Обработката на естествен език (NLP) преобрази начина, по който работим с машини. Сега нашите приложения и софтуер могат да обработват и разбират човешкия език.
Като дисциплина на изкуствения интелект, НЛП се фокусира върху взаимодействието на естествен език между компютри и хора.
Той помага на машините да анализират, разбират и синтезират човешкия език, отваряйки множество приложения като разпознаване на реч, машинен превод, анализ на чувствата, и чатботове.
Той постигна огромно развитие през последните години, позволявайки на машините не само да разбират езика, но и да го използват творчески и по подходящ начин.
В тази статия ще разгледаме различните НЛП езикови модели. Така че, следвайте и нека научим повече за тези модели!
1. БЕРТ
BERT (Двупосочни енкодерни представяния от Transformers) е авангарден езиков модел за обработка на естествен език (NLP). Създаден е през 2018 г. от g и е базиран на архитектурата Transformer, a невронна мрежа създаден за интерпретиране на последователен вход.
BERT е предварително обучен езиков модел, което означава, че е обучен върху огромни обеми текстови данни, за да разпознава естествени езикови модели и структура.
BERT е двупосочен модел, което означава, че може да схване контекста и значението на думите в зависимост от предишните и следващите им фрази, което го прави по-успешен при разбирането на значението на сложни изречения.
Как работи?
Неконтролираното обучение се използва за обучение на BERT върху огромни количества текстови данни. BERT придобива способността да открива липсващи думи в изречение или да категоризира изречения по време на обучение.
С помощта на това обучение BERT може да създаде висококачествени вграждания, които могат да бъдат приложени към различни задачи на НЛП, включително анализ на настроението, категоризиране на текст, отговаряне на въпроси и др.
Освен това BERT може да се подобри в конкретен проект чрез използване на по-малък набор от данни, за да се съсредоточи конкретно върху тази задача.
Къде се използва Bert?
BERT често се използва в широк спектър от популярни НЛП приложения. Google, например, го използва, за да повиши точността на резултатите от своите търсачки, докато Facebook го използва, за да подобри своите алгоритми за препоръки.
BERT също е използван при анализ на настроенията на чатбот, машинен превод и разбиране на естествен език.
Освен това BERT е бил нает в няколко академични изследвания документи за подобряване на ефективността на НЛП моделите при различни задачи. Като цяло BERT се превърна в незаменим инструмент за НЛП учени и практици и се очаква влиянието му върху дисциплината да се увеличи още повече.
2. Роберта
RoBERTa (стабилно оптимизиран подход BERT) е езиков модел за обработка на естествен език, пуснат от Facebook AI през 2019 г. Това е подобрена версия на BERT, чиято цел е да преодолее някои от недостатъците на оригиналния модел BERT.
RoBERTa беше обучен по начин, подобен на BERT, с изключение на това, че RoBERTa използва повече данни за обучение и подобрява процеса на обучение, за да постигне по-висока производителност.
RoBERTa, подобно на BERT, е предварително обучен езиков модел, който може да бъде фино настроен, за да постигне висока точност при дадена работа.
Как работи?
RoBERTa използва стратегия за самоконтролирано обучение, за да тренира върху голямо количество текстови данни. По време на обучението се научава да предвижда липсващи думи в изречения и да категоризира фрази в отделни групи.
RoBERTa също така използва няколко усъвършенствани подхода за обучение, като динамично маскиране, за да увеличи капацитета на модела да обобщава нови данни.
Освен това, за да увеличи своята точност, RoBERTa използва огромно количество данни от няколко източника, включително Wikipedia, Common Crawl и BooksCorpus.
Къде можем да използваме RoBERTa?
Roberta обикновено се използва за анализ на настроението, категоризиране на текст, наименуван обект идентификация, машинен превод и отговаряне на въпроси.
Може да се използва за извличане на подходящи прозрения от неструктурирани текстови данни, като напр социална медия, потребителски рецензии, новинарски статии и други източници.
RoBERTa се използва в по-специфични приложения, като обобщаване на документи, създаване на текст и разпознаване на реч, в допълнение към тези конвенционални NLP задачи. Използва се и за подобряване на точността на чатботове, виртуални асистенти и други разговорни AI системи.
3. GPT-3 на OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) е езиков модел OpenAI, който генерира човешко писане, използвайки техники за дълбоко обучение. GPT-3 е един от най-големите езикови модели, конструирани някога, със 175 милиарда параметъра.
Моделът е обучен на широк набор от текстови данни, включително книги, документи и уеб страници, и сега може да създава съдържание на различни теми.
Как работи?
GPT-3 генерира текст, използвайки подход за обучение без надзор. Това означава, че моделът не е умишлено научен да изпълнява някаква конкретна работа, а вместо това се научава да създава текст, като забелязва модели в огромни обеми текстови данни.
Чрез обучението му върху по-малки набори от данни, специфични за задачата, моделът може след това да бъде фино настроен за конкретни задачи като попълване на текст или анализ на настроението.
Области на употреба
GPT-3 има няколко приложения в областта на обработката на естествен език. Довършване на текст, превод на език, анализ на настроението и други приложения са възможни с модела. GPT-3 също се използва за създаване на поезия, новини и компютърен код.
Едно от най-потенциалните GPT-3 приложения е създаването на чатботове и виртуални асистенти. Тъй като моделът може да създава човешки текст, той е изключително подходящ за разговорни приложения.
GPT-3 също се използва за генериране на персонализирано съдържание за уебсайтове и социални медийни платформи, както и за подпомагане на анализ на данни и изследвания.
4. GPT-4
GPT-4 е най-новият и усъвършенстван езиков модел в серията GPT на OpenAI. С удивителните 10 трилиона параметри се предвижда да надмине и надмине своя предшественик GPT-3 и да се превърне в един от най-мощните модели на AI в света.
Как работи?
GPT-4 генерира текст на естествен език, използвайки сложни алгоритми за дълбоко обучение. Той се обучава върху обширен набор от текстови данни, който включва книги, списания и уеб страници, което му позволява да създава съдържание по широк кръг от теми.
Освен това, чрез обучение на по-малки набори от данни, специфични за задачата, GPT-4 може да бъде фино настроен за специфични задачи като отговаряне на въпроси или обобщение.
Области на употреба
Поради огромния си размер и превъзходни възможности, GPT-4 предлага голямо разнообразие от приложения.
Едно от най-обещаващите му приложения е обработката на естествен език, където може да се използва разработване на чатботове, виртуални асистенти и системи за езиков превод, способни да произвеждат отговори на естествен език, които са почти неразличими от тези, произведени от хората.
GPT-4 може да се използва и в образованието.
Концепцията може да се използва за разработване на интелигентни системи за обучение, способни да се адаптират към стила на учене на ученика и да предоставят индивидуализирана обратна връзка и помощ. Това може да помогне за подобряване на качеството на образованието и да направи обучението по-достъпно за всички.
5. XLNet
XLNet е иновативен езиков модел, създаден през 2019 г. от университета Карнеги Мелън и изследователи на Google AI. Архитектурата му се основава на трансформаторна архитектура, която също се използва в BERT и други езикови модели.
XLNet, от друга страна, представя революционна стратегия за предварително обучение, която му позволява да превъзхожда други модели при различни задачи за обработка на естествен език.
Как работи?
XLNet е създаден с помощта на подход за авторегресивно езиково моделиране, който включва предвиждане на следващата дума в текстова последователност въз основа на предходните.
XLNet, от друга страна, приема двупосочен метод, който оценява всички потенциални пермутации на думите във фраза, за разлика от други езикови модели, които използват подход отляво надясно или отдясно наляво. Това му позволява да улавя дългосрочни връзки между думите и да прави по-точни прогнози.
XLNet съчетава усъвършенствани техники като относително позиционно кодиране и механизъм за повторение на ниво сегмент в допълнение към своята революционна стратегия за предварително обучение.
Тези стратегии допринасят за цялостната производителност на модела и му позволяват да се справи с широк спектър от задачи за обработка на естествен език, като езиков превод, анализ на настроението и идентификация на именуван обект.
Области на използване за XLNet
Усъвършенстваните характеристики и адаптивността на XLNet го правят ефективен инструмент за широка гама от приложения за обработка на естествен език, включително чатботове и виртуални асистенти, езиков превод и анализ на настроението.
Неговото продължаващо развитие и интегриране със софтуер и приложения почти сигурно ще доведе до още по-очарователни случаи на използване в бъдеще.
6. ЕЛЕКТРА
ELECTRA е авангарден модел за обработка на естествен език, създаден от изследователи на Google. Това означава „Ефективно обучение на енкодер, който точно класифицира заместванията на токени“ и е известен със своята изключителна точност и скорост.
Как работи?
ELECTRA работи, като заменя част от жетони на текстова последователност с произведени жетони. Целта на модела е правилно да прогнозира дали всеки заместващ токен е легитимен или фалшификат. В резултат на това ELECTRA се научава да съхранява по-ефективно контекстуалните асоциации между думите в текстова последователност.
Освен това, тъй като ELECTRA създава фалшиви токени, вместо да маскира действителните, може да използва значително по-големи комплекти за обучение и периоди на обучение, без да изпитва същите проблеми с прекомерното оборудване, каквито изпитват стандартните маскирани езикови модели.
Области на употреба
ELECTRA може да се използва и за анализ на настроението, което включва идентифициране на емоционалния тон на текста.
С капацитета си да се учи както от маскиран, така и от немаскиран текст, ELECTRA може да се използва за създаване на по-точни модели за анализ на настроението, които могат по-добре да разберат езиковите тънкости и да предоставят по-смислени прозрения.
7. Т5
T5 или Text-to-Text Transfer Transformer е езиков модел, базиран на трансформатор на езика на Google AI. Той е предназначен да изпълнява различни задачи за обработка на естествен език чрез гъвкав превод на входния текст в изходния текст.
Как работи?
T5 е изграден върху архитектурата на Transformer и е обучен чрез неконтролирано обучение върху огромно количество текстови данни. T5, за разлика от предишните езикови модели, се обучава на различни задачи, включително разбиране на езика, отговаряне на въпроси, обобщение и превод.
Това позволява на T5 да върши множество задачи чрез фина настройка на модела при по-малко специфични за задачи входни данни.
Къде се използва T5?
T5 има няколко потенциални приложения в обработката на естествен език. Може да се използва за създаване на чатботове, виртуални асистенти и други разговорни AI системи, способни да разбират и отговарят на въвеждане на естествен език. T5 може да се използва и за дейности като езиков превод, обобщение и допълване на текст.
T5 беше предоставен с отворен код от Google и беше широко възприет от NLP общността за различни приложения като категоризиране на текст, отговаряне на въпроси и машинен превод.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) е усъвършенстван езиков модел, създаден от Google AI Language. Той е предназначен да подобри производителността на моделите за обработка на естествен език, за да отговори на нарастващото търсене на по-сложни езикови задачи.
Как работи?
Подобно на много други добре харесвани езикови модели като BERT и GPT, PaLM е модел, базиран на трансформатор. Въпреки това неговият дизайн и методология на обучение го отличават от другите модели.
За да подобри производителността и уменията за обобщение, PaLM се обучава с помощта на многозадачна парадигма за обучение, която позволява на модела едновременно да се учи от множество предизвикателства.
Къде използваме PaLM?
Palm може да се използва за различни НЛП задачи, особено такива, които изискват задълбочено разбиране на естествения език. Полезно е за анализ на настроенията, отговаряне на въпроси, езиково моделиране, машинен превод и много други неща.
За да подобрите уменията за езикова обработка на различни програми и инструменти като чатботове, виртуални асистенти и системи за гласово разпознаване, той също може да бъде добавен към тях.
Като цяло PaLM е обещаваща технология с широк спектър от възможни приложения поради способността си да увеличава възможностите за езикова обработка.
Заключение
И накрая, обработката на естествен език (NLP) трансформира начина, по който се занимаваме с технологиите, позволявайки ни да говорим с машини по начин, по-подобен на човека.
НЛП стана по-точно и ефикасно от всякога благодарение на скорошните пробиви в машинно обучение, особено в изграждането на широкомащабни езикови модели като GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA и PaLM.
С напредването на НЛП може да очакваме да видим все по-мощни и сложни езикови модели, с потенциала да трансформират начина, по който се свързваме с технологиите, общуваме помежду си и разбираме сложността на човешкия език.
Оставете коментар