El processament del llenguatge natural (PNL) ha transformat la manera com ens relacionem amb les màquines. Ara, les nostres aplicacions i programari poden processar i comprendre el llenguatge humà.
Com a disciplina de la intel·ligència artificial, la PNL se centra en la interacció del llenguatge natural entre ordinadors i persones.
Ajuda a les màquines a analitzar, comprendre i sintetitzar el llenguatge humà, obrint una gran quantitat d'aplicacions com ara el reconeixement de veu, la traducció automàtica, anàlisi del sentiment, i chatbots.
Ha fet un desenvolupament enorme en els darrers anys, permetent que les màquines no només entenguin el llenguatge, sinó que també l'utilitzin de manera creativa i adequada.
En aquest article, veurem els diferents models de llenguatge PNL. Així doncs, seguiu-lo i anem a conèixer aquests models!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) és un model de llenguatge de processament del llenguatge natural (NLP) d'avantguarda. Va ser creat l'any 2018 per g i es basa en l'arquitectura Transformer, a xarxa neural construït per interpretar l'entrada seqüencial.
BERT és un model de llenguatge pre-entrenat, el que significa que s'ha entrenat en volums massius de dades de text per reconèixer els patrons i l'estructura del llenguatge natural.
BERT és un model bidireccional, el que significa que pot comprendre el context i el significat de les paraules en funció tant de les seves frases anteriors com de les següents, la qual cosa fa que tingui més èxit a l'hora d'entendre el significat d'oracions complicades.
Com funciona?
L'aprenentatge no supervisat s'utilitza per entrenar BERT en quantitats massives de dades de text. BERT adquireix la capacitat de detectar paraules que falten en una frase o de categoritzar frases durant l'entrenament.
Amb l'ajuda d'aquesta formació, BERT pot produir incrustacions d'alta qualitat que es poden aplicar a una varietat de tasques de PNL, com ara anàlisi de sentiments, categorització de textos, preguntes i respostes i molt més.
A més, BERT es pot millorar en un projecte específic utilitzant un conjunt de dades més petit per centrar-se específicament en aquesta tasca.
On s'utilitza Bert?
BERT s'utilitza amb freqüència en una àmplia gamma d'aplicacions populars de PNL. Google, per exemple, l'ha utilitzat per augmentar la precisió dels resultats dels seus cercadors, mentre que Facebook l'ha utilitzat per millorar els seus algorismes de recomanació.
BERT també s'ha utilitzat en l'anàlisi del sentiment de chatbot, la traducció automàtica i la comprensió del llenguatge natural.
A més, BERT ha estat empleat en diversos la investigació acadèmica documents per millorar el rendiment dels models de PNL en una varietat de tasques. En general, BERT s'ha convertit en una eina indispensable per als acadèmics i els professionals de la PNL, i es preveu que la seva influència en la disciplina augmenti encara més.
2. Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) és un model de llenguatge per al processament del llenguatge natural publicat per Facebook AI el 2019. És una versió millorada de BERT amb l'objectiu de superar alguns dels inconvenients del model BERT original.
RoBERTa es va formar d'una manera similar a BERT, amb l'excepció que RoBERTa utilitza més dades d'entrenament i millora el procés d'entrenament per obtenir un major rendiment.
RoBERTa, com BERT, és un model de llenguatge pre-entrenat que es pot ajustar per aconseguir una gran precisió en una feina determinada.
Com funciona?
RoBERTa utilitza una estratègia d'aprenentatge autosupervisada per entrenar amb una gran quantitat de dades de text. Aprèn a predir les paraules que falten a les frases i a classificar frases en diferents grups durant l'entrenament.
RoBERTa també fa ús de diversos enfocaments d'entrenament sofisticats, com ara l'emmascarament dinàmic, per augmentar la capacitat del model de generalitzar-se a noves dades.
A més, per augmentar la seva precisió, RoBERTa aprofita una gran quantitat de dades de diverses fonts, com ara Viquipèdia, Common Crawl i BooksCorpus.
On podem utilitzar Roberta?
Roberta s'utilitza habitualment per a l'anàlisi de sentiments, categorització de text, entitat nomenada identificació, traducció automàtica i resposta a preguntes.
Es pot utilitzar per extreure informació rellevant de dades de text no estructurades, com ara mitjans de comunicació social, ressenyes de consumidors, articles de notícies i altres fonts.
RoBERTa s'ha utilitzat en aplicacions més específiques, com ara el resum de documents, la creació de text i el reconeixement de veu, a més d'aquestes tasques de PNL convencionals. També s'ha utilitzat per millorar la precisió de chatbots, assistents virtuals i altres sistemes d'IA de conversa.
3. GPT-3 d'OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) és un model de llenguatge OpenAI que genera escriptures semblants a les persones mitjançant tècniques d'aprenentatge profund. GPT-3 és un dels models de llenguatge més grans mai construïts, amb 175 milions de paràmetres.
El model es va formar en una àmplia gamma de dades de text, inclosos llibres, articles i pàgines web, i ara pot crear contingut sobre una varietat de temes.
Com funciona?
GPT-3 genera text mitjançant un enfocament d'aprenentatge no supervisat. Això implica que el model no s'ensenya intencionadament a executar cap treball en particular, sinó que aprèn a crear text observant patrons en volums enormes de dades de text.
En entrenar-lo en conjunts de dades més petits i específics per a tasques, el model es pot ajustar per a tasques específiques, com ara la finalització de text o l'anàlisi de sentiments.
Àrees d'ús
GPT-3 té diverses aplicacions en el camp del processament del llenguatge natural. Amb el model es poden completar textos, traducció d'idiomes, anàlisi de sentiments i altres aplicacions. GPT-3 també s'ha utilitzat per crear poesia, notícies i codi informàtic.
Una de les aplicacions GPT-3 més potencials és la creació de chatbots i assistents virtuals. Com que el model pot crear text semblant a un humà, és molt adequat per a aplicacions de conversa.
GPT-3 també s'ha utilitzat per generar contingut personalitzat per a llocs web i plataformes de xarxes socials, així com per ajudar en l'anàlisi i la investigació de dades.
4. GPT-4
GPT-4 és el model d'idioma més recent i sofisticat de la sèrie GPT d'OpenAI. Amb uns sorprenents 10 bilions de paràmetres, es preveu que superi i superi el seu predecessor, GPT-3, i es converteixi en un dels models d'IA més potents del món.
Com funciona?
GPT-4 genera text en llenguatge natural utilitzant sofisticats algorismes d’aprenentatge profund. Està entrenat en un ampli conjunt de dades de text que inclou llibres, revistes i pàgines web, cosa que li permet crear contingut sobre una àmplia gamma de temes.
A més, entrenant-lo en conjunts de dades més petits i específics per a tasques, el GPT-4 es pot ajustar per a tasques específiques, com ara la resposta a preguntes o el resum.
Àrees d'ús
A causa de la seva gran mida i capacitats superiors, GPT-4 ofereix una gran varietat d'aplicacions.
Un dels seus usos més prometedors és en el processament del llenguatge natural, on es pot utilitzar desenvolupar chatbots, assistents virtuals i sistemes de traducció d'idiomes capaços de produir respostes en llenguatge natural que gairebé no es poden distingir de les produïdes per la gent.
GPT-4 també es pot utilitzar a l'educació.
El concepte es pot utilitzar per desenvolupar sistemes de tutoria intel·ligents capaços d'adaptar-se a l'estil d'aprenentatge d'un estudiant i proporcionar feedback i ajuda individualitzats. Això pot ajudar a millorar la qualitat de l'educació i fer que l'aprenentatge sigui més accessible per a tothom.
5. XLNet
XLNet és un model de llenguatge innovador creat el 2019 per investigadors de la Carnegie Mellon University i Google AI. La seva arquitectura es basa en l'arquitectura del transformador, que també s'utilitza en BERT i altres models de llenguatge.
XLNet, d'altra banda, presenta una estratègia revolucionària de preentrenament que li permet superar altres models en una varietat de tasques de processament del llenguatge natural.
Com funciona?
XLNet es va crear mitjançant un enfocament de modelatge de llenguatge autorregressiu, que inclou predir la paraula següent en una seqüència de text basada en les anteriors.
XLNet, d'altra banda, adopta un mètode bidireccional que avalua totes les permutacions potencials de les paraules en una frase, a diferència d'altres models de llenguatge que utilitzen un enfocament d'esquerra a dreta o de dreta a esquerra. Això li permet captar relacions de paraules a llarg termini i fer prediccions més precises.
XLNet combina tècniques sofisticades com la codificació posicional relativa i un mecanisme de recurrència a nivell de segment, a més de la seva revolucionària estratègia de preentrenament.
Aquestes estratègies contribueixen al rendiment global del model i li permeten gestionar una àmplia gamma de tasques de processament del llenguatge natural, com ara la traducció del llenguatge, l'anàlisi de sentiments i la identificació d'entitats amb nom.
Àrees d'ús per a XLNet
Les funcions sofisticades i l'adaptabilitat de XLNet el converteixen en una eina eficaç per a una àmplia gamma d'aplicacions de processament de llenguatge natural, com ara chatbots i assistents virtuals, traducció d'idiomes i anàlisi de sentiments.
El seu desenvolupament i incorporació en curs amb programari i aplicacions gairebé segur que donaran lloc a casos d'ús encara més fascinants en el futur.
6. ELECTRA
ELECTRA és un model de processament del llenguatge natural d'avantguarda creat per investigadors de Google. Significa "Aprendre de manera eficient un codificador que classifica els reemplaçaments de testimonis amb precisió" i és conegut per la seva precisió i velocitat excepcionals.
Com funciona?
ELECTRA funciona substituint una part de fitxes de seqüència de text per fitxes produïdes. L'objectiu del model és predir correctament si cada testimoni de substitució és legítim o una falsificació. ELECTRA aprèn a emmagatzemar les associacions contextuals entre paraules en una seqüència de text de manera més eficient com a resultat.
A més, com que ELECTRA crea fitxes falses en lloc d'emmascarar-ne de reals, pot emprar conjunts d'entrenament i períodes d'entrenament significativament més grans sense experimentar les mateixes preocupacions d'excés que els models estàndard de llenguatge emmascarat.
Àrees d'ús
ELECTRA també es pot utilitzar per a l'anàlisi de sentiments, que implica identificar el to emocional d'un text.
Amb la seva capacitat d'aprendre tant del text emmascarat com del text no emmascarat, ELECTRA es pot utilitzar per crear models d'anàlisi de sentiments més precisos que puguin comprendre millor les subtileses lingüístiques i oferir coneixements més significatius.
7.T5
T5, o Text-to-Text Transfer Transformer, és un model de llenguatge basat en el transformador de l'IA de Google. Està pensat per executar diferents tasques de processament del llenguatge natural mitjançant la traducció flexible del text d'entrada al text de sortida.
Com funciona?
T5 es basa en l'arquitectura Transformer i es va entrenar mitjançant aprenentatge no supervisat en una gran quantitat de dades de text. T5, a diferència dels models lingüístics anteriors, s'entrena en una varietat de tasques, com ara la comprensió del llenguatge, la resposta a preguntes, el resum i la traducció.
Això permet que T5 faci nombrosos treballs ajustant el model amb menys inputs específics per a la tasca.
On s'utilitza T5?
T5 té diverses aplicacions potencials en el processament del llenguatge natural. Es pot utilitzar per crear chatbots, assistents virtuals i altres sistemes d'IA conversacionals capaços d'entendre i respondre a l'entrada del llenguatge natural. T5 també es pot utilitzar per a activitats com ara la traducció d'idiomes, el resum i la finalització de text.
Google va proporcionar T5 de codi obert i ha estat àmpliament acceptat per la comunitat de PNL per a una varietat d'aplicacions com ara la categorització de text, la resposta a preguntes i la traducció automàtica.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) és un model de llenguatge avançat creat per Google AI Language. Es pretén millorar el rendiment dels models de processament del llenguatge natural per satisfer la demanda creixent de tasques lingüístiques més complicades.
Com funciona?
De manera similar a molts altres models de llenguatge populars com BERT i GPT, PaLM és un model basat en transformadors. Tanmateix, el seu disseny i metodologia de formació el diferencien d'altres models.
Per millorar el rendiment i les habilitats de generalització, PaLM s'entrena mitjançant un paradigma d'aprenentatge multitasques que permet que el model aprengui simultàniament de nombrosos reptes.
On fem servir PaLM?
Palm es pot utilitzar per a una varietat de tasques de PNL, especialment aquelles que requereixen una comprensió profunda del llenguatge natural. És útil per a l'anàlisi de sentiments, respondre preguntes, modelar llenguatge, traducció automàtica i moltes altres coses.
Per millorar les habilitats de processament del llenguatge de diferents programes i eines com ara chatbots, assistents virtuals i sistemes de reconeixement de veu, també es pot afegir-hi.
En general, PaLM és una tecnologia prometedora amb una àmplia gamma d'aplicacions possibles a causa de la seva capacitat per augmentar les capacitats de processament del llenguatge.
Conclusió
Finalment, el processament del llenguatge natural (PNL) ha transformat la nostra manera de relacionar-nos amb la tecnologia, permetent-nos parlar amb màquines d'una manera més semblant a l'home.
La PNL ha crescut més precisa i eficient que mai a causa dels avenços recents màquina d'aprenentatge, sobretot en la construcció de models de llenguatge a gran escala com ara GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA i PaLM.
A mesura que avança la PNL, podem esperar veure com sorgeixen models de llenguatge cada cop més potents i sofisticats, amb el potencial de transformar la manera com ens connectem amb la tecnologia, ens comuniquem entre nosaltres i entenem la complexitat del llenguatge humà.
Deixa un comentari