Знаете ли, че компютрите могат да произвеждат текстове, които са почти идентични с това, което хората могат да напишат?
Благодарение на напредъка в AI сме свидетели на вълна от големи езикови модели.
Сега те работят в безпрецедентен мащаб!
Можем да използваме тези модели в различни интересни случаи. В тази статия ще разгледаме някои от вълнуващите приложения на големите езикови модели.
Какво имаме предвид под големи езикови модели?
Големите езикови модели са AI модели, които са разработени за интерпретиране и създаване на човешки език. Тези модели използват усъвършенствани подходи за машинно обучение.
Например, те използват дълбоко учене за изследване на огромни обеми текстови данни. И те разбират естествените езикови модели и структури.
Моделите се обучават върху масивни набори от данни като книги, документи и уеб страници. По този начин те могат да схванат тънкостите на човешкия език. Така те могат да създават съдържание, което е неразличимо от материал, написан от хора.
Кои са някои примери за тези езикови модели?
- GPT-3:Това е авангарден езиков модел, създаден от OpenAI, който е в състояние да генерира текст, да отговаря на въпроси и да изпълнява множество други NLP задачи.
- БЕРТ: Това е мощен езиков модел, създаден от Google които могат да се използват за някои задачи, като отговаряне на въпроси и езиков превод.
- XLNet: Този усъвършенстван езиков модел е създаден от Google и университета Карнеги Мелън и използва нова техника за обучение за подобряване на разбирането и създаването на истински език.
- RoBERTa: Този езиков модел е създаден от Facebook и се основава на архитектурата BERT. Той е постигнал авангардна производителност при различни приложения, включващи обработка на естествен език.
- T5: Трансформаторът за прехвърляне на текст към текст е създаден от Google и може да бъде пригоден за различни цели, включващи обработка на естествен език.
- GShard: Google създаде разпределена рамка за обучение, която може да се използва за обучение на широкомащабни езикови модели.
- Мегатрон: на NVIDIA високоефективна система за обучение на езикови модели, която може да обучава модели с до 8.3 милиарда параметри.
- ALBERT: Това е по-ефективна и мащабируема „олекотена“ версия на BERT, създадена от Google и Toyota Technological Institute в Чикаго.
- ЕЛЕКТРА: Google и Станфордският университет създадоха езиков модел, който използва нова стратегия за предварително обучение, наречена „дискриминативно предварително обучение“, за да повиши ефективността си при задачи надолу по веригата.
- реформатор: Това е езиков модел на Google, който използва по-ефективен механизъм за внимание, за да позволи обучението на по-големи модели с по-бързи изводи.
И така, какви са случаите на използване на тези големи езикови модели?
Важни случаи на използване на големи езикови модели
Анализ на настроението
Тези модели могат да оценят текста и да решат дали настроението е добро, отрицателно или неутрално. Най-често те използват обработка на естествен език и машинно обучение подходи за това.
Поради способността си да разпознават контекста и значението на думите във фраза, модели като BERT и RoBERTa се използват за анализ на чувствата.
Анализът на настроението става все по-прецизен и ефективен с езиковите модели. Можем да използваме анализ на настроението в широк спектър от сектори като маркетинг, обслужване на клиенти и др.
Чатботове и разговорни агенти
Разговорните агенти и чатботовете стават популярни в широк спектър от приложения. Можем да ги използваме в обслужването на клиенти и продажбите, както и в образованието и здравеопазването. Големите езикови модели са в основата на тези системи.
Те могат да тълкуват и да отговарят на човешкия принос на естествен език. Модели като GPT-3 и BERT често се използват в чатботове за създаване на по-ангажиращи отговори.
Тези модели се обучават върху огромни обеми текстови данни. Те могат да разбират и емулират човешки езикови модели и структури. Чатботовете могат значително да подобрят ангажираността на клиентите.
Езиков превод
Можем да превеждаме текст от един език на друг с изключителна прецизност благодарение на големите езикови модели. Тези модели разбират тънкостите на няколко езика. И те се свързват един с друг, като се обучават върху огромни обеми многоезични текстови данни.
Популярните модели за езиков превод включват GPT-3 на OpenAI, M2M-100 на Facebook и Neural Machine Translation (NMT) на Google. Благодарение на революционните промени, предизвикани от тези модели, сега е много по-лесно да взаимодействате с хора по целия свят.
Резюмиране на текст
Резюмирането на текст е процес на редуциране на дълъг текст до резюме, като се запазват ключовите моменти. Големи езикови модели може да изследва и разбира структурата на текст. Това им позволява да предоставят точни обобщения, което ги прави много полезни в тази област.
За текстови обобщени задачи са внедрени модели като BERT и GPT-3. Те показват изключителна ефективност при изготвянето на резюмета, които капсулират основните идеи на документа.
Можем да извлечем информация от дълъг текст, който има жизненоважни приложения в медиите, правото и образованието.
Отговор на въпрос
Предоставянето на въпрос на машина и очакването тя да излезе с подходящ отговор е известно като отговаряне на въпроси в обработката на естествен език. С тази цел са създадени големи езикови модели като GPT-3 и BERT.
Тези модели изследват входната заявка и избират най-подходящата информация от данните.
Тези модели изследват входната заявка и избират най-подходящите данни от огромни количества информация. Това е възможно чрез използване на сложни невронни мрежи.
Със силата на тези модели можем да разработим системи за откриване на решения на сложни проблеми. Това ще подобри способността ни за учене и вземане на решения.
Създаване на съдържание и генериране на текст
Големите езикови модели генерират висококачествено, ангажиращо съдържание за различни сектори. Тези модели могат да съставят статии, публикации в социални медии, описания на продукти и др. Например GPT-3 е популярен модел в този случай.
Създава съдържание, което трудно се разграничава от текст, написан от хора. Използвайки тези модели, компаниите могат да спестят време и разходи. Те могат да се свържат с аудиторията си много по-лесно.
Разпознаване на реч и транскрипция на реч към текст
И разпознаването на реч, и транскрипцията от реч към текст използват големи езикови модели.
Тези модели, по-специално, се обучават на аудио данни. И те наемат напреднали алгоритми за машинно обучение за точно транскрибиране на изговорени думи в текст. Wav2vec, разработен от Facebook AI, е един пример за езиков модел, използван за разпознаване на реч.
Този модел е обучен да разпознава и извлича подходящи характеристики от аудио входове. Може да се използва за разпознаване на реч или други задачи за обработка на естествен език.
Компаниите могат да повишат качеството и скоростта на своите услуги за транскрипция, като същевременно намалят разходите и повишат ефективността чрез приемане на масивни езикови модели.
Заключение, как изглежда бъдещето?
Големите езикови модели ще играят важна роля в различни индустрии. Изследователите и разработчиците се опитват да подобрят тези модели, за да бъдат по-мощни.
Можем да имаме по-добро разбиране на контекста и подобрена ефективност и точност. Освен това можем да се възползваме от по-интуитивно и безпроблемно потребителско изживяване на различни платформи.
Те могат да променят начина, по който общуваме и се ангажираме с технологиите.
Оставете коментар