierdie uiteenlopende reeks tekstuele inhoud help die modelle om 'n breë begrip van geskrewe taal te ontwikkel, wat hulle in staat stel om samehangende en kontekstueel relevante teks oor verskillende domeine heen te genereer.
Benewens hierdie algemene-doel datastelle, word gespesialiseerde datastelle ook gebruik om teksgebaseerde modelle vir spesifieke take op te lei. Byvoorbeeld, die WikiHow-datastel word gebruik om modelle op te lei wat stap-vir-stap instruksies kan genereer. Hierdie datastel bevat 'n groot aantal artikels vanaf die WikiHow-webwerf, waar elke artikel instruksies verskaf oor hoe om 'n spesifieke taak uit te voer. Deur op hierdie datastel te oefen, leer die modelle om instruksionele teks te genereer wat duidelik, bondig en insiggewend is.
Verder is die TensorFlow Hub-teksgebaseerde modelle opgelei op datastelle wat op spesifieke tale fokus. Die modelle kan byvoorbeeld opgelei word op grootskaalse tekskorpusse in tale soos Engels, Spaans, Frans en Duits. Dit stel die modelle in staat om teks in veelvuldige tale te verstaan en te genereer, wat kruistalige toepassings vergemaklik en hul veelsydigheid verbeter.
Dit is opmerklik dat die spesifieke datastelle wat gebruik word om die teksgebaseerde modelle in TensorFlow Hub op te lei, kan verskil afhangende van die modelargitektuur en die spesifieke taak wat die model beoog om aan te spreek. Die datastelle word noukeurig geselekteer om te verseker dat hulle 'n verteenwoordigende en diverse steekproef van die teikendomein verskaf, wat die modelle in staat stel om goed te veralgemeen en hoë kwaliteit teks te produseer.
Die teksgebaseerde modelle in TensorFlow Hub is opgelei op 'n verskeidenheid datastelle, insluitend die Common Crawl-datastel, die BooksCorpus-datastel, gespesialiseerde datastelle soos WikiHow, en taalspesifieke datastelle. Hierdie datastelle voorsien die modelle van 'n wye reeks tekstuele kennis, wat hulle in staat stel om teks oor verskillende domeine en tale te verstaan en te genereer.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
- Kan Tensorflow gebruik word vir opleiding en afleiding van diep neurale netwerke (DNN's)?
- Wat is die Gradient Boosting-algoritme?
- Wat is die nadele van die gebruik van Eager-modus eerder as gewone TensorFlow met Eager-modus gedeaktiveer?
- Wat is die voordeel daarvan om eers 'n Keras-model te gebruik en dit dan om te skakel na 'n TensorFlow-beramer eerder as om net TensorFlow direk te gebruik?
- Wat is die funksie wat gebruik word om voorspellings te maak deur 'n model in BigQuery ML te gebruik?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer