Ці ведаеце вы, што камп'ютары могуць ствараць тэксты, амаль ідэнтычныя тым, якія могуць напісаць людзі?
Дзякуючы прагрэсу ў галіне штучнага інтэлекту мы назіраем хвалю мадэляў вялікіх моў.
Цяпер яны працуюць у небывалых маштабах!
Мы можам выкарыстоўваць гэтыя мадэлі ў розных цікавых выпадках. У гэтым артыкуле мы разгледзім некаторыя з захапляльных прымянення вялікіх моўных мадэляў.
Што мы маем на ўвазе пад вялікімі моўнымі мадэлямі?
Вялікія моўныя мадэлі - гэта мадэлі штучнага інтэлекту, якія распрацаваны для інтэрпрэтацыі і стварэння чалавечай мовы. Гэтыя мадэлі выкарыстоўваюць перадавыя падыходы машыннага навучання.
Напрыклад, выкарыстоўваюць глыбокае вывучэнне для вывучэння велізарных аб'ёмаў тэкставых дадзеных. І яны разумеюць натуральныя моўныя ўзоры і структуры.
Мадэлі навучаюцца на масіўных наборах даных, такіх як кнігі, дакументы і вэб-старонкі. Такім чынам, яны могуць зразумець тонкасці чалавечай мовы. Такім чынам, яны могуць ствараць кантэнт, які немагчыма адрозніць ад матэрыялу, напісанага чалавекам.
Якія прыклады гэтых моўных мадэляў?
- GPT-3:Гэта перадавая моўная мадэль, створаная OpenAI, якая здольная генераваць тэкст, адказваць на пытанні і выконваць мноства іншых задач NLP.
- БЕРТ: Гэта магутная моўная мадэль, створаная Google якія могуць быць выкарыстаны для некаторых задач, такіх як адказы на пытанні і пераклад на мову.
- XLNet: Гэтая ўдасканаленая моўная мадэль была створана Google і Універсітэтам Карнегі-Мелана і выкарыстоўвае новую тэхніку навучання для паляпшэння разумення і стварэння сапраўднай мовы.
- Роберта: Гэтая моўная мадэль была створана Facebook і заснавана на архітэктуры BERT. Ён дасягнуў перадавой прадукцыйнасці ў розных прыкладаннях, якія ўключаюць апрацоўку натуральнай мовы.
- T5: трансфарматар перадачы тэксту ў тэкст быў створаны Google і можа быць адаптаваны для розных мэтаў, уключаючы апрацоўку натуральнай мовы.
- GShard: Google стварыў размеркаваную навучальную структуру, якую можна выкарыстоўваць для навучання буйнамаштабных моўных мадэляў.
- Мегатрон: NVIDIA высокапрадукцыйная сістэма навучання моўнай мадэлі, якая можа навучаць мадэлі з да 8.3 мільярдаў параметраў.
- Альберт: Гэта больш эфектыўная і маштабаваная «палегчаная» версія BERT, створаная Google і Тэхналагічным інстытутам Toyota у Чыкага.
- ЭЛЕКТРА: Google і Стэнфардскі ўніверсітэт стварылі моўную мадэль, якая выкарыстоўвае новую стратэгію папярэдняга навучання, якая называецца «дыскрымінацыйнае папярэдняе навучанне», каб павысіць прадукцыйнасць пры выкананні наступных задач.
- Рэфарматар: Гэта моўная мадэль Google, якая выкарыстоўвае больш эфектыўны механізм увагі, каб дазволіць навучанне вялікіх мадэляў з больш хуткім вывадам.
Такім чынам, якія выпадкі выкарыстання гэтых вялікіх моўных мадэляў?
Важныя выпадкі выкарыстання вялікіх моўных мадэляў
Аналіз пачуццяў
Гэтыя мадэлі могуць ацэньваць тэкст і вырашаць, добры, негатыўны ці нейтральны настрой. У асноўным яны выкарыстоўваюць апрацоўку натуральнай мовы і навучанне з дапамогай машыны падыходы, каб зрабіць гэта.
З-за іх здольнасці распазнаваць кантэкст і значэнне слоў у фразе такія мадэлі, як BERT і RoBERTa, выкарыстоўваюцца для аналіз настрояў.
Аналіз пачуццяў становіцца ўсё больш дакладным і эфектыўным з моўнымі мадэлямі. Мы можам выкарыстоўваць аналіз настрояў у розных сектарах, такіх як маркетынг, абслугоўванне кліентаў і інш.
Чат-боты і размоўныя агенты
Размоўныя агенты і чат-боты становяцца папулярнымі ў шырокім дыяпазоне прыкладанняў. Мы можам выкарыстоўваць іх у абслугоўванні кліентаў і продажах, а таксама ў адукацыі і ахове здароўя. У аснове гэтых сістэм ляжаць вялікія моўныя мадэлі.
Яны могуць інтэрпрэтаваць і рэагаваць на ўвод чалавека на натуральнай мове. Такія мадэлі, як GPT-3 і BERT, часта выкарыстоўваюцца ў чат-ботах для стварэння больш цікавых адказаў.
Гэтыя мадэлі навучаюцца на велізарных аб'ёмах тэкставых даных. Яны могуць разумець і пераймаць чалавечыя моўныя ўзоры і структуры. Чат-боты могуць значна павысіць узаемадзеянне кліентаў.
Моўны пераклад
Мы можам перакладаць тэкст з адной мовы на іншую з надзвычайнай дакладнасцю дзякуючы вялікім моўным мадэлям. Гэтыя мадэлі разумеюць тонкасці некалькіх моў. І яны звязаны адзін з адным, навучаючыся на велізарных аб'ёмах шматмоўных тэкставых дадзеных.
Папулярныя мадэлі моўнага перакладу ўключаюць GPT-3 ад OpenAI, M2M-100 ад Facebook і Neural Machine Translation (NMT) ад Google. Дзякуючы рэвалюцыйным зменам, выкліканым гэтымі мадэлямі, цяпер нашмат прасцей узаемадзейнічаць з людзьмі ва ўсім свеце.
Канспектаванне тэксту
Рэфераванне тэксту - гэта працэс звядзення доўгага тэксту да рэзюмэ з захаваннем ключавых момантаў. Вялікія моўныя мадэлі можа разглядаць і разумець структуру тэксту. Гэта дазваляе ім даваць дакладныя зводкі, што робіць іх вельмі карыснымі ў гэтай галіне.
Для тэкставых зводных задач былі разгорнуты такія мадэлі, як BERT і GPT-3. Яны дэманструюць выдатную эфектыўнасць пры стварэнні рэзюмэ, якое заключае ў сабе асноўныя ідэі дакумента.
Мы можам атрымаць інфармацыю з доўгага тэксту, які мае жыццёва важнае прымяненне ў СМІ, праве і адукацыі.
Адказ на пытанне
Прадастаўленне машыне пытання і чаканне, што яна прыдумае адпаведны адказ, вядома як адказ на пытанне ў апрацоўцы натуральнай мовы. Вялікія моўныя мадэлі, такія як GPT-3 і BERT, былі створаны з гэтай мэтай.
Гэтыя мадэлі вывучаюць уваходны запыт і выбіраюць найбольш рэлевантную інфармацыю з даных.
Гэтыя мадэлі вывучаюць уваходны запыт і выбіраюць найбольш прыдатныя даныя з велізарных аб'ёмаў інфармацыі. Гэта магчыма пры выкарыстанні складаных нейронавыя сеткі.
Дзякуючы магутнасці гэтых мадэляў мы можам распрацоўваць сістэмы для пошуку рашэнняў складаных праблем. Гэта павысіць нашу здольнасць да навучання і прыняцця рашэнняў.
Стварэнне кантэнту і генерацыя тэксту
Вялікія моўныя мадэлі ствараюць высакаякасны, цікавы кантэнт для розных сектараў. Гэтыя мадэлі могуць складаць артыкулы, паведамленні ў сацыяльных сетках, апісанні прадуктаў і многае іншае. Напрыклад, GPT-3 з'яўляецца папулярнай мадэллю ў дадзеным выпадку.
Ён стварае кантэнт, які цяжка адрозніць ад тэксту, напісанага людзьмі. Выкарыстоўваючы гэтыя мадэлі, кампаніі могуць зэканоміць час і выдаткі. Яны могуць звязацца са сваёй аўдыторыяй значна лягчэй.
Распазнаванне маўлення і транскрыпцыя маўлення ў тэкст
Распазнаванне маўлення і транскрыпцыя маўлення ў тэкст выкарыстоўваюць вялікія моўныя мадэлі.
Гэтыя мадэлі, у прыватнасці, навучаюцца на аўдыёданых. І ў іх працуюць перадавыя алгарытмы машыннага навучання дакладна транскрыбаваць вымаўленыя словы ў тэкст. Wav2vec, распрацаваны Facebook AI, з'яўляецца адным з прыкладаў моўнай мадэлі, якая выкарыстоўваецца для распазнання маўлення.
Гэтая мадэль навучана распазнаваць і выдзяляць адпаведныя характарыстыкі з уваходнага гуку. Яго можна выкарыстоўваць для распазнання маўлення або іншых задач апрацоўкі натуральнай мовы.
Кампаніі могуць павысіць якасць і хуткасць сваіх паслуг транскрыпцыі пры зніжэнні выдаткаў і павышэнні эфектыўнасці шляхам прыняцця масавых моўных мадэляў.
Падвядзенне вынікаў, як выглядае будучыня?
Вялікія моўныя мадэлі будуць гуляць важную ролю ў розных галінах. Даследчыкі і распрацоўшчыкі спрабуюць палепшыць гэтыя мадэлі, каб зрабіць іх больш магутнымі.
Мы можам лепш разумець кантэкст і павышаць эфектыўнасць і дакладнасць. Акрамя таго, мы можам скарыстацца больш інтуітыўна зразумелым і бясшвоўным карыстальніцкім досведам на розных платформах.
Яны могуць змяніць наш спосаб зносін і ўзаемадзеяння з тэхналогіямі.
Пакінуць каментар