Kompüterlərin insanların yazdıqları ilə demək olar ki, eyni olan mətnlər hazırlaya biləcəyini bilirdinizmi?
Süni intellektdəki irəliləyişlər sayəsində biz Böyük dil modellərində dalğanın şahidi oluruq.
İndi onlar görünməmiş miqyasda işləyirlər!
Bu modelləri müxtəlif maraqlı hallarda istifadə edə bilərik. Bu yazıda biz böyük dil modellərinin bəzi maraqlı tətbiqlərinə baxacağıq.
Böyük dil modelləri dedikdə nəyi nəzərdə tuturuq?
Böyük dil modelləri insan dilini şərh etmək və yaratmaq üçün hazırlanmış süni intellekt modelləridir. Bu modellər qabaqcıl maşın öyrənmə yanaşmalarından istifadə edir.
Məsələn, istifadə edirlər dərin öyrənmə böyük həcmdə mətn məlumatlarını araşdırmaq. Və təbii dil nümunələri və strukturlarını başa düşürlər.
Modellər kitablar, sənədlər və veb səhifələr kimi kütləvi məlumat dəstləri üzərində öyrədilir. Bu yolla onlar insan dilinin incəliklərini qavraya bilirlər. Beləliklə, onlar insan tərəfindən yazılmış materialdan fərqlənməyən məzmun yarada bilərlər.
Bu dil modellərinin bəzi nümunələri hansılardır?
- GPT-3:Bu, OpenAI tərəfindən yaradılmış, mətn yaratmaq, suallara cavab vermək və müxtəlif NLP tapşırıqlarını yerinə yetirməyə qadir olan qabaqcıl dil modelidir.
- BERT: Bu, tərəfindən yaradılmış güclü bir dil modelidir google suala cavab və dil tərcüməsi kimi bəzi tapşırıqlar üçün istifadə oluna bilər.
- XLNet: Bu qabaqcıl dil modeli Google və Carnegie Mellon Universiteti tərəfindən yaradılmışdır və onun başa düşülməsini və orijinal dilin yaradılmasını artırmaq üçün yeni təlim texnikasından istifadə edir.
- Roberta: Bu dil modeli Facebook tərəfindən yaradılmışdır və BERT arxitekturasına əsaslanır. Təbii dil emalını əhatə edən müxtəlif tətbiqlərdə qabaqcıl performansa nail olmuşdur.
- T5: mətndən mətnə köçürmə transformatoru tərəfindən yaradılmışdır google və təbii dil emalını əhatə edən müxtəlif məqsədlər üçün uyğunlaşdırıla bilər.
- GShard: Google geniş miqyaslı dil modellərini öyrətmək üçün istifadə edilə bilən paylanmış təlim çərçivəsi yaratmışdır.
- Megatron: NVIDIA-nın 8.3 milyard parametrə qədər modelləri hazırlaya bilən yüksək performanslı dil modeli təlim sistemi.
- ALBERT: Bu, Google və Çikaqoda Toyota Texnoloji İnstitutu tərəfindən yaradılmış BERT-in daha səmərəli və genişləndirilə bilən “lite” versiyasıdır.
- ELEKTRA: Google və Stenford Universiteti aşağı səviyyəli tapşırıqlar üzrə performansını artırmaq üçün “ayrı-seçkilikdən əvvəl təlim” adlanan yeni təlim öncəsi strategiyasından istifadə edən dil modeli yaratdı.
- Reformer: Bu, daha sürətli nəticə ilə daha böyük modellərin öyrədilməsini təmin etmək üçün daha səmərəli diqqət mexanizmindən istifadə edən Google dil modelidir.
Beləliklə, bu böyük dil modellərinin istifadə halları hansılardır?
Böyük Dil Modellərinin Əhəmiyyətli İstifadə Halları
Duyğu təhlili
Bu modellər mətni qiymətləndirə və əhvalın yaxşı, mənfi və ya neytral olduğuna qərar verə bilər. Əsasən, təbii dil emalından istifadə edirlər maşın təlim bunu etməyə yanaşmalar.
İfadədəki sözlərin kontekstini və mənasını tanımaq qabiliyyətinə görə, BERT və RoBERTa kimi modellər istifadə olunur. əhval-ruhiyyəni təhlil.
Sentiment analizi dil modelləri ilə getdikcə daha dəqiq və səmərəli olur. Biz marketinq, müştəri xidməti və s. kimi geniş sektorlarda hiss analizindən istifadə edə bilərik.
Çatbotlar və danışıq agentləri
Danışıq agentləri və chatbotlar geniş tətbiqlərdə populyarlaşır. Biz onlardan müştərilərə xidmət və satış, eləcə də təhsil və səhiyyə sahələrində istifadə edəcəyik. Bu sistemlərin əsasını böyük dil modelləri təşkil edir.
Onlar təbii dildə insan girişini şərh edə və cavab verə bilərlər. GPT-3 və BERT kimi modellər daha cəlbedici cavablar yaratmaq üçün tez-tez chatbotlarda istifadə olunur.
Bu modellər böyük həcmdə mətn məlumatı üzərində öyrədilir. Onlar insan dil nümunələrini və strukturlarını başa düşə və təqlid edə bilərlər. Chatbotlar müştəri əlaqəsini əhəmiyyətli dərəcədə artıra bilər.
Dil Tərcümə
Böyük dil modelləri sayəsində biz mətni bir dildən digərinə qeyri-adi dəqiqliklə tərcümə edə bilərik. Bu modellər bir neçə dilin incəliklərini başa düşür. Və onlar çoxdilli mətn məlumatlarının böyük həcmləri üzərində təlim keçməklə bir-biri ilə əlaqə saxlayırlar.
Populyar dil tərcümə modellərinə OpenAI-nin GPT-3, Facebook-un M2M-100 və Google-un Sinir Maşın Tərcüməsi (NMT) daxildir. Bu modellərin gətirdiyi inqilabi dəyişikliklərə görə indi bütün dünyada fərdlərlə ünsiyyət qurmaq daha sadədir.
Mətnin xülasəsi
Mətnin ümumiləşdirilməsi əsas məqamları qoruyub saxlamaqla uzun mətnin xülasəyə endirilməsi prosesidir. Böyük dil modelləri mətnin strukturunu yoxlaya və qavraya bilir. Bu, onlara dəqiq xülasələr təqdim etməyə imkan verir ki, bu da onları bu sahədə çox faydalı edir.
Mətn xülasəsi tapşırıqları üçün BERT və GPT-3 kimi modellər tətbiq edilmişdir. Onlar sənədin əsas ideyalarını əhatə edən xülasələrin hazırlanmasında yüksək effektivlik nümayiş etdirirlər.
Biz mediada, hüquqda və təhsildə həyati əhəmiyyət kəsb edən uzun mətndən məlumat çıxara bilərik.
Sualın cavablandırılması
Maşına sual vermək və ondan müvafiq cavab verməsini gözləmək təbii dil emalında sual cavabı kimi tanınır. GPT-3 və BERT kimi böyük dil modelləri bu məqsədlə yaradılmışdır.
Bu modellər giriş sorğusunu yoxlayır və verilənlərdən ən uyğun məlumatları seçir.
Bu modellər giriş sorğusunu yoxlayır və böyük həcmli məlumatlardan ən uyğun məlumatları seçir. Bu, mürəkkəb istifadə etməklə mümkündür sinir şəbəkələri.
Bu modellərin gücü ilə biz mürəkkəb məsələlərin həlli yollarını tapmaq üçün sistemlər hazırlaya bilərik. Bu, öyrənmə və qərar qəbul etmək qabiliyyətimizi artıracaq.
Məzmun yaradılması və mətn yaratmaq
Böyük dil modelləri müxtəlif sektorlar üçün yüksək keyfiyyətli, cəlbedici məzmun yaradır. Bu modellər məqalələr, sosial media yazıları, məhsul təsvirləri və s. tərtib edə bilər. Məsələn, GPT-3 bu vəziyyətdə məşhur bir modeldir.
İnsanların yazdığı mətndən ayırd etmək çətin olan məzmun yaradır. Bu modellərdən istifadə etməklə şirkətlər vaxta və xərclərə qənaət edə bilərlər. Onlar öz tamaşaçıları ilə daha asan əlaqə qura bilirlər.
Nitqin tanınması və nitqdən mətnə transkripsiya
Nitqin tanınması və nitqdən mətnə transkripsiyanın hər ikisi böyük dil modellərindən istifadə edir.
Bu modellər, xüsusilə, audio data üzərində öyrədilir. Və qabaqcıl işə götürürlər maşın öyrənmə alqoritmləri danışıq sözləri mətnə dəqiq şəkildə köçürmək. Facebook AI tərəfindən hazırlanmış Wav2vec, nitqin tanınması üçün istifadə edilən dil modelinin bir nümunəsidir.
Bu model audio girişlərdən müvafiq xüsusiyyətləri tanımaq və çıxarmaq üçün öyrədilir. O, nitqin tanınması və ya digər təbii dil emal tapşırıqları üçün istifadə edilə bilər.
Şirkətlər transkripsiya xidmətlərinin keyfiyyətini və sürətini artıra, eyni zamanda kütləvi dil modellərini qəbul etməklə xərcləri azalda və səmərəliliyi artıra bilərlər.
Xülasə, Gələcək necə görünür?
Böyük dil modelləri müxtəlif sənaye sahələrində mühüm rol oynayacaq. Tədqiqatçılar və tərtibatçılar bu modelləri daha güclü etmək üçün təkmilləşdirməyə çalışırlar.
Biz kontekst haqqında təkmilləşdirilmiş qavrayışa və təkmilləşdirilmiş effektivliyə və dəqiqliyə malik ola bilərik. Həmçinin, müxtəlif platformalarda daha intuitiv və qüsursuz istifadəçi təcrübəsindən faydalana bilərik.
Onlar bizim ünsiyyət və texnologiya ilə əlaqəmizi dəyişə bilərlər.
Cavab yaz