Obrada prirodnog jezika (NLP) je transformisala način na koji se bavimo mašinama. Sada naše aplikacije i softver mogu obraditi i razumjeti ljudski jezik.
Kao disciplina veštačke inteligencije, NLP se fokusira na interakciju prirodnog jezika između računara i ljudi.
Pomaže mašinama da analiziraju, shvate i sintetizuju ljudski jezik, otvarajući mnoštvo aplikacija kao što su prepoznavanje govora, mašinsko prevođenje, analiza raspoloženjai chat botovi.
Poslednjih godina napravio je ogroman razvoj, omogućavajući mašinama ne samo da razumeju jezik već ga i kreativno i na odgovarajući način koriste.
U ovom članku ćemo provjeriti različite NLP jezičke modele. Dakle, pratite i učimo o ovim modelima!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je vrhunski jezički model za obradu prirodnog jezika (NLP). Nastao je 2018. godine od strane g i baziran je na arhitekturi Transformer, a neuronska mreža izgrađen za interpretaciju sekvencijalnog unosa.
BERT je unaprijed obučeni jezički model, što znači da je obučen na ogromnim količinama tekstualnih podataka za prepoznavanje obrazaca i strukture prirodnog jezika.
BERT je dvosmjerni model, što znači da može shvatiti kontekst i značenje riječi ovisno o njihovim prethodnim i sljedećim frazama, što ga čini uspješnijim u razumijevanju značenja komplikovanih rečenica.
Kako to radi?
Učenje bez nadzora se koristi za obuku BERT-a na ogromnim količinama tekstualnih podataka. BERT stječe sposobnost otkrivanja riječi koje nedostaju u rečenici ili kategorizacije rečenica tokom treninga.
Uz pomoć ove obuke, BERT može proizvesti visokokvalitetne ugradnje koje se mogu primijeniti na različite NLP zadatke, uključujući analizu osjećaja, kategorizaciju teksta, odgovaranje na pitanja i još mnogo toga.
Dodatno, BERT se može poboljšati na određenom projektu korištenjem manjeg skupa podataka da se fokusira na taj zadatak.
Gdje se koristi Bert?
BERT se često koristi u širokom spektru popularnih NLP aplikacija. Google ga je, na primjer, koristio da poveća tačnost svojih rezultata na pretraživaču, dok ga je Facebook koristio za poboljšanje algoritama za preporuke.
BERT je također korišten u analizi osjećaja chatbot-a, mašinskom prevođenju i razumijevanju prirodnog jezika.
Osim toga, BERT je bio zaposlen u nekoliko akademska istraživanja radovi za poboljšanje performansi NLP modela na različitim zadacima. Sve u svemu, BERT je postao nezamjenjiv alat za NLP akademike i praktičare, a predviđa se da će se njegov utjecaj na ovu disciplinu dalje povećati.
2. Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) je jezički model za obradu prirodnog jezika koji je objavio Facebook AI 2019. To je poboljšana verzija BERT-a koja ima za cilj da prevaziđe neke od nedostataka originalnog BERT modela.
RoBERTa je obučen na način sličan BERT-u, s tim što RoBERTa koristi više podataka o obuci i poboljšava proces obuke kako bi postigao bolje performanse.
RoBERTa, kao i BERT, je unapred obučeni jezički model koji se može fino podesiti da postigne visoku preciznost na datom poslu.
Kako to radi?
RoBERTa koristi samonadziranu strategiju učenja za obuku na velikoj količini tekstualnih podataka. Uči da predvidi riječi koje nedostaju u rečenicama i kategorizira fraze u različite grupe tokom treninga.
RoBERTa također koristi nekoliko sofisticiranih pristupa obučavanju, kao što je dinamičko maskiranje, kako bi povećao kapacitet modela da se generalizira na nove podatke.
Nadalje, da bi povećao svoju preciznost, RoBERTa koristi ogromnu količinu podataka iz nekoliko izvora, uključujući Wikipediju, Common Crawl i BooksCorpus.
Gdje možemo koristiti RoBERTa?
Roberta se obično koristi za analizu osjećaja, kategorizaciju teksta, imenovani entitet identifikacija, mašinsko prevođenje i odgovaranje na pitanja.
Može se koristiti za izdvajanje relevantnih uvida iz nestrukturiranih tekstualnih podataka kao što su društvenih medija, recenzije potrošača, novinski članci i drugi izvori.
RoBERTa se koristi u specifičnijim aplikacijama, kao što su sumiranje dokumenata, kreiranje teksta i prepoznavanje govora, pored ovih konvencionalnih NLP zadataka. Takođe je korišten za poboljšanje tačnosti chatbotova, virtuelnih asistenata i drugih konverzacijskih AI sistema.
3. OpenAI-jev GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) je OpenAI jezički model koji generiše ljudsko pisanje koristeći tehnike dubokog učenja. GPT-3 je jedan od najvećih jezičkih modela ikada napravljenih, sa 175 milijardi parametara.
Model je obučen na širokom spektru tekstualnih podataka, uključujući knjige, papire i web stranice, i sada može kreirati sadržaj na različite teme.
Kako to radi?
GPT-3 generiše tekst koristeći pristup učenju bez nadzora. Ovo implicira da model nije namjerno naučen da izvrši bilo koji određeni posao, već umjesto toga uči da kreira tekst uočavajući obrasce u ogromnim količinama tekstualnih podataka.
Obučavajući ga na manjim skupovima podataka specifičnim za zadatak, model se zatim može fino podesiti za specifične zadatke kao što su dovršavanje teksta ili analiza osjećaja.
Područja upotrebe
GPT-3 ima nekoliko aplikacija u oblasti obrade prirodnog jezika. Dopunjavanje teksta, prevod jezika, analiza sentimenta i druge aplikacije su moguće sa modelom. GPT-3 je takođe korišćen za kreiranje poezije, vesti i kompjuterskog koda.
Jedna od najpotencijalnijih GPT-3 aplikacija je kreiranje chatbotova i virtuelnih asistenata. Budući da model može kreirati ljudski tekst, vrlo je prikladan za konverzacijske aplikacije.
GPT-3 se također koristi za generiranje prilagođenog sadržaja za web stranice i platforme društvenih medija, kao i za pomoć u analizi podataka i istraživanju.
4. GPT-4
GPT-4 je najnoviji i sofisticirani jezički model u OpenAI GPT seriji. Sa zapanjujućih 10 triliona parametara, predviđa se da će nadmašiti i nadmašiti svog prethodnika, GPT-3, i postati jedan od najmoćnijih AI modela na svijetu.
Kako to radi?
GPT-4 generiše tekst na prirodnom jeziku koristeći sofisticirani algoritmi dubokog učenja. Obučen je na ogromnom skupu tekstualnih podataka koji uključuje knjige, časopise i web stranice, što mu omogućava stvaranje sadržaja o širokom spektru tema.
Nadalje, obučavanjem na manjim skupovima podataka specifičnim za zadatke, GPT-4 se može fino podesiti za specifične zadatke kao što su odgovaranje na pitanja ili sumiranje.
Područja upotrebe
Zbog svoje ogromne veličine i superiornih mogućnosti, GPT-4 nudi širok izbor aplikacija.
Jedna od njegovih najperspektivnijih upotreba je u obradi prirodnog jezika, gdje se može koristiti razvijati chatbotove, virtuelni asistenti i sistemi za prevođenje jezika koji mogu proizvesti odgovore na prirodnom jeziku koji se gotovo ne razlikuju od onih koje proizvode ljudi.
GPT-4 se takođe može koristiti u obrazovanju.
Koncept se može koristiti za razvoj inteligentnih sistema podučavanja koji su sposobni da se prilagode učenikovom stilu učenja i daju individualne povratne informacije i pomoć. Ovo može pomoći da se poboljša kvalitet obrazovanja i učenje učini dostupnijim svima.
5. XLNet
XLNet je inovativni jezički model koji su kreirali 2019. Univerzitet Carnegie Mellon i Google istraživači AI. Njegova arhitektura je zasnovana na arhitekturi transformatora, koja se takođe koristi u BERT-u i drugim jezičkim modelima.
XLNet, s druge strane, predstavlja revolucionarnu strategiju prije obuke koja mu omogućava da nadmaši druge modele na različitim zadacima obrade prirodnog jezika.
Kako to radi?
XLNet je kreiran korištenjem pristupa auto-regresivnog modeliranja jezika, koji uključuje predviđanje sljedeće riječi u tekstualnom nizu na osnovu prethodnih.
XLNet, s druge strane, usvaja dvosmjernu metodu koja procjenjuje sve potencijalne permutacije riječi u frazi, za razliku od drugih jezičkih modela koji koriste pristup s lijeva na desno ili s desna na lijevo. To mu omogućava da uhvati dugoročne odnose riječi i napravi preciznija predviđanja.
XLNet kombinuje sofisticirane tehnike kao što je relativno poziciono kodiranje i mehanizam ponavljanja na nivou segmenta kao dodatak svojoj revolucionarnoj strategiji pre obuke.
Ove strategije doprinose ukupnoj performansi modela i omogućavaju mu da se nosi sa širokim spektrom zadataka obrade prirodnog jezika, kao što su prevođenje jezika, analiza osjećaja i identifikacija imenovanog entiteta.
Područja upotrebe za XLNet
Sofisticirane karakteristike i prilagodljivost XLNet-a čine ga efikasnim alatom za širok spektar aplikacija za obradu prirodnog jezika, uključujući chat botove i virtuelne asistente, prevod jezika i analizu osećanja.
Njegov stalni razvoj i inkorporacija sa softverom i aplikacijama će gotovo sigurno rezultirati još fascinantnijim slučajevima korištenja u budućnosti.
6. ELECTRA
ELECTRA je vrhunski model obrade prirodnog jezika koji su kreirali Google istraživači. To je skraćenica za “Efficiently Learning an Encoder koji precizno klasifikuje zamjene tokena” i poznat je po svojoj izuzetnoj preciznosti i brzini.
Kako to radi?
ELECTRA radi tako što zamjenjuje dio tokena tekstualnog niza proizvedenim tokenima. Svrha modela je da pravilno predvidi da li je svaki zamjenski token legitiman ili falsifikat. ELECTRA uči efikasnije pohraniti kontekstualne asocijacije između riječi u tekstualnom nizu.
Nadalje, budući da ELECTRA stvara lažne tokene umjesto da maskira stvarne, može koristiti znatno veće skupove obuke i periode obuke bez istih problema preopterećanja kao kod standardnih maskiranih jezičkih modela.
Područja upotrebe
ELECTRA se takođe može koristiti za analizu sentimenta, što podrazumeva identifikaciju emocionalnog tona teksta.
Sa svojom sposobnošću učenja iz maskiranog i nemaskiranog teksta, ELECTRA bi se mogla koristiti za kreiranje preciznijih modela analize osjećaja koji mogu bolje razumjeti jezičke suptilnosti i dati značajnije uvide.
7.T5
T5, ili Text-to-Text Transfer Transformer, je jezički model zasnovan na transformatoru jezika Google AI. Namijenjen je za izvršavanje različitih zadataka obrade prirodnog jezika fleksibilnim prevođenjem ulaznog teksta u izlazni tekst.
Kako to radi?
T5 je izgrađen na Transformer arhitekturi i obučen je korištenjem nenadgledanog učenja na velikoj količini tekstualnih podataka. T5, za razliku od prethodnih jezičkih modela, obučen je za različite zadatke, uključujući razumijevanje jezika, odgovaranje na pitanja, sažimanje i prevođenje.
Ovo omogućava T5 da obavlja brojne poslove finim podešavanjem modela na manje specifičnim unosima.
Gdje se koristi T5?
T5 ima nekoliko potencijalnih aplikacija u obradi prirodnog jezika. Može se koristiti za kreiranje chatbotova, virtuelnih asistenata i drugih konverzacijskih AI sistema sposobnih da razumiju i reaguju na unos prirodnog jezika. T5 se takođe može koristiti za aktivnosti kao što su prevođenje jezika, sažimanje i dopunjavanje teksta.
T5 je omogućio Google open-source i široko prihvaćen od strane NLP zajednice za razne aplikacije kao što su kategorizacija teksta, odgovaranje na pitanja i mašinsko prevođenje.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) je napredni jezički model koji je kreirao Google AI Language. Namijenjen je poboljšanju performansi modela obrade prirodnog jezika kako bi se ispunila rastuća potražnja za složenijim jezičkim zadacima.
Kako to radi?
Slično mnogim drugim popularnim jezičkim modelima kao što su BERT i GPT, PaLM je model zasnovan na transformatoru. Međutim, njegov dizajn i metodologija obuke ga izdvajaju od drugih modela.
Kako bi poboljšao performanse i vještine generalizacije, PaLM je obučen korištenjem paradigme učenja sa više zadataka koja omogućava modelu da istovremeno uči iz brojnih izazova.
Gdje koristimo PaLM?
Palm se može koristiti za razne NLP zadatke, posebno one koji zahtijevaju duboko razumijevanje prirodnog jezika. Koristan je za analizu osjećaja, odgovaranje na pitanja, modeliranje jezika, strojno prevođenje i mnoge druge stvari.
Da bi se poboljšale vještine obrade jezika različitih programa i alata kao što su chatbotovi, virtuelni asistenti i sistemi za prepoznavanje glasa, također se može dodati u njih.
Sve u svemu, PaLM je obećavajuća tehnologija sa širokim spektrom mogućih aplikacija zbog svoje sposobnosti da poveća mogućnosti obrade jezika.
zaključak
Konačno, obrada prirodnog jezika (NLP) je transformisala način na koji se bavimo tehnologijom, omogućavajući nam da razgovaramo sa mašinama na način koji je više ljudski.
NLP je postao precizniji i efikasniji nego ikada prije zbog nedavnih otkrića mašinsko učenje, posebno u izgradnji velikih jezičkih modela kao što su GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA i PaLM.
Kako NLP napreduje, možemo očekivati da se pojavljuju sve snažniji i sofisticiraniji jezički modeli, sa potencijalom da transformišu način na koji se povezujemo s tehnologijom, komuniciramo jedni s drugima i shvatimo složenost ljudskog jezika.
Ostavite odgovor