Natural Language Processing (NLP) bizim maşınlarla əlaqəmizi dəyişdirdi. İndi tətbiqlərimiz və proqram təminatımız insan dilini emal edə və anlaya bilər.
Süni intellekt intizamı olaraq NLP kompüterlər və insanlar arasında təbii dil qarşılıqlı əlaqəsinə diqqət yetirir.
O, maşınlara insan dilini təhlil etmək, anlamaq və sintez etməkdə kömək edir, nitqin tanınması, maşın tərcüməsi, əhval-ruhiyyəni təhlil, və chatbotlar.
O, son illərdə çox böyük inkişaf edib, maşınlara nəinki dili anlamağa, həm də ondan yaradıcı və uyğun şəkildə istifadə etməyə imkan verib.
Bu yazıda fərqli NLP dil modellərini nəzərdən keçirəcəyik. Beləliklə, izləyin və bu modelləri öyrənək!
1. BERT
BERT (Transformers-dən Bidirectional Encoder Representations) ən müasir Natural Language Processing (NLP) dil modelidir. 2018-ci ildə g tərəfindən yaradılmışdır və Transformer arxitekturasına əsaslanır, a neyron şəbəkə ardıcıl girişi şərh etmək üçün qurulmuşdur.
BERT əvvəlcədən öyrədilmiş dil modelidir, yəni təbii dil nümunələri və strukturunu tanımaq üçün böyük həcmdə mətn məlumatı üzərində təlim keçib.
BERT iki istiqamətli modeldir, yəni sözlərin həm əvvəlki, həm də sonrakı ifadələrindən asılı olaraq kontekstini və mənasını qavrayaraq mürəkkəb cümlələrin mənasını başa düşməkdə onu daha uğurlu edir.
Bu necə işləyir?
Nəzarətsiz öyrənmə BERT-ni böyük həcmdə mətn məlumatı üzərində öyrətmək üçün istifadə olunur. BERT təlim zamanı cümlədə çatışmayan sözləri aşkar etmək və ya cümlələri kateqoriyalara ayırmaq qabiliyyətini qazanır.
Bu təlimin köməyi ilə BERT müxtəlif NLP tapşırıqlarına, o cümlədən əhval-ruhiyyənin təhlili, mətnin təsnifatı, sual-cavab və s. üçün tətbiq oluna bilən yüksək keyfiyyətli yerləşdirmələr istehsal edə bilər.
Əlavə olaraq, BERT xüsusi olaraq bu tapşırığa diqqət yetirmək üçün daha kiçik verilənlər toplusundan istifadə etməklə xüsusi bir layihədə təkmilləşdirilə bilər.
Bert harada istifadə olunur?
BERT tez-tez geniş çeşiddə məşhur NLP tətbiqlərində istifadə olunur. Məsələn, Google ondan axtarış sistemlərinin nəticələrinin dəqiqliyini artırmaq üçün, Facebook isə tövsiyə alqoritmlərini təkmilləşdirmək üçün istifadə edib.
BERT həmçinin chatbot əhval-ruhiyyəsinin təhlili, maşın tərcüməsi və təbii dilin başa düşülməsində istifadə edilmişdir.
Bundan əlavə, BERT bir neçə yerdə işləmişdir akademik araşdırma müxtəlif vəzifələrdə NLP modellərinin performansını yaxşılaşdırmaq üçün sənədlər. Ümumilikdə, BERT NLP alimləri və praktikantları üçün əvəzedilməz alətə çevrilib və onun intizama təsirinin daha da artacağı proqnozlaşdırılır.
2. Roberta
RoBERTa (Sağlam optimallaşdırılmış BERT yanaşması) 2019-cu ildə Facebook AI tərəfindən buraxılmış təbii dil emalı üçün dil modelidir. Bu, orijinal BERT modelinin bəzi çatışmazlıqlarını aradan qaldırmağa yönəlmiş BERT-in təkmilləşdirilmiş versiyasıdır.
RoBERTa BERT-ə bənzər şəkildə təlim keçmişdir, istisna olmaqla, RoBERTa daha çox təlim məlumatından istifadə edir və daha yüksək performans əldə etmək üçün təlim prosesini təkmilləşdirir.
RoBERTa, BERT kimi, müəyyən bir işdə yüksək dəqiqliyə nail olmaq üçün dəqiq tənzimlənə bilən əvvəlcədən hazırlanmış dil modelidir.
Bu necə işləyir?
RoBERTa böyük miqdarda mətn məlumatı üzərində məşq etmək üçün özünə nəzarət edilən öyrənmə strategiyasından istifadə edir. Təlim zamanı cümlələrdə itkin sözləri proqnozlaşdırmağı və ifadələri fərqli qruplara bölməyi öyrənir.
RoBERTa həmçinin modelin yeni məlumatlara ümumiləşdirmə qabiliyyətini artırmaq üçün dinamik maskalanma kimi bir neçə mürəkkəb təlim yanaşmalarından istifadə edir.
Bundan əlavə, dəqiqliyini artırmaq üçün RoBERTa Wikipedia, Common Crawl və BooksCorpus daxil olmaqla bir neçə mənbədən çoxlu sayda məlumatdan istifadə edir.
RoBERta-dan harada istifadə edə bilərik?
Roberta ümumiyyətlə əhval-ruhiyyənin təhlili, mətnin təsnifatı, adlı qurum identifikasiya, maşın tərcüməsi və suala cavab.
kimi strukturlaşdırılmamış mətn məlumatlarından müvafiq fikirləri çıxarmaq üçün istifadə edilə bilər sosial media, istehlakçı rəyləri, xəbər məqalələri və digər mənbələr.
RoBERTa bu adi NLP tapşırıqlarına əlavə olaraq sənədlərin ümumiləşdirilməsi, mətnin yaradılması və nitqin tanınması kimi daha spesifik tətbiqlərdə istifadə edilmişdir. O, həmçinin chatbotlar, virtual köməkçilər və digər danışıq süni intellekt sistemlərinin dəqiqliyini təkmilləşdirmək üçün istifadə olunub.
3. OpenAI-nin GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) dərin öyrənmə üsullarından istifadə edərək insana bənzər yazı yaradan OpenAI dil modelidir. GPT-3 175 milyard parametrlə indiyə qədər yaradılmış ən böyük dil modellərindən biridir.
Model kitablar, sənədlər və veb səhifələr də daxil olmaqla geniş mətn məlumatı üzrə təlim keçmişdir və o, indi müxtəlif mövzularda məzmun yarada bilir.
Bu necə işləyir?
GPT-3 nəzarətsiz öyrənmə yanaşmasından istifadə edərək mətn yaradır. Bu o deməkdir ki, model qəsdən hər hansı xüsusi işi yerinə yetirmək üçün öyrədilmir, əksinə, böyük həcmdə mətn məlumatlarında nümunələri görərək mətn yaratmağı öyrənir.
Onu daha kiçik, tapşırıq üçün xüsusi verilənlər dəstləri üzərində öyrətməklə, model mətnin tamamlanması və ya əhval-ruhiyyənin təhlili kimi xüsusi tapşırıqlar üçün dəqiq tənzimlənə bilər.
İstifadə Sahələri
GPT-3 təbii dil emalı sahəsində bir neçə tətbiqə malikdir. Modellə mətnin tamamlanması, dil tərcüməsi, hiss təhlili və digər tətbiqlər mümkündür. GPT-3 şeir, xəbər hekayələri və kompüter kodu yaratmaq üçün də istifadə edilmişdir.
Ən potensial GPT-3 proqramlarından biri chatbotların və virtual köməkçilərin yaradılmasıdır. Model insana bənzər mətn yarada bildiyi üçün danışıq proqramları üçün çox uyğundur.
GPT-3 həmçinin vebsaytlar və sosial media platformaları üçün uyğunlaşdırılmış məzmun yaratmaq, eləcə də məlumatların təhlili və tədqiqatına kömək etmək üçün istifadə edilmişdir.
4.GPT-4
GPT-4 OpenAI-nin GPT seriyasındakı ən yeni və mürəkkəb dil modelidir. Təəccüblü 10 trilyon parametrlə onun sələfi GPT-3-dən üstün olacağı və dünyanın ən güclü süni intellekt modellərindən birinə çevriləcəyi proqnozlaşdırılır.
Bu necə işləyir?
GPT-4 mürəkkəb istifadə edərək təbii dildə mətn yaradır dərin öyrənmə alqoritmləri. O, kitablar, jurnallar və veb səhifələri özündə cəmləşdirən geniş mətn verilənlər toplusunda öyrədilir ki, bu da ona müxtəlif mövzularda məzmun yaratmağa imkan verir.
Bundan əlavə, onu daha kiçik, tapşırıq üçün xüsusi verilənlər bazası üzərində öyrətməklə, GPT-4 sual-cavab və ya ümumiləşdirmə kimi xüsusi tapşırıqlar üçün dəqiq tənzimlənə bilər.
İstifadə Sahələri
Böyük ölçüsü və üstün imkanları sayəsində GPT-4 geniş çeşiddə tətbiqlər təklif edir.
Onun ən perspektivli istifadələrindən biri təbii dil emalında istifadə oluna bilər chatbotlar inkişaf etdirin, virtual köməkçilər və insanlar tərəfindən hazırlanan cavablardan demək olar ki, fərqlənməyən təbii dildə cavablar hazırlaya bilən dil tərcümə sistemləri.
GPT-4 təhsildə də istifadə edilə bilər.
Konsepsiya tələbənin öyrənmə tərzinə uyğunlaşa bilən və fərdiləşdirilmiş rəy və yardım təmin edən intellektual repetitorluq sistemlərini inkişaf etdirmək üçün istifadə oluna bilər. Bu, təhsilin keyfiyyətini yüksəltməyə və öyrənməni hər kəs üçün daha əlçatan etməyə kömək edə bilər.
5. XLNet
XLNet 2019-cu ildə Karnegi Mellon Universiteti və Google AI tədqiqatçıları tərəfindən yaradılmış innovativ dil modelidir. Onun memarlığı BERT və digər dil modellərində də istifadə olunan transformator arxitekturasına əsaslanır.
XLNet, digər tərəfdən, müxtəlif təbii dil emal tapşırıqlarında digər modelləri üstələməyə imkan verən inqilabi hazırlıqdan əvvəl strategiya təqdim edir.
Bu necə işləyir?
XLNet avtomatik reqressiv dil modelləşdirmə yanaşmasından istifadə etməklə yaradılmışdır ki, bu da əvvəlki sözlərə əsaslanaraq mətn ardıcıllığında növbəti sözün proqnozlaşdırılmasını ehtiva edir.
XLNet, digər tərəfdən, soldan sağa və ya sağdan sola yanaşmadan istifadə edən digər dil modellərindən fərqli olaraq, bir cümlədəki sözlərin bütün potensial dəyişdirmələrini qiymətləndirən iki istiqamətli bir metod qəbul edir. Bu, ona uzunmüddətli söz əlaqələrini tutmağa və daha dəqiq proqnozlar verməyə imkan verir.
XLNet özünün inqilabi təlim öncəsi strategiyasına əlavə olaraq nisbi mövqe kodlaşdırması və seqment səviyyəli təkrarlama mexanizmi kimi mürəkkəb texnikaları birləşdirir.
Bu strategiyalar modelin ümumi performansına töhfə verir və ona dilin tərcüməsi, əhval-ruhiyyənin təhlili və adlandırılmış obyektin identifikasiyası kimi geniş spektrli təbii dil emal tapşırıqlarının öhdəsindən gəlməyə imkan verir.
XLNet üçün İstifadə Sahələri
XLNet-in mürəkkəb xüsusiyyətləri və uyğunlaşma qabiliyyəti onu chatbotlar və virtual köməkçilər, dil tərcüməsi və əhval-ruhiyyənin təhlili daxil olmaqla geniş spektrli təbii dil emal proqramları üçün effektiv alətə çevirir.
Onun davamlı inkişafı və proqram təminatı və tətbiqlərlə birləşdirilməsi, demək olar ki, gələcəkdə daha da maraqlı istifadə halları ilə nəticələnəcək.
6. ELECTRA
ELECTRA Google tədqiqatçıları tərəfindən yaradılmış ən müasir təbii dil emal modelidir. Bu, "Token dəyişdirmələrini dəqiq təsnif edən kodlayıcının effektiv şəkildə öyrənilməsi" deməkdir və müstəsna dəqiqliyi və sürəti ilə məşhurdur.
Bu necə işləyir?
ELECTRA mətn ardıcıllığı işarələrinin bir hissəsini istehsal olunan tokenlərlə əvəz etməklə işləyir. Modelin məqsədi hər bir əvəzedici tokenin qanuni və ya saxta olduğunu düzgün proqnozlaşdırmaqdır. ELECTRA nəticədə mətn ardıcıllığında sözlər arasında kontekstual assosiasiyaları daha səmərəli saxlamağı öyrənir.
Bundan əlavə, ELECTRA faktiki olanları maskalamaqdansa, yalançı işarələr yaratdığına görə, standart maskalı dil modelləri ilə eyni həddən artıq uyğunlaşma narahatlıqlarını yaşamadan əhəmiyyətli dərəcədə daha böyük təlim dəstləri və təlim dövrləri tətbiq edə bilər.
İstifadə Sahələri
ELECTRA həmçinin mətnin emosional tonunun müəyyən edilməsini nəzərdə tutan sentiment təhlili üçün də istifadə edilə bilər.
Həm maskalı, həm də maskasız mətndən öyrənmək qabiliyyəti ilə ELECTRA dil incəliklərini daha yaxşı dərk edə və daha mənalı fikirlər çatdıra bilən daha dəqiq hiss analizi modelləri yaratmaq üçün istifadə edilə bilər.
7.T5
T5 və ya Text-to-Text Transfer Transformer, Google AI Language transformator əsaslı dil modelidir. O, daxil olan mətni çıxış mətninə çevik şəkildə çevirməklə müxtəlif təbii dil emal tapşırıqlarını yerinə yetirmək üçün nəzərdə tutulub.
Bu necə işləyir?
T5 Transformator arxitekturası üzərində qurulub və böyük miqdarda mətn məlumatı üzərində nəzarətsiz öyrənmə ilə təlim keçib. T5, əvvəlki dil modellərindən fərqli olaraq, dili anlama, suala cavab vermə, ümumiləşdirmə və tərcümə də daxil olmaqla müxtəlif tapşırıqlar üzrə hazırlanır.
Bu, T5-ə daha az tapşırıq üçün xüsusi girişdə modeli dəqiq tənzimləməklə çoxsaylı işləri yerinə yetirməyə imkan verir.
T5 harada istifadə edir?
T5 təbii dil emalında bir neçə potensial tətbiqə malikdir. O, chatbotlar, virtual köməkçilər və təbii dil daxiletmələrini başa düşmək və onlara cavab vermək qabiliyyətinə malik digər danışıq süni intellekt sistemlərini yaratmaq üçün istifadə edilə bilər. T5 həmçinin dil tərcüməsi, ümumiləşdirmə və mətni tamamlama kimi fəaliyyətlər üçün istifadə edilə bilər.
T5 Google tərəfindən açıq mənbə ilə təmin edilib və NLP icması tərəfindən mətnlərin təsnifatı, sual cavabı və maşın tərcüməsi kimi müxtəlif tətbiqlər üçün geniş şəkildə mənimsənilib.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) Google AI Language tərəfindən yaradılmış təkmil dil modelidir. Daha mürəkkəb dil tapşırıqlarına artan tələbatı yerinə yetirmək üçün təbii dil emal modellərinin performansını təkmilləşdirmək nəzərdə tutulur.
Bu necə işləyir?
BERT və GPT kimi bir çox digər məşhur dil modelləri kimi, PaLM transformator əsaslı modeldir. Bununla belə, onun dizaynı və təlim metodologiyası onu digər modellərdən fərqləndirir.
Performans və ümumiləşdirmə bacarıqlarını təkmilləşdirmək üçün PaLM modeli eyni vaxtda çoxsaylı problemlərdən öyrənməyə imkan verən çox vəzifəli öyrənmə paradiqmasından istifadə etməklə öyrədilir.
PaLM-dən harada istifadə edirik?
Palm müxtəlif NLP tapşırıqları üçün, xüsusən də təbii dili dərindən başa düşməyi tələb edən tapşırıqlar üçün istifadə edilə bilər. Duyğuların təhlili, suallara cavab vermək, dil modelləşdirməsi, maşın tərcüməsi və bir çox başqa şeylər üçün faydalıdır.
Çatbotlar, virtual köməkçilər və səs tanıma sistemləri kimi müxtəlif proqramların və vasitələrin dil emal bacarıqlarını təkmilləşdirmək üçün onları da əlavə etmək olar.
Ümumilikdə, PaLM dil emal imkanlarını genişləndirmək qabiliyyətinə görə geniş çeşidli mümkün tətbiqlərə malik perspektivli texnologiyadır.
Nəticə
Nəhayət, təbii dil emalı (NLP) texnologiya ilə əlaqəmizi dəyişdirdi və maşınlarla daha insan kimi danışmağa imkan verdi.
NLP, son nailiyyətlər sayəsində hər zamankindən daha dəqiq və səmərəli inkişaf etmişdir maşın təlim, xüsusilə GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA və PaLM kimi geniş miqyaslı dil modellərinin qurulmasında.
NLP irəlilədikcə, texnologiya ilə əlaqəmizi, bir-birimizlə ünsiyyət qurmağımızı və insan dilinin mürəkkəbliyini dərk etməyimizi dəyişdirmək potensialı ilə getdikcə daha güclü və mürəkkəb dil modellərinin ortaya çıxacağını gözləyə bilərik.
Cavab yaz