Có nhiều mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mã nguồn mở đã được huấn luyện và được công khai cho cộng đồng sử dụng. Dưới đây là một số ví dụ về các mô hình AI mã nguồn mở phổ biến:
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): GPT là một dạng mô hình học sâu dựa trên Transformer và được huấn luyện trên dữ liệu lớn từ internet. Một phiên bản nổi tiếng là GPT-3, được phát triển bởi OpenAI.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT là một mô hình học sâu được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ. Nó đạt được kết quả ấn tượng trong nhiều tác vụ ngôn ngữ tự nhiên như phân loại văn bản, trích xuất thông tin và dịch máy.
- ResNet (Residual Neural Network): ResNet là một kiến trúc mạng nơ-ron sâu (deep neural network) với các đơn vị tạo mạng (building blocks) gọi là residual blocks. Nó đã giúp cải thiện khả năng huấn luyện mạng nơ-ron sâu với số lượng lớn các lớp.
- YOLO (You Only Look Once): YOLO là một mô hình phát hiện và định vị đối tượng nhanh chóng trong ảnh và video. YOLO đã đạt được tốc độ cao và khả năng phát hiện chính xác trong thời gian thực.
- CycleGAN: CycleGAN là một mô hình học sâu dùng để thực hiện chuyển đổi ảnh từ một miền sang miền khác mà không cần cặp dữ liệu huấn luyện. Nó được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như chuyển đổi ảnh mùa đông thành ảnh mùa hè hoặc chuyển đổi kiểu vẽ tranh.
- OpenPose: OpenPose là một mô hình phát hiện và theo dõi các điểm đặc trưng trên cơ thể trong hình ảnh và video. Nó có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi động tác con người và ứng dụng trong các lĩnh vực như xác định động tác thể thao hoặc giao tiếp ngôn ngữ cử chỉ.
Đây chỉ là một số ví dụ và còn rất nhiều mô hình AI mã nguồn mở khác đã được huấn luyện và được chia sẻ trong cộng đồng mã nguồn mở. Bạn có thể tìm hiểu thêm về các dự án và thư viện mã nguồn mở trên các nền tảng như GitHub để khám phá và sử dụng những mô hình AI đã huấn luyện sẵn này.