Jeste li znali da kompjuteri mogu proizvesti tekstove koji su gotovo identični onome što ljudi mogu napisati?
Zahvaljujući napretku u AI, svjedoci smo talasa velikih jezičkih modela.
Sada rade u neviđenim razmjerima!
Ove modele možemo koristiti u raznim zanimljivim slučajevima. U ovom članku ćemo pogledati neke od uzbudljivih aplikacija velikih jezičkih modela.
Šta mislimo pod velikim jezičkim modelima?
Veliki jezički modeli su AI modeli koji su razvijeni da tumače i stvaraju ljudski jezik. Ovi modeli koriste napredne pristupe mašinskom učenju.
Na primjer, koriste duboko učenje da ispita ogromne količine tekstualnih podataka. I razumiju obrasce i strukture prirodnog jezika.
Modeli su obučeni na ogromnim skupovima podataka kao što su knjige, papiri i web stranice. Na ovaj način mogu shvatiti zamršenost ljudskog jezika. Dakle, oni mogu kreirati sadržaj koji se ne razlikuje od materijala pisanog od strane ljudi.
Koji su neki primjeri ovih jezičkih modela?
- GPT-3:Ovo je vrhunski jezički model kreiran od strane OpenAI-a koji je sposoban za generiranje teksta, odgovaranje na pitanja i niz drugih NLP zadataka.
- BERT: Ovo je moćan jezički model koji je kreirao Google koji se mogu koristiti za neke zadatke, kao što su odgovaranje na pitanja i prevođenje jezika.
- XLNet: Ovaj napredni jezički model kreirali su Google i Univerzitet Carnegie Mellon i koristi novu tehniku obuke kako bi poboljšao svoje razumijevanje i stvaranje pravog jezika.
- RoBERTa: Ovaj jezički model kreirao je Facebook i baziran je na BERT arhitekturi. Postigao je vrhunske performanse na raznim aplikacijama koje uključuju obradu prirodnog jezika.
- T5: Transformator za prijenos teksta u tekst kreirao je Google i može biti prilagođen za različite svrhe koje uključuju obradu prirodnog jezika.
- GShard: Google je kreirao distribuirani okvir za obuku koji se može koristiti za obuku velikih jezičkih modela.
- Megatron: NVIDIA-e sistem za obuku jezičkih modela visokih performansi, koji može trenirati modele sa do 8.3 milijarde parametara.
- ALBERT: To je efikasnija i skalabilnija "laka" verzija BERT-a koju su kreirali Google i Toyota Technological Institute u Chicagu.
- ELECTRA: Google i Univerzitet Stanford kreirali su jezički model koji koristi novu strategiju prije obuke nazvanu “diskriminatorna pret-obuka” kako bi poboljšali svoje performanse na zadacima na nižem nivou.
- Reformator: To je Google jezički model koji koristi efikasniji mehanizam pažnje kako bi omogućio obuku većih modela sa bržim zaključivanjem.
Dakle, koji su slučajevi upotrebe ovih velikih jezičkih modela?
Značajni slučajevi upotrebe velikih jezičkih modela
Analiza raspoloženja
Ovi modeli mogu procijeniti tekst i odlučiti je li osjećaj dobar, negativan ili neutralan. Uglavnom koriste obradu prirodnog jezika i mašinsko učenje pristupe da se to uradi.
Zbog svoje sposobnosti da prepoznaju kontekst i značenje riječi u frazi, modeli kao što su BERT i RoBERTa se koriste za analiza raspoloženja.
Analiza osjećaja postaje sve preciznija i efikasnija s jezičkim modelima. Možemo koristiti analizu sentimenta u širokom spektru sektora kao što su marketing, korisnička služba i još mnogo toga.
Chatbotovi i agenti za razgovore
Konverzacijski agenti i chatbotovi postaju popularni u širokom spektru aplikacija. Možemo ih koristiti u službi za korisnike i prodaji, kao iu obrazovanju i zdravstvu. Veliki jezički modeli su u srcu ovih sistema.
Oni mogu tumačiti i odgovoriti na ljudski doprinos prirodnim jezikom. Modeli kao što su GPT-3 i BERT se često koriste u chatbotovima za kreiranje zanimljivijih odgovora.
Ovi modeli su obučeni na ogromnim količinama tekstualnih podataka. Oni mogu razumjeti i oponašati obrasce i strukture ljudskog jezika. Chatbotovi mogu značajno povećati angažman korisnika.
Prevođenje jezika
Možemo prevesti tekst sa jednog jezika na drugi sa izuzetnom preciznošću zahvaljujući velikim jezičkim modelima. Ovi modeli razumiju zamršenost nekoliko jezika. I oni su međusobno povezani tako što su obučeni na ogromnim količinama višejezičnih tekstualnih podataka.
Popularni modeli prevođenja jezika uključuju OpenAI-jev GPT-3, Facebook-ov M2M-100 i Google-ov Neural Machine Translation (NMT). Zbog revolucionarnih promjena koje su donijeli ovi modeli, sada je mnogo jednostavnije komunicirati s pojedincima širom svijeta.
Sažimanje teksta
Sažimanje teksta je proces svođenja podužeg teksta na sažetak uz očuvanje ključnih tačaka. Veliki jezički modeli može ispitati i razumjeti strukturu teksta. To im omogućava da daju precizne sažetke, što ih čini od velike pomoći u ovoj oblasti.
Za zadatke sažetka teksta, raspoređeni su modeli poput BERT i GPT-3. Oni pokazuju izuzetnu efikasnost u izradi sažetaka koji obuhvataju glavne ideje dokumenta.
Možemo izvući informacije iz dugog teksta koji ima vitalnu primjenu u medijima, pravu i obrazovanju.
Odgovaranje na pitanje
Dati mašini pitanje i očekivati da će dati odgovarajući odgovor poznato je kao odgovor na pitanje u obradi prirodnog jezika. Veliki jezički modeli kao što su GPT-3 i BERT kreirani su s ovim ciljem.
Ovi modeli ispituju ulazni upit i biraju najrelevantnije informacije iz podataka.
Ovi modeli ispituju ulazni upit i biraju najrelevantnije podatke iz ogromne količine informacija. To je moguće korištenjem sofisticiranih neuronske mreže.
Snagom ovih modela možemo razviti sisteme za otkrivanje rješenja za komplikovane probleme. Ovo će poboljšati našu sposobnost učenja i donošenja odluka.
Kreiranje sadržaja i generiranje teksta
Veliki jezički modeli stvaraju visokokvalitetan, zanimljiv sadržaj za različite sektore. Ovi modeli mogu sastavljati članke, objave na društvenim mrežama, opise proizvoda i još mnogo toga. Na primjer, GPT-3 je popularan model u ovom slučaju.
Stvara sadržaj koji je teško razlikovati od teksta koji su napisali ljudi. Koristeći ove modele, kompanije mogu uštedjeti vrijeme i troškove. Mogu se mnogo lakše povezati sa svojom publikom.
Prepoznavanje govora i transkripcija govora u tekst
I prepoznavanje govora i transkripcija govora u tekst koriste velike jezičke modele.
Ovi modeli su posebno obučeni na audio podacima. I zapošljavaju napredne Algoritmi mašinskog učenja da precizno prepiše izgovorene reči u tekst. Wav2vec, koji je razvio Facebook AI, jedan je primjer jezičnog modela koji se koristi za prepoznavanje govora.
Ovaj model je obučen da prepozna i izdvoji relevantne karakteristike iz audio ulaza. Može se koristiti za prepoznavanje govora ili druge zadatke obrade prirodnog jezika.
Kompanije mogu povećati kvalitet i brzinu svojih usluga transkripcije, dok istovremeno smanjuju troškove i povećavaju efikasnost usvajanjem ogromnih jezičkih modela.
Zaključak, kako izgleda budućnost?
Veliki jezički modeli će igrati važnu ulogu u raznim industrijama. Istraživači i programeri pokušavaju poboljšati ove modele kako bi bili moćniji.
Možemo imati bolje razumijevanje konteksta i poboljšanu efikasnost i tačnost. Također, možemo imati koristi od intuitivnijeg i neprimetnijeg korisničkog iskustva na različitim platformama.
Oni mogu promijeniti način na koji komuniciramo i koristimo tehnologiju.
Ostavite odgovor