Ai
Radzivon Alkhovik
Passionné d'automatisation low-code
22 juillet 2024
Distilbert Huggingface a été créé et introduit en 2019 en tant que version allégée du modèle BERT original. Cette version offre aux développeurs et aux chercheurs un outil plus efficace pour effectuer des tâches de PNL sans avoir à utiliser de grandes ressources de calcul.
Cet article explique comment ce modèle fonctionne pour résoudre des tâches de traitement du langage humain. Vous apprendrez également comment il peut être utilisé et dans quels domaines. De plus, après avoir lu ce guide, vous saurez comment utiliser un scénario Latenode qui implique une intégration directe avec l'architecture Distilbert.
Principaux plats à emporter: Distilbert, créé par Hugging Face en 2019, est une version allégée du modèle BERT conçue pour des tâches NLP efficaces avec des ressources de calcul réduites. Il utilise la distillation pour transférer les connaissances d'un modèle plus grand (BERT) vers un modèle plus petit, améliorant ainsi les performances et la vitesse tout en maintenant la précision. Utilisé dans des domaines tels que l'automatisation du support client, la gestion de la réputation, l'analyse des données médicales, l'éducation et le marketing, DistilBERT peut être intégré à Latenode pour rationaliser les processus métier. Un scénario Latenode présente la capacité de DistilBERT à automatiser la classification des avis clients, démontrant ainsi ses applications pratiques.
Distilbert à visage enlacé est un modèle d'IA pour le traitement et la classification du langage naturel. Il s'agit d'une version retravaillée du modèle BERT (Bidirectionnel Encoder Representations from Transformers) original, mais allégé pour de meilleures performances et une meilleure vitesse. La méthode utilisée dans le fonctionnement de ce modèle s'appelle la distillation.
La distillation implique un transfert de connaissances de la plante qui enseigne (c'est-à-dire le plus grand modèle - BERT) au étudiant, (le modèle plus petit, Distillbert). Dans cette approche, ce dernier est formé pour prédire et analyser les données en fonction des résultats du premier. Cela comprend l'utilisation des probabilités prédites par l'enseignant comme étiquettes souples, ce qui aide l'élève à saisir des modèles subtils et améliore sa capacité à analyser et à classer les informations.
Le principal avantage de ce modèle d'IA réside dans ses performances. Il nécessite moins de ressources informatiques pour l'entraînement et la prédiction, ce qui le rend idéal pour les environnements aux ressources limitées. Par exemple, Architecture de Distilbert peut être implémenté sur des appareils dotés d'une mémoire et d'une puissance de traitement limitées où l'utilisation de BERT est impossible.
En même temps, cette architecture d'IA peut être formée sur de grands ensembles de données, ce qui permet une grande précision de prédiction. Cela est utile, par exemple, pour les développeurs et les chercheurs qui doivent analyser de grandes quantités de texte. Pour cette raison, Distiller Bert est considéré comme un puissant modèle moderne de traitement du langage naturel.
Il fournit une solution équilibrée pour les tâches de PNL, offrant des performances et une précision élevées avec une consommation de ressources réduite. Il a trouvé des applications allant du traitement des commentaires des clients à l'automatisation du service d'assistance, rendant la technologie avancée accessible à un large public. Voir ci-dessous pour savoir où le modèle Distillbert peut être utilisé.
En raison de sa compacité et de son efficacité, le modèle est devenu un outil précieux dans de nombreux secteurs où la communication humaine et la validation de texte jouent un rôle crucial. Sa capacité à traiter et à comprendre le langage naturel permet d'automatiser et de résoudre diverses tâches. Voici quelques domaines impactés par ce modèle :
L'un de ses principaux domaines d'application est l'automatisation du support utilisateur. De nombreuses entreprises intègrent Distilled Bert dans leurs chatbots et leurs systèmes d'assistance pour gérer automatiquement les demandes des clients, fournir des réponses rapides et précises et rediriger les questions complexes vers des opérateurs en direct. Cela permet de réduire la charge de travail des employés et d'améliorer la qualité du service.
Un autre domaine d'application important du modèle Distilbert Huggingface est l'analyse du ton dans les médias sociaux et les avis sur les produits. Les entreprises utilisent ce modèle pour surveiller les avis des clients et les mentions sur les médias sociaux afin de comprendre comment les utilisateurs perçoivent leurs produits ou services. Le modèle permet de classer automatiquement les avis en positifs, négatifs et neutres, ce qui leur permet de répondre aux commentaires et d'améliorer leur réputation.
Le modèle Distilbert peut traiter de gros volumes de dossiers médicaux et catégoriser les informations clés sur le patient, ce qui accélère le processus de diagnostic et de traitement. Par exemple, il peut être utilisé pour catégoriser automatiquement les symptômes, extraire des diagnostics à partir de textes et même générer des recommandations basées sur des protocoles.
Huggingface Distilbert est également utilisé pour automatiser la validation de texte et analyser les réponses des étudiants. Les plateformes éducatives intègrent ce modèle pour évaluer les essais, détecter le plagiat et analyser les compétences linguistiques. Cela réduit le temps consacré à la vérification des devoirs et fournit une évaluation plus objective des connaissances des étudiants. De plus, il peut être utilisé pour créer des assistants intelligents qui aident les étudiants à faire leurs devoirs et à préparer les examens.
Distill Bert est activement utilisé dans le marketing et la publicité. Les entreprises l'utilisent pour analyser le comportement des consommateurs, segmenter les audiences et créer des campagnes publicitaires personnalisées. Il permet d'analyser les données textuelles des enquêtes, des avis et des médias sociaux, permettant ainsi aux spécialistes du marketing de comprendre les besoins et les préférences des clients et d'adapter leurs stratégies pour interagir avec leur public cible.
Disstillbert Huggingface peut également être utilisé pour automatiser les processus métier dans un simple workflow Latenode. Vous pouvez créer un algorithme fonctionnel qui exécute des tâches de routine à la place de votre équipe en reliant les nœuds de déclenchement et d'action à des intégrations low-code. Jetez un œil ci-dessous à ce qu'est Latenode. Vous verrez également un modèle de script avec ce modèle d'IA que vous pouvez copier pour essayer vous-même.
Latenode est un outil d'automatisation de workflow qui vous permet d'intégrer différents nœuds dans votre script. Chaque nœud représente un action or déclencherEn termes simples, lorsqu'un déclencheur est activé, il entraîne immédiatement une séquence d'actions : l'ajout d'informations à une feuille de calcul Google, la mise à jour d'une base de données ou l'envoi d'un message en réponse à une action de l'utilisateur.
Chaque nœud peut inclure des intégrations low-code, des architectures d'IA comme Distilled bert aux services comme Google Sheets, Chat GPT, Airbox et bien d'autres. Il existe des centaines de telles intégrations dans la bibliothèque Latenode, et si vous ne trouvez pas le service que vous recherchez, postez une demande sur Feuille de route ou utilisez le payant Lancement de l'application First-Track après-vente.
En plus des intégrations directes, les nœuds peuvent inclure Code Javascript que vous ou un assistant IA pouvez écrire en fonction de votre invite. Cela vous permet de lier votre script à des services tiers même s'ils ne sont pas dans la collection, ou d'ajouter des fonctions personnalisées à votre script. L'assistant peut également expliquer des outils comme Distillbert, Resnet, etc., déboguer du code existant, clarifier des formules ou même suggérer la structure de scripts que vous pouvez ajuster.
Latenode peut également communiquer avec différents systèmes API, simplifiant encore davantage l'automatisation. Imaginez pouvoir récupérer des données de Google Maps ou vous enrichir automatiquement avec des données sur vos utilisateurs qui s'inscrivent sur votre site Web. Les possibilités des scripts automatisés sont énormes et le service évolue constamment.
Si vous avez besoin d'aide ou de conseils pour créer votre propre script ou si vous souhaitez reproduire celui-ci, contactez notre communauté Discord, où se trouvent les experts en automatisation Low-code.
Ce script automatise la gestion de vos avis clients et les classe comme positifs ou négatifs en fonction de la réponse du nœud d'intégration Distilbert.
Pour créer ce script, copiez ceci modèle dans votre compte Latenode pour le personnaliser si nécessaire. Vous aurez également besoin d'un compte enregistré Compte Airtable pour créer un tableau. Le script comprend six nœuds et ne nécessite pas de clés API, de codage ou d'autres compétences techniques. Voici les étapes détaillées pour implémenter chaque nœud :
Lorsque vous démarrez le flux de travail, la première intégration Airtable extrait la liste des avis et des détails des clients de la base de données. Il peut s'agir de n'importe quelle base de données Airtable dans laquelle vous stockez vos informations, pas seulement celle utilisée par ce modèle. Ensuite, les informations passent par le nœud d'itération vers Distill bert, qui analyse le texte et produit un score de probabilité.
En fonction de ce score, les données sont acheminées vers l'un des deux nœuds Airtable suivants. Si le score est de 0.99, un signal est envoyé à l'intégration Airtable supérieure pour la classer comme positif dans le tableau. Si le résultat est le contraire, un signal similaire est envoyé au nœud inférieur afin qu'il le classe comme négatif. De plus, ces nœuds affichent le score dans le tableau. Voici à quoi cela devrait ressembler :
Ce flux de travail vous aidera à gagner du temps en parcourant rapidement les publications positives ou négatives. Par exemple, vous pouvez filtrer les avis pour n'afficher que les avis négatifs afin de contacter leurs auteurs et de voir les domaines dans lesquels le service peut être amélioré, ou contacter les utilisateurs qui ont publié des témoignages positifs pour les remercier de leur intérêt et de leurs commentaires.
Les capacités du modèle AI Distillbert sont multiples. Ce modèle permet de catégoriser les informations en différents flux, d'analyser de gros volumes de données textuelles, d'automatiser les FAQ, de créer des chatbots, de personnaliser le contenu utilisateur, d'améliorer les moteurs de recherche avec des recommandations améliorées, etc.
Que vous soyez un développeur expérimenté ou un novice en IA, les applications potentielles de Distilbert peuvent transformer vos projets. Imaginez exploiter cet outil puissant pour créer des solutions de support client intelligentes, rationaliser les systèmes de gestion de contenu ou développer des cadres d'analyse de données sophistiqués.
Essayez de créer vous-même un scénario avec ce modèle ! Latenode propose une version gratuite qui vous permet de configurer jusqu'à 20 workflows actifs avec un nombre illimité de nœuds. Cependant, l'activation de chaque workflow utilise 1 de vos 300 crédits disponibles. Si vous avez besoin de plus de crédits, de temps d'activation plus rapides, d'un accès à AI Code Copilot, de comptes connectés illimités et d'avantages supplémentaires, visitez le page d'abonnement!
Vous pouvez partager vos méthodes de développement en utilisant la fonctionnalité Modèles partagés ou dans la communauté Discord de Latenode. Communauté Discord, vous pouvez vous connecter avec d'autres développeurs, signaler des bugs, suggérer des améliorations de service et obtenir de nouvelles informations sur les outils d'automatisation d'entreprise, tels que Distilbert ou d'autres modèles d'IA !
Distilbert est une version simplifiée et efficace du modèle BERT créé par Hugging Face pour les tâches de traitement du langage naturel, introduit en 2019. Il maintient des performances élevées tout en utilisant moins de ressources de calcul.
Distillbert utilise un processus appelé distillation, dans lequel les connaissances d'un modèle plus vaste (BERT) sont transférées vers un modèle plus petit. Cela implique d'entraîner le modèle plus petit à prédire et à analyser les données en fonction des résultats du modèle plus vaste.
Le modèle Distilbert est utilisé dans l'automatisation du support client, l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux, le traitement des dossiers médicaux, les plateformes éducatives et l'analyse marketing en raison de sa compacité et de son efficacité.
Latenode est un outil d'automatisation des flux de travail qui permet l'intégration de divers nœuds, y compris des outils d'IA comme le modèle Distilbert, pour automatiser et rationaliser les processus métier avec des configurations low-code.
Un exemple de scénario implique l'automatisation de la classification des avis clients. DistilBERT analyse le texte pour déterminer le sentiment, et Latenode achemine les données vers les nœuds appropriés, mettant à jour une base de données avec des avis et des scores classés.
Distilled Bert offre une précision similaire à celle de BERT, mais avec des exigences de calcul considérablement réduites, ce qui le rend idéal pour les environnements à ressources limitées comme les appareils mobiles et les applications en temps réel.
Vous pouvez commencer par intégrer l'architecture Distilbert dans des outils d'automatisation des flux de travail comme Latenode, qui fournit une interface conviviale pour la configuration de processus basés sur l'IA avec un minimum de connaissances en codage requises.
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