For your specific task, a Transformer-based language model such as BERT, GPT-2 or RoBERTa would be a good choice. When picking a model, you should consider the following factors:
The size of the model, as larger models tend to have better performance but are also more computationally expensive to fine-tune;
The domain specificity of the pre-training data, as models trained on academic papers and code may not perform well on other types of text;
The pre-training objective, as models trained for language generation tasks (e.g. GPT-2) may not perform well on tasks that require a more structured understanding of text (e.g. question answering);
The availability of pre-trained weights and fine-tuning scripts, as these will make it easier to get started with your fine-tuning process.
You can find pre-trained language models from a variety of sources, including academic papers, research institutions, and commercial organizations. A good starting point for finding pre-trained models is the Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models), which has a comprehensive list of pre-trained models and code for fine-tuning. You can also use a search engine (e.g. Google) to find pre-trained models by searching for specific models (e.g. "BERT pre-trained model") or by searching for general lists of pre-trained models (e.g. "list of pre-trained language models").

A few options for pre-trained models that you could consider include:

BERT: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is a widely-used pre-trained model that has achieved state-of-the-art performance on a variety of NLP tasks. Advantages of BERT include its ability to handle context-dependent word representations, as well as its pre-training on a large corpus of text. However, BERT may not be the best choice for your task, as it was pre-trained on a diverse set of text rather than specifically on academic papers and code.
RoBERTa: RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) is an optimized version of BERT that has achieved even better performance on a variety of NLP tasks. Advantages of RoBERTa include its larger size and more optimized pre-training process. However, like BERT, RoBERTa was not specifically pre-trained on academic papers and code, so its performance on your task may not be optimal.
ALBERT: ALBERT (A Lite BERT) is a lighter version of BERT that has been optimized for computationally-efficient fine-tuning. Advantages of ALBERT include its small size and efficient fine-tuning process, making it a good choice if you have limited computational resources. However, its smaller size may also result in lower performance compared to BERT or RoBERTa.
สำหรับงานเฉพาะของคุณ โมเดลภาษาที่ใช้ Transformer เช่น BERT, GPT-2 หรือ RoBERTa จะเป็นตัวเลือกที่ดี เมื่อเลือกรุ่น คุณควรพิจารณาปัจจัยต่อไปนี้: ขนาดของรุ่น เนื่องจากรุ่นที่ใหญ่กว่ามีแนวโน้มที่จะมีประสิทธิภาพที่ดีกว่า แต่ยังมีราคาแพงกว่าในการปรับแต่งแบบละเอียดด้วย ความจำเพาะของโดเมนของข้อมูลก่อนการฝึกอบรม เนื่องจากแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับเอกสารทางวิชาการและรหัสอาจทำงานได้ไม่ดีกับข้อความประเภทอื่น วัตถุประสงค์ก่อนการฝึกอบรม เนื่องจากแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมสำหรับงานการสร้างภาษา (เช่น GPT-2) อาจทำงานได้ไม่ดีในงานที่ต้องใช้ความเข้าใจข้อความที่มีโครงสร้างมากขึ้น (เช่น การตอบคำถาม) ความพร้อมใช้งานของตุ้มน้ำหนักที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าและสคริปต์การปรับแต่งอย่างละเอียด เนื่องจากจะทำให้การเริ่มต้นกระบวนการปรับแต่งของคุณง่ายขึ้น คุณสามารถค้นหาแบบจำลองภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าจากแหล่งที่มาที่หลากหลาย รวมถึงเอกสารทางวิชาการ สถาบันวิจัย และองค์กรเชิงพาณิชย์ จุดเริ่มต้นที่ดีในการค้นหาโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าคือ Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) ซึ่งมีรายการโมเดลที่ได้รับการฝึกไว้ล่วงหน้าอย่างครอบคลุมและโค้ดสำหรับการปรับแต่งอย่างละเอียด คุณยังสามารถใช้เครื่องมือค้นหา (เช่น Google) เพื่อค้นหาโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าโดยการค้นหาโมเดลเฉพาะ (เช่น "โมเดลฝึกล่วงหน้าของ BERT") หรือโดยการค้นหารายการทั่วไปของโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า (เช่น "รายการของโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้า" แบบจำลองภาษาที่ผ่านการฝึกอบรม") ตัวเลือกบางส่วนสำหรับโมเดลก่อนการฝึกอบรมที่คุณอาจพิจารณา ได้แก่: BERT: BERT (BiDirectional Encoder Representations from Transformers) เป็นโมเดลก่อนการฝึกอบรมที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ซึ่งได้รับประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยในงาน NLP ที่หลากหลาย . ข้อดีของ BERT ได้แก่ ความสามารถในการจัดการการแสดงคำที่ขึ้นกับบริบท เช่นเดียวกับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับคลังข้อความขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม BERT อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับงานของคุณ เนื่องจากมีการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับชุดข้อความที่หลากหลาย แทนที่จะเจาะจงในเอกสารทางวิชาการและรหัส RoBERTa: RoBERTa (แนวทาง BERT ที่ปรับให้เหมาะสมอย่างแข็งแกร่ง) เป็นเวอร์ชันที่ได้รับการปรับปรุงประสิทธิภาพของ BERT ซึ่งได้รับประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้นในงาน NLP ที่หลากหลาย ข้อดีของ RoBERTa คือขนาดที่ใหญ่ขึ้นและกระบวนการก่อนการฝึกที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับ BERT RoBERTa ไม่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าโดยเฉพาะเกี่ยวกับเอกสารทางวิชาการและรหัส ดังนั้นประสิทธิภาพในการทำงานของคุณอาจไม่เหมาะสมที่สุด อัลเบิร์ต: อัลเบิร์ต (A Lite BERT) เป็นเวอร์ชันที่เบากว่าของ BERT ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อการปรับแต่งแบบละเอียดที่มีประสิทธิภาพในการคำนวณ ข้อดีของ ALBERT ได้แก่ ขนาดที่เล็กและกระบวนการปรับแต่งที่มีประสิทธิภาพ ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีหากคุณมีทรัพยากรในการคำนวณที่จำกัด อย่างไรก็ตาม ขนาดที่เล็กกว่าอาจส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงเมื่อเทียบกับ BERT หรือ RoBERTa
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence