Sabíeu que els ordinadors poden produir textos gairebé idèntics als que els humans poden escriure?
Gràcies als avenços en IA, assistim a una onada en models de llenguatge gran.
Ara, estan treballant a una escala sense precedents!
Podem utilitzar aquests models en una varietat de casos interessants. En aquest article, veurem algunes de les aplicacions interessants dels grans models de llenguatge.
Què entenem per grans models lingüístics?
Els grans models de llenguatge són models d'IA que es desenvolupen per interpretar i crear llenguatge humà. Aquests models utilitzen enfocaments avançats d'aprenentatge automàtic.
Per exemple, fan servir aprenentatge profund per examinar volums massius de dades de text. I entenen els patrons i les estructures del llenguatge natural.
Els models s'entrenen en conjunts de dades massius com ara llibres, articles i pàgines web. D'aquesta manera, poden comprendre les complexitats del llenguatge humà. Per tant, poden crear contingut que no es distingeix del material escrit per humans.
Quins són alguns exemples d'aquests models lingüístics?
- GPT-3:Aquest és un model de llenguatge d'avantguarda creat per OpenAI que és capaç de generar text, respondre preguntes i una varietat d'altres tasques de PNL.
- BERT: Aquest és un model de llenguatge potent creat per google que es poden utilitzar per a algunes tasques, com ara respondre preguntes i traducció d'idiomes.
- XLNet: Aquest model de llenguatge avançat va ser creat per Google i la Carnegie Mellon University i fa ús d'una nova tècnica d'entrenament per millorar la seva comprensió i producció d'un llenguatge genuí.
- ROBERTa: Aquest model de llenguatge va ser creat per Facebook i es basa en l'arquitectura BERT. Ha aconseguit un rendiment d'avantguarda en una varietat d'aplicacions que impliquen processament del llenguatge natural.
- T5: El transformador de transferència de text a text va ser creat per google i es pot adaptar per a una varietat de propòsits que impliquen el processament del llenguatge natural.
- GShard: Google va crear un marc de formació distribuït que es pot utilitzar per entrenar models lingüístics a gran escala.
- Megatron: NVIDIA sistema d'entrenament de models lingüístics d'alt rendiment, que pot entrenar models amb fins a 8.3 milions de paràmetres.
- ALBERT: És una versió més eficient i escalable de BERT creada per Google i el Toyota Technological Institute de Chicago.
- ELECTRA: Google i la Universitat de Stanford van crear un model lingüístic que empra una nova estratègia de formació prèvia anomenada "formació prèvia discriminativa" per augmentar el seu rendiment en tasques posteriors.
- Reformador: És un model de llenguatge de Google que utilitza un mecanisme d'atenció més eficient per permetre l'entrenament de models més grans amb una inferència més ràpida.
Aleshores, quins són els casos d'ús d'aquests grans models lingüístics?
Casos d'ús significatius dels grans models lingüístics
Anàlisi de sentiments
Aquests models poden avaluar el text i decidir si el sentiment és bo, negatiu o neutre. Majoritàriament, utilitzen el processament del llenguatge natural i màquina d'aprenentatge enfocaments per fer-ho.
A causa de la seva capacitat per reconèixer el context i el significat de les paraules d'una frase, s'utilitzen models com BERT i RoBERTa per a anàlisi del sentiment.
L'anàlisi de sentiments és cada cop més precisa i eficient amb els models lingüístics. Podem utilitzar l'anàlisi de sentiments en una àmplia gamma de sectors com ara màrqueting, servei al client i molt més.
Chatbots i agents de conversa
Els agents de conversa i els chatbots s'estan popularitzant en una àmplia gamma d'aplicacions. Els fem servir en l'atenció al client i les vendes, així com en l'educació i la salut. Els grans models lingüístics són el cor d'aquests sistemes.
Poden interpretar i respondre a l'aportació humana en llenguatge natural. Sovint s'utilitzen models com GPT-3 i BERT als chatbots per crear respostes més atractives.
Aquests models s'entrenen amb enormes volums de dades de text. Poden comprendre i emular patrons i estructures del llenguatge humà. Els chatbots poden millorar significativament la participació dels clients.
Traducció d’idiomes
Podem traduir text d'un idioma a un altre amb una precisió extraordinària gràcies als grans models lingüístics. Aquests models entenen les complexitats de diversos idiomes. I es relacionen entre ells mitjançant la formació en volums enormes de dades de text multilingües.
Els models de traducció d'idiomes populars inclouen el GPT-3 d'OpenAI, el M2M-100 de Facebook i la traducció automàtica neuronal (NMT) de Google. A causa dels canvis revolucionaris provocats per aquests models, ara és molt més senzill interactuar amb persones d'arreu del món.
Resum del text
El resum de text és el procés de reduir un text extens a un resum alhora que es conserven els punts clau. Grans models lingüístics pot examinar i comprendre l'estructura d'un text. Això els permet oferir resums precisos, cosa que els fa molt útils en aquest camp.
Per a les tasques de resum de text, s'han desplegat models com BERT i GPT-3. Mostren una eficàcia excepcional a l'hora de produir resums que encapsulin les idees principals d'un document.
Podem extreure informació d'un text llarg que té aplicacions vitals en mitjans de comunicació, dret i educació.
Resposta a preguntes
Proporcionar una pregunta a una màquina i esperar que doni una resposta adequada es coneix com a resposta de preguntes en el processament del llenguatge natural. Amb aquest objectiu s'han creat grans models de llenguatge com GPT-3 i BERT.
Aquests models examinen la consulta d'entrada i trien la informació més rellevant de les dades.
Aquests models examinen la consulta d'entrada i trien les dades més pertinents a partir de grans quantitats d'informació. Això és possible mitjançant l'ús sofisticat xarxes neuronals.
Amb la potència d'aquests models, podem desenvolupar sistemes per descobrir solucions a problemes complicats. Això millorarà la nostra capacitat d'aprenentatge i de presa de decisions.
Creació de continguts i generació de textos
Els grans models lingüístics generen contingut atractiu i d'alta qualitat per a diversos sectors. Aquests models poden redactar articles, publicacions a les xarxes socials, descripcions de productes i molt més. Per exemple, GPT-3 és un model popular en aquest cas.
Crea contingut que és difícil de distingir del text escrit per humans. Amb aquests models, les empreses poden estalviar temps i costos. Poden connectar amb el seu públic molt més fàcil.
Reconeixement de veu i transcripció de veu a text
El reconeixement de parla i la transcripció de veu a text fan servir grans models de llenguatge.
Aquests models, en particular, estan entrenats en dades d'àudio. I, fan feina avançats algorismes d'aprenentatge automàtic per transcriure amb precisió les paraules parlades al text. Wav2vec, desenvolupat per Facebook AI, és un exemple de model de llenguatge utilitzat per al reconeixement de veu.
Aquest model està entrenat per reconèixer i extreure característiques rellevants de les entrades d'àudio. Es pot utilitzar per al reconeixement de la parla o altres tasques de processament del llenguatge natural.
Les empreses poden augmentar la qualitat i la velocitat dels seus serveis de transcripció alhora que redueixen els costos i augmenten l'eficiència mitjançant l'adopció de models lingüístics massius.
Conclusió, com es veu el futur?
Els grans models lingüístics tindran un paper important en diverses indústries. Els investigadors i desenvolupadors intenten millorar aquests models per ser més potents.
Podem tenir una millor comprensió del context i una major eficiència i precisió. A més, ens podem beneficiar d'una experiència d'usuari més intuïtiva i perfecta en diverses plataformes.
Poden canviar la manera com ens comuniquem i ens relacionem amb la tecnologia.
Deixa un comentari