Апрацоўка натуральнай мовы (NLP) змяніла тое, як мы ўзаемадзейнічаем з машынамі. Цяпер нашы праграмы і праграмнае забеспячэнне могуць апрацоўваць і разумець чалавечую мову.
Як дысцыпліна штучнага інтэлекту, НЛП факусуюць на натуральным моўным узаемадзеянні паміж кампутарамі і людзьмі.
Гэта дапамагае машынам аналізаваць, разумець і сінтэзаваць чалавечую мову, адкрываючы мноства прыкладанняў, такіх як распазнаванне маўлення, машынны пераклад, аналіз настрояўі чат-боты.
За апошнія гады ён атрымаў велізарнае развіццё, дазваляючы машынам не толькі разумець мову, але і выкарыстоўваць яе творча і адпаведным чынам.
У гэтым артыкуле мы разгледзім розныя моўныя мадэлі НЛП. Такім чынам, сачыце за намі і давайце даведаемся пра гэтыя мадэлі!
1. БЕРТ
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - гэта перадавая моўная мадэль апрацоўкі натуральнай мовы (NLP). Ён быў створаны ў 2018 годзе g і заснаваны на архітэктуры Transformer, a нейронных сеткі створаны для інтэрпрэтацыі паслядоўнага ўводу.
BERT з'яўляецца папярэдне падрыхтаванай моўнай мадэллю, што азначае, што яна была навучана на велізарных аб'ёмах тэкставых даных, каб распазнаваць шаблоны і структуру натуральнай мовы.
BERT з'яўляецца двухнакіраванай мадэллю, што азначае, што ён можа зразумець кантэкст і значэнне слоў у залежнасці як ад іх папярэдніх, так і ад наступных фраз, што робіць яго больш паспяховым у разуменні сэнсу складаных прапаноў.
Як гэта працуе?
Навучанне без нагляду выкарыстоўваецца для навучання BERT велізарнай колькасці тэкставых даных. BERT атрымлівае здольнасць выяўляць прапушчаныя словы ў сказе або класіфікаваць сказы падчас навучання.
З дапамогай гэтага навучання BERT можа ствараць высакаякасныя ўбудовы, якія можна прымяніць да розных задач НЛП, уключаючы аналіз пачуццяў, катэгарызацыю тэксту, адказы на пытанні і многае іншае.
Акрамя таго, BERT можна палепшыць у канкрэтным праекце, выкарыстоўваючы меншы набор даных, каб сканцэнтравацца менавіта на гэтай задачы.
Дзе выкарыстоўваецца Берт?
BERT часта выкарыстоўваецца ў шырокім дыяпазоне папулярных прыкладанняў НЛП. Google, напрыклад, выкарыстаў яго для павышэння дакладнасці вынікаў пошукавай сістэмы, у той час як Facebook выкарыстаў яго для паляпшэння сваіх алгарытмаў рэкамендацый.
BERT таксама выкарыстоўваўся для аналізу настрояў чат-бота, машыннага перакладу і разумення натуральнай мовы.
Акрамя таго, BERT быў заняты ў некалькіх акадэмічныя даследаванні дакументы для паляпшэння прадукцыйнасці мадэляў НЛП для розных задач. У цэлым BERT стаў незаменным інструментам для навукоўцаў і практыкаў НЛП, і, як чакаецца, яго ўплыў на дысцыпліну будзе яшчэ больш павялічвацца.
2. Раберта
RoBERTa (надзейна аптымізаваны падыход BERT) - гэта моўная мадэль для апрацоўкі натуральнай мовы, выпушчаная штучным інтэлектам Facebook у 2019 годзе. Гэта палепшаная версія BERT, накіраваная на пераадоленне некаторых недахопаў арыгінальнай мадэлі BERT.
RoBERTa быў навучаны такім жа чынам, як і BERT, за выключэннем таго, што RoBERTa выкарыстоўвае больш навучальных даных і паляпшае працэс навучання для дасягнення больш высокіх паказчыкаў.
RoBERTa, як і BERT, з'яўляецца папярэдне падрыхтаванай моўнай мадэллю, якую можна наладзіць для дасягнення высокай дакладнасці пры выкананні пэўнай працы.
Як гэта працуе?
RoBERTa выкарыстоўвае стратэгію саманагляду для навучання на вялікай колькасці тэкставых даных. Падчас навучання ён вучыцца прадказваць прапушчаныя словы ў сказах і класіфікаваць фразы ў розныя групы.
RoBERTa таксама выкарыстоўвае некалькі складаных падыходаў да навучання, такіх як дынамічная маскіроўка, каб павялічыць здольнасць мадэлі абагульняць новыя даныя.
Акрамя таго, для павышэння дакладнасці RoBERTa выкарыстоўвае велізарную колькасць даных з некалькіх крыніц, у тым ліку Wikipedia, Common Crawl і BooksCorpus.
Дзе мы можам выкарыстоўваць RoBERTa?
Roberta звычайна выкарыстоўваецца для аналізу пачуццяў, катэгарызацыі тэксту, названая сутнасць ідэнтыфікацыя, машынны пераклад і адказы на пытанні.
Яго можна выкарыстоўваць для атрымання адпаведнай інфармацыі з неструктураваных тэкставых даных, такіх як сацыяльныя медыя, агляды спажыўцоў, навінавыя артыкулы і іншыя крыніцы.
RoBERTa выкарыстоўваўся ў больш спецыфічных праграмах, такіх як рэфераванне дакументаў, стварэнне тэксту і распазнаванне маўлення, у дадатак да гэтых звычайных задач НЛП. Ён таксама выкарыстоўваўся для павышэння дакладнасці чат-ботаў, віртуальных памочнікаў і іншых размоўных сістэм штучнага інтэлекту.
3. GPT-3 OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) - гэта моўная мадэль OpenAI, якая стварае чалавечае пісьмо з дапамогай метадаў глыбокага навучання. GPT-3 - адна з самых вялікіх моўных мадэляў, калі-небудзь створаных, са 175 мільярдамі параметраў.
Мадэль была навучана на шырокім спектры тэкставых даных, уключаючы кнігі, дакументы і вэб-старонкі, і цяпер яна можа ствараць кантэнт на розныя тэмы.
Як гэта працуе?
GPT-3 стварае тэкст з выкарыстаннем падыходу да некантраляванага навучання. Гэта азначае, што мадэль не наўмысна вучаць выконваць нейкую канкрэтную працу, а замест гэтага вучыцца ствараць тэкст, заўважаючы заканамернасці ў велізарных аб'ёмах тэкставых даных.
Навучыўшы яе на меншых наборах даных для канкрэтнай задачы, мадэль можна потым наладзіць для канкрэтных задач, такіх як запаўненне тэксту або аналіз пачуццяў.
Вобласці выкарыстання
GPT-3 мае некалькі прыкладанняў у галіне апрацоўкі натуральнай мовы. Дапаўненне тэксту, пераклад мовы, аналіз пачуццяў і іншыя прыкладанні магчымыя з дапамогай мадэлі. GPT-3 таксама выкарыстоўваўся для стварэння вершаў, навін і камп'ютэрнага кода.
Адным з найбольш патэнцыяльных прыкладанняў GPT-3 з'яўляецца стварэнне чат-ботаў і віртуальных памочнікаў. Паколькі мадэль можа ствараць чалавечы тэкст, яна вельмі падыходзіць для размоўных прыкладанняў.
GPT-3 таксама выкарыстоўваўся для стварэння індывідуальнага кантэнту для вэб-сайтаў і платформаў сацыяльных сетак, а таксама для дапамогі ў аналізе даных і даследаванні.
4. ГПТ-4
GPT-4 - гэта самая свежая і складаная мадэль мовы ў серыі GPT OpenAI. З ашаламляльнымі 10 трыльёнамі параметраў, па прагнозах, ён пераўзыходзіць і пераўзыходзіць свайго папярэдніка GPT-3 і стане адной з самых магутных у свеце мадэляў штучнага інтэлекту.
Як гэта працуе?
GPT-4 стварае тэкст на натуральнай мове з выкарыстаннем складаных алгарытмы глыбокага навучання. Ён навучаецца на вялізным наборы тэкставых даных, які ўключае кнігі, часопісы і вэб-старонкі, што дазваляе ствараць кантэнт па шырокаму колу тэм.
Акрамя таго, навучыўшы яго на меншых, спецыфічных наборах даных, GPT-4 можна наладзіць для канкрэтных задач, такіх як адказы на пытанні або падвядзенне вынікаў.
Вобласці выкарыстання
Дзякуючы велізарным памерам і выдатным магчымасцям, GPT-4 прапануе шырокі выбар прымянення.
Адно з яго найбольш перспектыўных ужыванняў - апрацоўка натуральнай мовы, дзе ён можа быць выкарыстаны развіваць чат-боты, віртуальныя памочнікі і сістэмы моўнага перакладу, здольныя ствараць адказы на натуральнай мове, амаль неадрозныя ад тых, што ствараюць людзі.
GPT-4 таксама можа выкарыстоўвацца ў адукацыі.
Канцэпцыя можа быць выкарыстана для распрацоўкі інтэлектуальных сістэм навучання, здольных адаптавацца да стылю навучання студэнта і забяспечваць індывідуальную зваротную сувязь і дапамогу. Гэта можа дапамагчы павысіць якасць адукацыі і зрабіць навучанне больш даступным для ўсіх.
5. XLNet
XLNet - гэта інавацыйная мадэль мовы, створаная ў 2019 годзе даследчыкамі Універсітэта Карнегі-Мелана і Google AI. Яго архітэктура заснавана на архітэктуры трансфарматара, якая таксама выкарыстоўваецца ў BERT і іншых моўных мадэлях.
XLNet, з іншага боку, прадстаўляе рэвалюцыйную стратэгію папярэдняга навучання, якая дазваляе яму пераўзыходзіць іншыя мадэлі ў розных задачах апрацоўкі натуральнай мовы.
Як гэта працуе?
XLNet быў створаны з выкарыстаннем аўтарэгрэсіўнага падыходу мадэлявання мовы, які ўключае прагназаванне наступнага слова ў тэкставай паслядоўнасці на аснове папярэдніх.
XLNet, з іншага боку, выкарыстоўвае двухнакіраваны метад, які ацэньвае ўсе магчымыя перастаноўкі слоў у фразе, у адрозненне ад іншых моўных мадэляў, якія выкарыстоўваюць падыход злева направа або справа налева. Гэта дазваляе ўлоўліваць доўгатэрміновыя ўзаемасувязі слоў і рабіць больш дакладныя прагнозы.
XLNet спалучае ў сабе складаныя метады, такія як адноснае пазіцыйнае кадаванне і механізм паўтарэння на ўзроўні сегмента ў дадатак да сваёй рэвалюцыйнай стратэгіі папярэдняга навучання.
Гэтыя стратэгіі ўносяць свой уклад у агульную прадукцыйнасць мадэлі і дазваляюць ёй апрацоўваць шырокі спектр задач апрацоўкі натуральнай мовы, такіх як пераклад мовы, аналіз пачуццяў і ідэнтыфікацыя названых аб'ектаў.
Вобласці выкарыстання XLNet
Складаныя функцыі і адаптыўнасць XLNet робяць яго эфектыўным інструментам для шырокага спектру прыкладанняў апрацоўкі натуральнай мовы, у тым ліку чат-ботаў і віртуальных памочнікаў, моўнага перакладу і аналізу пачуццяў.
Яго бесперапыннае развіццё і ўключэнне ў праграмнае забеспячэнне і дадаткі амаль напэўна прывядзе да яшчэ больш захапляльных варыянтаў выкарыстання ў будучыні.
6. ЭЛЕКТРА
ELECTRA - гэта перадавая мадэль апрацоўкі натуральнай мовы, створаная даследчыкамі Google. Гэта расшыфроўваецца як «Эфектыўнае вывучэнне кадавальніка, які дакладна класіфікуе замены токенаў» і славіцца сваёй выключнай дакладнасцю і хуткасцю.
Як гэта працуе?
ELECTRA працуе, замяняючы частку токенаў тэкставай паслядоўнасці створанымі токенамі. Мэта мадэлі - правільна прагназаваць, ці з'яўляецца кожны заменны токен законным або падробкай. У выніку ELECTRA вучыцца больш эфектыўна захоўваць кантэкстныя асацыяцыі паміж словамі ў тэкставай паслядоўнасці.
Больш за тое, паколькі ELECTRA стварае ілжывыя токены, а не маскіруе фактычныя, яна можа выкарыстоўваць значна большыя навучальныя наборы і перыяды навучання, не выпрабоўваючы тых жа праблем з пераабсталяваннем, што і стандартныя маскіраваныя моўныя мадэлі.
Вобласці выкарыстання
ELECTRA таксама можа выкарыстоўвацца для аналізу пачуццяў, што цягне за сабой вызначэнне эмацыйнага тону тэксту.
З яго здольнасцю вучыцца як з замаскіраванага, так і з незамаскіраванага тэксту, ELECTRA можа быць выкарыстана для стварэння больш дакладных мадэляў аналізу пачуццяў, якія могуць лепш разумець лінгвістычныя тонкасці і даць больш значную інфармацыю.
7. Т5
T5, або трансфарматар перадачы тэксту ў тэкст, - гэта моўная мадэль Google AI Language на аснове трансфарматара. Ён прызначаны для выканання розных задач апрацоўкі натуральнай мовы шляхам гнуткага перакладу ўваходнага тэксту ў выходны тэкст.
Як гэта працуе?
T5 пабудаваны на аснове архітэктуры Transformer і быў навучаны з выкарыстаннем некантраляванага навучання вялікай колькасці тэкставых даных. T5, у адрозненне ад папярэдніх моўных мадэляў, навучаецца разнастайным задачам, уключаючы разуменне мовы, адказы на пытанні, рэзюмаванне і пераклад.
Гэта дазваляе T5 выконваць шматлікія задачы, наладжваючы мадэль на менш звязаныя з задачамі ўваходныя дадзеныя.
Дзе выкарыстоўваецца T5?
T5 мае некалькі патэнцыйных ужыванняў у апрацоўцы натуральнай мовы. Яго можна выкарыстоўваць для стварэння чат-ботаў, віртуальных памочнікаў і іншых размоўных сістэм штучнага інтэлекту, здольных разумець і рэагаваць на ўвод натуральнай мовы. T5 таксама можа быць выкарыстаны для такіх дзеянняў, як пераклад на мову, падвядзенне вынікаў і завяршэнне тэксту.
T5 быў прадастаўлены Google з адкрытым зыходным кодам і быў шырока прыняты супольнасцю NLP для розных прыкладанняў, такіх як катэгарызацыя тэксту, адказы на пытанні і машынны пераклад.
8. ПАЛМ
PaLM (Pathways Language Model) - гэта перадавая моўная мадэль, створаная Google AI Language. Ён прызначаны для паляпшэння прадукцыйнасці мадэляў апрацоўкі натуральнай мовы для задавальнення растучага попыту на больш складаныя моўныя задачы.
Як гэта працуе?
Падобна да многіх іншых папулярных моўных мадэляў, такіх як BERT і GPT, PaLM з'яўляецца мадэллю на аснове трансфарматара. Аднак яго дызайн і метадалогія навучання адрозніваюць яго ад іншых мадэляў.
Каб палепшыць прадукцыйнасць і навыкі абагульнення, PaLM навучаецца з выкарыстаннем парадыгмы шматзадачнага навучання, якая дазваляе мадэлі адначасова вучыцца на шматлікіх праблемах.
Дзе мы выкарыстоўваем PaLM?
Palm можна выкарыстоўваць для розных задач НЛП, асабліва тых, якія патрабуюць глыбокага разумення натуральнай мовы. Гэта карысна для аналізу настрояў, адказаў на пытанні, моўнага мадэлявання, машыннага перакладу і многіх іншых рэчаў.
Каб палепшыць навыкі апрацоўкі мовы ў розных праграмах і інструментах, такіх як чат-боты, віртуальныя памочнікі і сістэмы распазнавання голасу, яго таксама можна дадаць у іх.
У цэлым, PaLM з'яўляецца перспектыўнай тэхналогіяй з шырокім спектрам магчымых прымянення дзякуючы сваёй здольнасці пашыраць магчымасці апрацоўкі мовы.
заключэнне
Нарэшце, апрацоўка натуральнай мовы (NLP) змяніла тое, як мы ўзаемадзейнічаем з тэхналогіямі, дазваляючы нам размаўляць з машынамі больш падобна на чалавека.
НЛП стала больш дакладным і эфектыўным, чым калі-небудзь раней, дзякуючы нядаўнім прарывам у навучанне з дапамогай машыны, асабліва ў пабудове буйнамаштабных моўных мадэляў, такіх як GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA і PaLM.
Па меры развіцця НЛП мы можам чакаць з'яўлення ўсё больш магутных і дасканалых моўных мадэляў, якія могуць змяніць тое, як мы звязваемся з тэхналогіямі, камунікуем адзін з адным і разумеем складанасць чалавечай мовы.
Пакінуць каментар