Ang Natural Language Processing (NLP) nagbag-o kung giunsa kita makig-uban sa mga makina. Karon, ang among mga app ug software makaproseso ug makasabut sa pinulongan sa tawo.
Ingon usa ka disiplina sa artificial intelligence, ang NLP nagpunting sa natural nga interaksyon sa sinultian tali sa mga kompyuter ug mga tawo.
Nakatabang kini sa mga makina sa pag-analisar, pagsabut, ug pag-synthesize sa pinulongan sa tawo, nga nagbukas sa daghang mga aplikasyon sama sa pag-ila sa sinultihan, paghubad sa makina, pagtuki sa sentimento, ug chatbots.
Nakahimo kini og dako nga kalamboan sa bag-ohay nga mga tuig, nga nagtugot sa mga makina nga dili lamang makasabut sa pinulongan apan magamit usab kini sa mamugnaon ug tukma nga paagi.
Niini nga artikulo, atong susihon ang lainlaing mga modelo sa pinulongan sa NLP. Busa, sundan, ug magkat-on kita bahin niini nga mga modelo!
1. BERT
Ang BERT (Bidirectional Encoder Representations gikan sa Transformers) maoy usa ka cutting-edge nga Natural Language Processing (NLP) nga modelo sa pinulongan. Gibuhat kini sa 2018 ni g ug gibase sa arkitektura sa Transformer, a neural network gitukod aron sa paghubad sa sequential input.
Ang BERT usa ka pre-trained nga modelo sa lengguwahe, nga nagpasabut nga kini nabansay sa daghang mga volume sa datos sa teksto aron mailhan ang natural nga mga pattern ug istruktura sa pinulongan.
Ang BERT usa ka bidirectional nga modelo, nga nagpasabot nga masabtan niini ang konteksto ug kahulogan sa mga pulong depende sa ilang nangagi ug mosunod nga mga hugpong sa mga pulong, nga naghimo niini nga mas malampuson sa pagsabut sa kahulogan sa komplikadong mga tudling-pulong.
Giunsa kini molihok?
Ang wala gibantayan nga pagkat-on gigamit sa pagbansay sa BERT sa daghang mga datos sa teksto. Nakuha sa BERT ang abilidad sa pag-ila sa nawala nga mga pulong sa usa ka sentence o sa pagkategorya sa mga sentence sa panahon sa pagbansay.
Uban sa tabang niini nga pagbansay, ang BERT makahimo og taas nga kalidad nga mga embeddings nga mahimong magamit sa lain-laing mga buluhaton sa NLP, lakip ang pagtuki sa sentimento, pagkategorya sa teksto, pagtubag sa pangutana, ug uban pa.
Dugang pa, ang BERT mahimong mapaayo sa usa ka espesipikong proyekto pinaagi sa paggamit sa usa ka gamay nga datos aron mapunting ang piho nga buluhaton.
Asa Gigamit si Bert?
Ang BERT kanunay nga gigamit sa daghang mga sikat nga aplikasyon sa NLP. Pananglitan, gigamit kini sa Google aron madugangan ang katukma sa mga resulta sa search engine niini, samtang gigamit kini sa Facebook aron mapaayo ang mga algorithm sa rekomendasyon.
Ang BERT gigamit usab sa pag-analisar sa sentimento sa chatbot, paghubad sa makina, ug pagsabot sa natural nga pinulongan.
Dugang pa, si BERT nakatrabaho sa ubay-ubay academic research mga papel aron mapaayo ang pasundayag sa mga modelo sa NLP sa lainlaing mga buluhaton. Sa kinatibuk-an, ang BERT nahimo nga usa ka kinahanglanon nga himan alang sa mga akademiko ug practitioner sa NLP, ug ang impluwensya niini sa disiplina gilauman nga motaas pa.
2. Roberta
Ang RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) usa ka modelo sa lengguwahe para sa natural nga pagproseso sa lengguwahe nga gipagawas sa Facebook AI kaniadtong 2019. Kini usa ka gipaayo nga bersyon sa BERT nga gitumong sa pagbuntog sa pipila nga mga kakulangan sa orihinal nga modelo sa BERT.
Ang RoBERTa gibansay sa paagi nga susama sa BERT, gawas nga ang RoBERTa naggamit ug dugang nga datos sa pagbansay ug nagpauswag sa proseso sa pagbansay aron makakuha og mas taas nga performance.
Ang RoBERTa, sama sa BERT, usa ka pre-trained nga modelo sa lengguwahe nga mahimong maayo nga pagkahan-ay aron makab-ot ang taas nga katukma sa usa ka trabaho.
Giunsa kini molihok?
Ang RoBERTa naggamit sa usa ka self-supervised nga estratehiya sa pagkat-on aron sa pagbansay sa usa ka dako nga gidaghanon sa text data. Nakakat-on kini sa pagtagna sa nawala nga mga pulong sa mga tudling-pulong ug pag-categorize sa mga hugpong sa mga pulong ngadto sa lahi nga mga grupo sa panahon sa pagbansay.
Gigamit usab ni RoBERTa ang daghang mga sopistikado nga pamaagi sa pagbansay, sama sa dinamikong masking, aron madugangan ang kapasidad sa modelo sa pag-generalize sa bag-ong datos.
Dugang pa, aron madugangan ang katukma niini, gigamit sa RoBERTa ang daghang mga datos gikan sa daghang mga gigikanan, lakip ang Wikipedia, Common Crawl, ug BooksCorpus.
Asa Nato Magamit ang RoBERTa?
Si Roberta sagad gigamit alang sa pagtuki sa sentimento, pagkategorya sa teksto, ginganlan nga entidad pag-ila, paghubad sa makina, ug pagtubag sa pangutana.
Mahimo kini gamiton aron makuha ang mga may kalabotan nga panan-aw gikan sa wala’y istruktura nga datos sa teksto sama sa social media, mga review sa mga konsumidor, mga artikulo sa balita, ug uban pang tinubdan.
Ang RoBERTa gigamit sa mas espesipikong mga aplikasyon, sama sa pagsumaryo sa dokumento, paghimo sa teksto, ug pag-ila sa sinultihan, dugang pa niining mga naandang buluhaton sa NLP. Gigamit usab kini aron mapaayo ang mga chatbots, virtual nga katabang, ug uban pang pagkasibu sa mga sistema sa AI nga nakigsulti.
3. GPT-3 sa OpenAI
Ang GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) usa ka modelo sa OpenAI nga lengguwahe nga nagpatunghag sama sa tawo nga pagsulat gamit ang lawom nga mga pamaagi sa pagkat-on. Ang GPT-3 maoy usa sa pinakadakong modelo sa pinulongan nga nahimo sukad, nga adunay 175 bilyones nga mga parameter.
Ang modelo gibansay sa usa ka halapad nga mga datos sa teksto, lakip ang mga libro, papel, ug mga panid sa web, ug mahimo na kini nga maghimo sulud sa lainlaing mga tema.
Giunsa kini molihok?
Ang GPT-3 nagmugna og teksto gamit ang usa ka pamaagi sa pagkat-on nga wala gibantayan. Kini nagpasabot nga ang modelo dili tinuyo nga gitudlo sa pagpatuman sa bisan unsa nga partikular nga trabaho, apan sa baylo nakakat-on sa paghimo sa teksto pinaagi sa pagmatikod sa mga sumbanan sa dako nga gidaghanon sa text data.
Pinaagi sa pagbansay niini sa mas gagmay, mga datos nga espesipiko sa buluhaton, ang modelo mahimo’g maayo nga pag-ayo alang sa piho nga mga buluhaton sama sa pagkompleto sa teksto o pagtuki sa sentimento.
Mga Dapit sa Paggamit
Ang GPT-3 adunay daghang mga aplikasyon sa natad sa pagproseso sa natural nga pinulongan. Ang pagkompleto sa teksto, paghubad sa pinulongan, pagtuki sa sentimento, ug uban pang mga aplikasyon posible sa modelo. Ang GPT-3 gigamit usab sa paghimo og balak, balita, ug kodigo sa kompyuter.
Usa sa labing potensyal nga aplikasyon sa GPT-3 mao ang paghimo sa mga chatbot ug virtual nga katabang. Tungod kay ang modelo makahimo sa teksto nga sama sa tawo, kini haum kaayo alang sa mga aplikasyon sa panag-istoryahanay.
Ang GPT-3 gigamit usab sa pagmugna og gipahaum nga sulod alang sa mga website ug social media platform, ingon man sa pagtabang sa pagtuki ug panukiduki sa datos.
4. GPT-4
Ang GPT-4 mao ang pinakabag-o ug sopistikado nga modelo sa pinulongan sa serye sa GPT sa OpenAI. Uban sa usa ka katingad-an nga 10 trilyon nga mga parametro, kini gitagna nga mas maayo ug mas labaw sa gisundan niini, ang GPT-3, ug mahimong usa sa labing kusgan nga modelo sa AI sa kalibutan.
Giunsa kini molihok?
Ang GPT-4 naghimo ug natural nga lengguwahe nga teksto gamit ang sopistikado lawom nga algorithm sa pagkat-on. Gibansay kini sa usa ka halapad nga set sa datos sa teksto nga naglakip sa mga libro, mga journal, ug mga web page, nga nagtugot niini sa paghimo og sulod sa usa ka halapad nga mga hilisgutan.
Dugang pa, pinaagi sa pagbansay niini sa mas gagmay, mga datos nga espesipiko sa buluhaton, ang GPT-4 mahimo nga maayo nga gipunting alang sa piho nga mga buluhaton sama sa pagtubag sa pangutana o pagsumaryo.
Mga Dapit sa Paggamit
Tungod sa dako nga gidak-on ug superyor nga mga kapabilidad, ang GPT-4 nagtanyag og lain-laing mga aplikasyon.
Usa sa labing maayo nga paggamit niini mao ang pagproseso sa natural nga sinultian, diin mahimo kini magamit pagpalambo sa chatbots, mga virtual nga katabang, ug mga sistema sa paghubad sa pinulongan nga makahimo og natural nga mga tubag sa pinulongan nga halos dili mailhan gikan sa gihimo sa mga tawo.
Ang GPT-4 mahimo usab nga gamiton sa edukasyon.
Ang konsepto mahimong gamiton sa paghimo og mga intelihente nga sistema sa pagtudlo nga makahimo sa pagpahiangay sa estilo sa pagkat-on sa estudyante ug paghatag og indibidwal nga feedback ug tabang. Makatabang kini sa pagpausbaw sa kalidad sa edukasyon ug paghimo sa pagkat-on nga mas daling makuha sa tanan.
5. XLNet
Ang XLNet usa ka bag-ong modelo sa lengguwahe nga gihimo kaniadtong 2019 sa Carnegie Mellon University ug mga tigdukiduki sa Google AI. Ang arkitektura niini gibase sa transformer architecture, nga gigamit usab sa BERT ug uban pang mga modelo sa pinulongan.
Ang XLNet, sa laing bahin, nagpresentar sa usa ka rebolusyonaryong estratehiya sa pre-training nga makapahimo niini nga makalabaw sa ubang mga modelo sa lain-laing natural nga mga buluhaton sa pagproseso sa pinulongan.
Giunsa kini molihok?
Ang XLNet gimugna gamit ang auto-regressive language modelling approach, nga naglakip sa pagtagna sa sunod nga pulong sa usa ka text sequence base sa mga nag-una.
Ang XLNet, sa laing bahin, nagsagop sa usa ka bidirectional nga pamaagi nga nagtimbang-timbang sa tanang potensyal nga permutasyon sa mga pulong sa usa ka hugpong sa mga pulong, sukwahi sa ubang mga modelo sa pinulongan nga naggamit sa wala ngadto sa tuo o tuo ngadto sa wala nga pamaagi. Kini makapahimo niini sa pagdakop sa mga long-term nga mga relasyon sa pulong ug paghimo sa mas tukma nga mga panagna.
Ang XLNet naghiusa sa sopistikado nga mga teknik sama sa relatibong positional encoding ug usa ka segment-level recurrence mechanism dugang pa sa rebolusyonaryong pre-training nga estratehiya niini.
Kini nga mga estratehiya nakatampo sa kinatibuk-ang pasundayag sa modelo ug makapahimo niini sa pagdumala sa usa ka halapad nga mga buluhaton sa pagproseso sa natural nga pinulongan, sama sa paghubad sa pinulongan, pagtuki sa sentimento, ug pag-ila sa ngalan nga entidad.
Mga Dapit sa Paggamit alang sa XLNet
Ang sopistikado nga mga feature ug adaptability sa XLNet naghimo niini nga usa ka epektibo nga himan alang sa usa ka halapad nga matang sa natural nga mga aplikasyon sa pagproseso sa pinulongan, lakip na ang mga chatbot ug virtual nga katabang, paghubad sa pinulongan, ug pagtuki sa sentimento.
Ang padayon nga pag-uswag ug pag-apil niini sa software ug mga app hapit siguradong moresulta sa labi pa nga makaiikag nga mga kaso sa paggamit sa umaabot.
6. ELECTRA
Ang ELECTRA usa ka pinakabag-o nga natural nga modelo sa pagproseso sa pinulongan nga gihimo sa mga tigdukiduki sa Google. Kini nagpasabut sa "Episyente nga Pagkat-on sa usa ka Encoder nga Giklasipikar ang mga Pagpuli sa Token sa Tumpak" ug nabantog sa talagsaon nga katukma ug katulin niini.
Giunsa kini molihok?
Ang ELECTRA nagtrabaho pinaagi sa pag-ilis sa usa ka bahin sa pagkasunod-sunod sa teksto nga mga token sa gihimo nga mga token. Ang katuyoan sa modelo mao ang husto nga pagtagna kung ang matag kapuli nga token lehitimo o usa ka peke. Ang ELECTRA nakakat-on sa pagtipig sa kontekstwal nga mga asosasyon tali sa mga pulong sa usa ka han-ay sa teksto nga mas episyente isip resulta.
Dugang pa, tungod kay ang ELECTRA nagmugna og mga bakak nga mga token imbes nga mag-mask sa mga aktuwal nga mga token, mahimo’g mogamit kini nga labi ka daghang mga set sa pagbansay ug mga yugto sa pagbansay nga wala makasinati sa parehas nga sobra nga mga kabalaka nga gihimo sa mga modelo sa sinultian nga maskara nga sinultian.
Mga Dapit sa Paggamit
Ang ELECTRA mahimo usab nga gamiton alang sa pag-analisar sa sentimento, nga naglakip sa pag-ila sa emosyonal nga tono sa usa ka teksto.
Uban sa kapasidad niini sa pagkat-on gikan sa masked ug unmasked nga teksto, ang ELECTRA mahimong gamiton sa paghimo og mas tukma nga mga modelo sa pag-analisa sa sentimento nga mas masabtan ang mga linguistic subtleties ug makahatag og mas makahuluganon nga mga pagsabot.
7.T5
Ang T5, o Text-to-Text Transfer Transformer, usa ka modelo sa pinulongan nga nakabase sa Google AI Language transformer. Kini gituyo aron sa pagpatuman sa lain-laing natural nga mga buluhaton sa pagproseso sa pinulongan pinaagi sa flexible nga paghubad sa input text ngadto sa output text.
Giunsa kini molihok?
Ang T5 gitukod sa arkitektura sa Transformer ug gibansay gamit ang wala gibantayan nga pagkat-on sa daghang gidaghanon sa datos sa teksto. Ang T5, dili sama sa nangaging mga modelo sa pinulongan, gibansay sa lainlaing buluhaton, lakip ang pagsabot sa pinulongan, pagtubag sa pangutana, pagsumaryo, ug paghubad.
Gitugotan niini ang T5 nga makahimo og daghang mga trabaho pinaagi sa pagpaayo sa modelo sa gamay nga input nga piho nga buluhaton.
Asa Gigamit ang T5?
Ang T5 adunay daghang potensyal nga aplikasyon sa pagproseso sa natural nga pinulongan. Mahimong gamiton kini sa paghimo og mga chatbot, virtual assistant, ug uban pang mga sistema sa AI nga makig-istorya nga makahimo sa pagsabut ug pagtubag sa natural nga input sa pinulongan. Ang T5 mahimo usab nga gamiton alang sa mga kalihokan sama sa paghubad sa pinulongan, pagsumaryo, ug pagkompleto sa teksto.
Ang T5 gihatag nga open-source sa Google ug kaylap nga gihangop sa NLP community para sa lain-laing mga aplikasyon sama sa text categorization, pangutana pagtubag, ug machine translation.
8. PaLM
Ang PaLM (Pathways Language Model) usa ka advanced nga modelo sa pinulongan nga gihimo sa Google AI Language. Kini gituyo aron mapauswag ang pasundayag sa natural nga mga modelo sa pagproseso sa pinulongan aron matuman ang nagkadako nga panginahanglan alang sa mas komplikado nga mga buluhaton sa pinulongan.
Giunsa kini molihok?
Sama sa daghang uban pang mga gusto kaayo nga mga modelo sa lengguwahe sama sa BERT ug GPT, ang PaLM usa ka modelo nga nakabase sa transformer. Bisan pa, ang disenyo ug pamaagi sa pagbansay niini nagpalahi niini gikan sa ubang mga modelo.
Aron mapausbaw ang performance ug generalization nga kahanas, ang PaLM gibansay gamit ang multi-task learning paradigm nga makapahimo sa modelo nga dungan nga makakat-on gikan sa daghang mga hagit.
Asa Nato Gigamit ang PaLM?
Ang palm mahimong magamit alang sa lainlaing mga buluhaton sa NLP, labi na kadtong nanawagan alang sa lawom nga pagsabut sa natural nga sinultian. Mapuslanon kini alang sa pagtuki sa sentimento, pagtubag sa mga pangutana, pagmodelo sa pinulongan, paghubad sa makina, ug uban pang mga butang.
Aron mapauswag ang kahanas sa pagproseso sa sinultian sa lainlaing mga programa ug himan sama sa mga chatbot, virtual nga katabang, ug mga sistema sa pag-ila sa tingog, mahimo usab kini idugang sa kanila.
Sa kinatibuk-an, ang PaLM usa ka maayong teknolohiya nga adunay daghang mga posible nga aplikasyon tungod sa kapasidad niini sa pagpadako sa mga katakus sa pagproseso sa sinultian.
Panapos
Sa katapusan, ang natural nga pagproseso sa lengguwahe (NLP) nagbag-o sa paagi sa among pag-apil sa teknolohiya, nga nagtugot kanamo sa pagsulti sa mga makina sa labi ka tawo nga paagi.
Ang NLP mitubo nga mas tukma ug episyente kaysa kaniadto tungod sa bag-o nga mga kalampusan sa pagkat-on sa makina, ilabi na sa pagtukod sa dagkong mga modelo sa pinulongan sama sa GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA, ug PaLM.
Sa pag-uswag sa NLP, mahimo natong paabuton nga makita ang labi ka kusgan ug sopistikado nga mga modelo sa lengguwahe, nga adunay potensyal nga pagbag-o kung giunsa naton pagkonektar sa teknolohiya, pagpakigsulti sa usag usa, ug pagsabut sa pagkakomplikado sa sinultian sa tawo.
Leave sa usa ka Reply