Natural Language Processing (NLP) het verander hoe ons met masjiene omgaan. Nou kan ons toepassings en sagteware menslike taal verwerk en verstaan.
As 'n dissipline van kunsmatige intelligensie, fokus NLP op natuurlike taalinteraksie tussen rekenaars en mense.
Dit help masjiene om menslike taal te ontleed, te begryp en te sintetiseer, wat 'n oorvloed toepassings oopmaak soos spraakherkenning, masjienvertaling, sentiment analise, en kletsbotte.
Dit het die afgelope jare enorme ontwikkeling gemaak, wat masjiene toelaat om nie net taal te verstaan nie, maar dit ook kreatief en toepaslik te gebruik.
In hierdie artikel sal ons die verskillende NLP-taalmodelle nagaan. So, volg saam, en kom ons leer oor hierdie modelle!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is 'n toonaangewende Natural Language Processing (NLP) taalmodel. Dit is in 2018 deur g geskep en is gebaseer op die Transformer-argitektuur, a neurale netwerk gebou om opeenvolgende insette te interpreteer.
BERT is 'n vooraf-opgeleide taalmodel, wat beteken dit is opgelei op massiewe volumes teksdata om natuurlike taalpatrone en -struktuur te herken.
BERT is 'n tweerigtingmodel, wat beteken dat dit die konteks en betekenis van woorde kan begryp, afhangende van beide hul vorige en volgende frases, wat dit meer suksesvol maak om die betekenis van ingewikkelde sinne te verstaan.
Hoe werk dit?
Leer sonder toesig word gebruik om BERT op te lei op massiewe hoeveelhede teksdata. BERT kry die vermoë om ontbrekende woorde in 'n sin op te spoor of om sinne tydens opleiding te kategoriseer.
Met die hulp van hierdie opleiding kan BERT hoëgehalte-inbeddings produseer wat toegepas kan word op 'n verskeidenheid NLP-take, insluitend sentimentanalise, tekskategorisering, vraagbeantwoording en meer.
Daarbenewens kan BERT op 'n spesifieke projek verbeter word deur 'n kleiner datastel te gebruik om spesifiek op daardie taak te fokus.
Waar word Bert gebruik?
BERT word gereeld in 'n wye reeks gewilde NLP-toepassings gebruik. Google het dit byvoorbeeld gebruik om die akkuraatheid van sy soekenjinresultate te verhoog, terwyl Facebook dit gebruik het om sy aanbevelingsalgoritmes te verbeter.
BERT is ook gebruik in chatbot-sentimentanalise, masjienvertaling en natuurlike taalbegrip.
Boonop was BERT in verskeie werksaamhede akademiese navorsing vraestelle om die werkverrigting van NLP-modelle op 'n verskeidenheid take te verbeter. Oor die algemeen het BERT 'n onontbeerlike hulpmiddel vir NLP-akademici en -praktisyns geword, en die invloed daarvan op die dissipline sal na verwagting verder toeneem.
2. Roberta
RobERTa (Robustly Optimized BERT Approach) is 'n taalmodel vir natuurlike taalverwerking wat in 2019 deur Facebook KI vrygestel is. Dit is 'n verbeterde weergawe van BERT wat daarop gemik is om sommige van die oorspronklike BERT-model se nadele te oorkom.
RoBERTa is opgelei op 'n wyse soortgelyk aan BERT, met die uitsondering dat RoBERTa meer opleidingsdata gebruik en die opleidingsproses verbeter om hoër prestasie te verkry.
RoBERTa, soos BERT, is 'n vooraf-opgeleide taalmodel wat verfyn kan word om hoë akkuraatheid op 'n gegewe werk te behaal.
Hoe werk dit?
RobERTa gebruik 'n selftoesig-leerstrategie om op 'n groot hoeveelheid teksdata op te lei. Dit leer om ontbrekende woorde in sinne te voorspel en frases in afsonderlike groepe te kategoriseer tydens opleiding.
RoBERTa maak ook gebruik van verskeie gesofistikeerde opleidingsbenaderings, soos dinamiese maskering, om die model se vermoë om na nuwe data te veralgemeen, te verhoog.
Verder, om die akkuraatheid daarvan te verhoog, gebruik RoBERTa 'n groot hoeveelheid data uit verskeie bronne, insluitend Wikipedia, Common Crawl en BooksCorpus.
Waar kan ons Roberta gebruik?
Roberta word algemeen gebruik vir sentimentanalise, tekskategorisering, benoemde entiteit identifikasie, masjienvertaling en vraagbeantwoording.
Dit kan gebruik word om relevante insigte uit ongestruktureerde teksdata soos bv sosiale media, verbruikersresensies, nuusartikels en ander bronne.
RobERTa is gebruik in meer spesifieke toepassings, soos dokumentopsomming, teksskepping en spraakherkenning, bykomend tot hierdie konvensionele NLP-take. Dit is ook gebruik om kletsbotte, virtuele assistente en ander gesprekke-KI-stelsels se akkuraatheid te verbeter.
3. OpenAI se GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) is 'n OpenAI-taalmodel wat mensagtige skryfwerk genereer deur diepleertegnieke te gebruik. GPT-3 is een van die grootste taalmodelle wat ooit gebou is, met 175 miljard parameters.
Die model is opgelei op 'n wye reeks teksdata, insluitend boeke, vraestelle en webblaaie, en dit kan nou inhoud oor 'n verskeidenheid temas skep.
Hoe werk dit?
GPT-3 genereer teks deur 'n leerbenadering sonder toesig te gebruik. Dit impliseer dat die model nie doelbewus geleer word om enige spesifieke werk uit te voer nie, maar eerder leer om teks te skep deur patrone in enorme volumes teksdata op te let.
Deur dit op kleiner, taakspesifieke datastelle op te lei, kan die model dan verfyn word vir spesifieke take soos teksvoltooiing of sentimentanalise.
Gebruiksareas
GPT-3 het verskeie toepassings op die gebied van natuurlike taalverwerking. Teksvoltooiing, taalvertaling, sentimentanalise en ander toepassings is moontlik met die model. GPT-3 is ook gebruik om poësie, nuusstories en rekenaarkode te skep.
Een van die mees potensiële GPT-3-toepassings is die skepping van kletsbotte en virtuele assistente. Omdat die model mensagtige teks kan skep, is dit uiters geskik vir gesprekstoepassings.
GPT-3 is ook gebruik om pasgemaakte inhoud vir webwerwe en sosiale media-platforms te genereer, asook om te help met data-analise en navorsing.
4.GPT-4
GPT-4 is die mees onlangse en gesofistikeerde taalmodel in OpenAI se GPT-reeks. Met 'n verstommende 10 biljoen parameters, word voorspel dat dit beter as sy voorganger, GPT-3, sal vaar en beter as sy voorganger, GPT-XNUMX, en een van die wêreld se kragtigste KI-modelle sal word.
Hoe werk dit?
GPT-4 genereer natuurlike taal teks met behulp van gesofistikeerde diep leeralgoritmes. Dit is opgelei op 'n groot teksdatastel wat boeke, joernale en webblaaie insluit, wat dit toelaat om inhoud oor 'n wye verskeidenheid onderwerpe te skep.
Verder, deur dit op kleiner, taakspesifieke datastelle op te lei, kan GPT-4 verfyn word vir spesifieke take soos die beantwoording van vrae of opsomming.
Gebruiksareas
As gevolg van sy groot grootte en voortreflike vermoëns, bied GPT-4 'n wye verskeidenheid toepassings.
Een van die mees belowende gebruike daarvan is in natuurlike taalverwerking, waar dit gebruik kan word ontwikkel chatbots, virtuele assistente en taalvertalingstelsels wat in staat is om natuurlike taalantwoorde te lewer wat byna nie onderskeibaar is van dié wat deur mense geproduseer word nie.
GPT-4 kan ook in die onderwys gebruik word.
Die konsep kan gebruik word om intelligente tutorstelsels te ontwikkel wat in staat is om by 'n student se leerstyl aan te pas en geïndividualiseerde terugvoer en hulp te verskaf. Dit kan help om onderwysgehalte te verbeter en leer meer toeganklik vir almal te maak.
5. XLNet
XLNet is 'n innoverende taalmodel wat in 2019 deur Carnegie Mellon Universiteit en Google KI-navorsers geskep is. Die argitektuur daarvan is gebaseer op transformator-argitektuur, wat ook in BERT en ander taalmodelle gebruik word.
XLNet, aan die ander kant, bied 'n revolusionêre vooropleidingstrategie aan wat dit in staat stel om beter te presteer as ander modelle op 'n verskeidenheid natuurlike taalverwerkingstake.
Hoe werk dit?
XLNet is geskep met behulp van 'n outo-regressiewe taalmodelleringsbenadering, wat die voorspelling van die volgende woord in 'n teksreeks insluit, gebaseer op die voorafgaande.
XLNet, aan die ander kant, gebruik 'n tweerigtingmetode wat alle potensiële permutasies van die woorde in 'n frase evalueer, in teenstelling met ander taalmodelle wat 'n links-na-regs- of regs-na-links-benadering gebruik. Dit stel dit in staat om langtermyn woordverwantskappe te vang en meer akkurate voorspellings te maak.
XLNet kombineer gesofistikeerde tegnieke soos relatiewe posisionele enkodering en 'n segmentvlak-herhalingsmeganisme bykomend tot sy revolusionêre vooropleidingstrategie.
Hierdie strategieë dra by tot die model se algehele prestasie en stel dit in staat om 'n wye reeks natuurlike taalverwerkingstake te hanteer, soos taalvertaling, sentimentanalise en benoemde entiteit-identifikasie.
Gebruiksgebiede vir XLNet
Die gesofistikeerde kenmerke en aanpasbaarheid van XLNet maak dit 'n effektiewe hulpmiddel vir 'n wye reeks natuurlike taalverwerkingstoepassings, insluitend kletsbotte en virtuele assistente, taalvertaling en sentimentanalise.
Die voortdurende ontwikkeling en inkorporering daarvan met sagteware en toepassings sal byna seker lei tot selfs meer fassinerende gebruiksgevalle in die toekoms.
6. ELEKTRA
ELECTRA is 'n toonaangewende natuurlike taalverwerkingsmodel wat deur Google-navorsers geskep is. Dit staan vir "Efficiently Learning an Encoder that Classified Token Replacements Accurately" en is bekend vir sy buitengewone akkuraatheid en spoed.
Hoe werk dit?
ELECTRA werk deur 'n gedeelte van teksvolgorde-tokens te vervang met vervaardigde tokens. Die doel van die model is om behoorlik te voorspel of elke vervangingsteken wettig of 'n vervalsing is. ELECTRA leer om kontekstuele assosiasies tussen woorde in 'n teksreeks meer doeltreffend te stoor as gevolg daarvan.
Verder, omdat ELECTRA vals tekens skep eerder as om werklike tekens te masker, kan dit aansienlik groter opleidingsstelle en opleidingsperiodes gebruik sonder om dieselfde oorpassende bekommernisse te ervaar as wat standaard gemaskerde taalmodelle doen.
Gebruiksgebiede
ELECTRA kan ook vir sentimentanalise gebruik word, wat die identifisering van 'n teks se emosionele toon behels.
Met sy vermoë om uit beide gemaskerde en ontmaskerde teks te leer, kan ELECTRA gebruik word om meer akkurate sentimentontledingsmodelle te skep wat linguistiese subtiliteite beter kan begryp en meer betekenisvolle insigte kan lewer.
7.T5
T5, of teks-na-teks-oordragtransformator, is 'n Google AI Language-transformator-gebaseerde taalmodel. Dit is bedoel om verskillende natuurlike taalverwerkingstake uit te voer deur insetteks buigsaam na uitvoerteks te vertaal.
Hoe werk dit?
T5 is gebou op die Transformer-argitektuur en is opgelei deur gebruik te maak van leer sonder toesig oor 'n groot hoeveelheid teksdata. T5, anders as vorige taalmodelle, word opgelei in 'n verskeidenheid take, insluitend taalbegrip, vraagbeantwoording, opsomming en vertaling.
Dit stel T5 in staat om talle take te doen deur die model op minder taakspesifieke insette te verfyn.
Waar word T5 gebruik?
T5 het verskeie potensiële toepassings in natuurlike taalverwerking. Dit kan gebruik word om kletsbotte, virtuele assistente en ander gesprekke-KI-stelsels te skep wat in staat is om natuurlike taalinsette te verstaan en daarop te reageer. T5 kan ook gebruik word vir aktiwiteite soos taalvertaling, opsomming en teksvoltooiing.
T5 is oopbron deur Google verskaf en is wyd deur die NLP-gemeenskap omhels vir 'n verskeidenheid toepassings soos tekskategorisering, vraagbeantwoording en masjienvertaling.
8. PALM
PaLM (Pathways Language Model) is 'n gevorderde taalmodel wat deur Google AI Language geskep is. Dit is bedoel om die werkverrigting van natuurlike taalverwerkingsmodelle te verbeter om aan die groeiende vraag na meer ingewikkelde taaltake te voldoen.
Hoe werk dit?
Soortgelyk aan baie ander gewilde taalmodelle soos BERT en GPT, is PaLM 'n transformator-gebaseerde model. Sy ontwerp- en opleidingsmetodologie onderskei dit egter van ander modelle.
Om prestasie- en veralgemeningsvaardighede te verbeter, word PaLM opgelei deur 'n multi-taak leerparadigma te gebruik wat die model in staat stel om gelyktydig uit talle uitdagings te leer.
Waar gebruik ons PaLM?
Palm kan vir 'n verskeidenheid NLP-take gebruik word, veral dié wat 'n diepgaande begrip van natuurlike taal vereis. Dit is nuttig vir sentimentanalise, beantwoording van vrae, taalmodellering, masjienvertaling en baie ander dinge.
Om die taalverwerkingsvaardighede van verskillende programme en gereedskap soos kletsbotte, virtuele assistente en stemherkenningstelsels te verbeter, kan dit ook daarby gevoeg word.
Oor die algemeen is PaLM 'n belowende tegnologie met 'n wye reeks moontlike toepassings as gevolg van sy vermoë om taalverwerkingsvermoëns op te skaal.
Gevolgtrekking
Laastens het natuurlike taalverwerking (NLP) die manier waarop ons met tegnologie omgaan, verander, wat ons in staat stel om met masjiene op 'n meer mensagtige manier te praat.
NLP het meer akkuraat en doeltreffend as ooit tevore gegroei as gevolg van onlangse deurbrake in machine learning, veral in die konstruksie van grootskaalse taalmodelle soos GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA en PaLM.
Soos NLP vorder, kan ons verwag om toenemend kragtiger en gesofistikeerde taalmodelle te sien ontstaan, met die potensiaal om te transformeer hoe ons met tegnologie verbind, met mekaar kommunikeer en die kompleksiteit van menslike taal begryp.
Lewer Kommentaar