U Trattamentu di Lingua Naturale (NLP) hà trasfurmatu a manera di impegnà cù e macchine. Avà, e nostre app è software ponu processà è capisce a lingua umana.
Cum'è una disciplina di l'intelligenza artificiale, a NLP si focalizeghja nantu à l'interazzione di lingua naturale trà l'urdinatori è e persone.
Aiuta i machini à analizà, capisce è sintetizà a lingua umana, aprendu una mansa di applicazioni cum'è a ricunniscenza vocale, a traduzzione automatica, analisi di sintimentu, è chatbots.
Hà fattu un sviluppu enormu in l'ultimi anni, chì permette à e macchine micca solu di capiscenu a lingua, ma ancu di l'utilizanu in modu creativo è apprupriatu.
In questu articulu, avemu da verificà i diversi mudelli di lingua NLP. Allora, seguitate, è sapemu di sti mudelli!
1. BERTU
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) hè un mudellu di lingua d'avanguardia Natural Language Processing (NLP). Hè statu creatu in 2018 da g è hè basatu annantu à l'architettura Transformer, a reta neurale custruitu per interpretà l'input sequenziale.
BERT hè un mudellu di lingua pre-trained, chì significa chì hè statu furmatu nantu à volumi massiccia di dati testu à ricunnoscia mudelli di lingua naturale è struttura.
BERT hè un mudellu bidirezionale, chì significa chì pò capisce u cuntestu è u significatu di e parolle secondu e so frasi precedenti è seguenti, facendu più successu à capisce u significatu di e frasi complicate.
Cumu funziona?
L'apprendimentu senza supervisione hè utilizatu per furmà BERT nantu à quantità massive di dati di testu. BERT guadagna a capacità di detectà e parolle mancanti in una frase o di categurizà e frasi durante a furmazione.
Cù l'aiutu di sta furmazione, BERT pò pruduce embeddings d'alta qualità chì ponu esse appiicati à una varietà di travaglii di NLP, cumpresi l'analisi di sentimenti, categurizazione di testu, risposte à e dumande è più.
Inoltre, BERT pò esse migliuratu nantu à un prughjettu specificu utilizendu un set di dati più chjucu per fucalizza nantu à quellu compitu specificamente.
Induve hè usatu Bert?
BERT hè spessu utilizatu in una larga gamma di applicazioni NLP populari. Google, per esempiu, hà utilizatu per aumentà a precisione di i so risultati di u mutore di ricerca, mentri Facebook hà utilizatu per migliurà i so algoritmi di ricunniscenza.
BERT hè statu ancu utilizatu in l'analisi di u sentimentu di u chatbot, a traduzzione automatica è a comprensione di a lingua naturale.
Inoltre, BERT hè stata impiegata in parechji una ricerca universitaria documenti per migliurà a prestazione di mudelli NLP nantu à una varietà di attività. In generale, BERT hè diventatu un strumentu indispensabile per l'accademici è i praticanti di NLP, è a so influenza nantu à a disciplina hè prevista per aumentà più.
2. Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) hè un mudellu di lingua per u trattamentu di a lingua naturale liberatu da Facebook AI in 2019. Hè una versione mejorata di BERT destinata à superà alcuni di i inconvenienti di u mudellu BERT originale.
RoBERTa hè statu furmatu in una manera simile à BERT, cù l'eccezzioni chì RoBERTa usa più dati di furmazione è migliurà u prucessu di furmazione per ottene un rendimentu più altu.
RoBERTa, cum'è BERT, hè un mudellu di lingua pre-trained chì pò esse fine-tuned per ottene una alta precisione in un determinatu travagliu.
Cumu funziona?
RoBERTa usa una strategia d'apprendimentu autocontrolata per furmà una grande quantità di dati di testu. Ampara à predichendu e parolle mancanti in frasi è categurizà e frasi in gruppi distinti durante a furmazione.
RoBERTa faci ancu usu di parechji approcci di furmazione sufisticati, cum'è a maschera dinamica, per aumentà a capacità di u mudellu per generalizà à novi dati.
Inoltre, per aumentà a so precisione, RoBERTa sfrutta una grande quantità di dati da parechje fonti, cumprese Wikipedia, Common Crawl è BooksCorpus.
Induve pudemu usà Roberta?
Roberta hè comunmente utilizata per l'analisi di sentimenti, categurizazione di testu, entità chjamata identificazione, traduzzione automatica è risposta à e dumande.
Si pò ièssiri usatu a caccià insights pertinenti da dati testu unstructured cum'è suciali, di cumunicazione, recensioni di i cunsumatori, articuli di nutizie è altre fonti.
RoBERTa hè stata aduprata in applicazioni più specifiche, cum'è a riassunzione di documenti, a creazione di testu è a ricunniscenza di a parolla, in più di questi compiti NLP convenzionali. Hè statu ancu usatu per migliurà a precisione di chatbots, assistenti virtuali è altri sistemi AI di cunversazione.
3. OpenAI's GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer 3) hè un mudellu di lingua OpenAI chì genera scrittura umana cù tecniche di apprendimentu prufonda. GPT-3 hè unu di i più grandi mudelli di lingua mai custruiti, cù 175 miliardi di parametri.
U mudellu hè statu furmatu nantu à una larga gamma di dati di testu, cumprese libri, documenti è pagine web, è avà pò creà cuntenutu nantu à una varietà di temi.
Cumu funziona?
GPT-3 genera testu utilizendu un approcciu di apprendimentu senza supervisione. Questu implica chì u mudellu ùn hè micca intenzionalmente insignatu per eseguisce un travagliu particulari, ma invece aprende à creà testu per nutà mudelli in volumi enormi di dati di testu.
Formendulu nantu à set di dati più chjuchi è specifichi per u compitu, u mudellu pò esse finemente sintonizatu per compiti specifichi cum'è u cumpletu di testu o l'analisi di sentimenti.
Zone di usu
GPT-3 hà parechje applicazioni in u campu di trasfurmazioni di lingua naturale. Cumplementu di testu, traduzzione di lingua, analisi di sentimentu è altre applicazioni sò pussibuli cù u mudellu. GPT-3 hè statu ancu usatu per creà puesia, nutizie è codice di l'urdinatore.
Una di l'applicazioni GPT-3 più putenziali hè a creazione di chatbots è assistenti virtuali. Perchè u mudellu pò creà testu umanu, hè assai adattatu per l'applicazioni di cunversazione.
GPT-3 hè statu ancu usatu per generà cuntenutu adattatu per i siti web è e plataforme di e social media, è ancu per aiutà in l'analisi di dati è a ricerca.
4. GPT-4
GPT-4 hè u mudellu di lingua più recente è sofisticatu in a serie GPT di OpenAI. Cù un stupente 10 trilioni di parametri, hè previstu chì supererà è superà u so predecessore, GPT-3, è diventerà unu di i mudelli AI più putenti di u mondu.
Cumu funziona?
GPT-4 genera testu in lingua naturale utilizendu sofisticati algoritmi di apprendimentu prufondu. Hè furmatu nantu à un vastu gruppu di dati di testu chì include libri, ghjurnali è pagine web, chì permettenu di creà cuntenutu nantu à una larga gamma di temi.
Inoltre, addestrandulu nantu à setti di dati più chjuchi è specifichi per u compitu, GPT-4 pò esse sintonizatu per compiti specifichi cum'è a risposta à e dumande o a summarization.
Zone di usu
Per via di a so grande dimensione è di e so capacità superiore, GPT-4 offre una larga varietà di applicazioni.
Unu di i so usi più promettenti hè in u prucessu di lingua naturale, induve pò esse usatu sviluppà chatbots, assistenti virtuali è sistemi di traduzzione di lingua capaci di pruduce risposte in lingua naturale chì sò quasi indistinguibile da quelli pruduciuti da e persone.
GPT-4 pò ancu esse usatu in l'educazione.
U cuncettu pò esse usatu per sviluppà sistemi di tutoring intelligenti capaci di adattà à u stilu di apprendimentu di un studiente è furnisce feedback è aiutu individualizzati. Questu pò aiutà à migliurà a qualità di l'educazione è rende l'apprendimentu più accessibile per tutti.
5. XLNet
XLNet hè un mudellu di lingua innovativu creatu in 2019 da l'Università Carnegie Mellon è i ricercatori di Google AI. A so architettura hè basatu annantu à l'architettura di trasformatore, chì hè ancu utilizata in BERT è altri mudelli di lingua.
XLNet, invece, presenta una strategia rivoluzionaria di pre-furmazione chì li permette di superà altri mudelli in una varietà di travaglii di trasfurmazioni di lingua naturale.
Cumu funziona?
XLNet hè statu creatu utilizendu un approcciu di mudellu di lingua auto-regressivu, chì include predichendu a prossima parolla in una sequenza di testu basatu nantu à i precedenti.
XLNet, invece, adopra un metudu bidirezionale chì evalueghja tutte e permutazione potenziale di e parolle in una frasa, in uppusizione à altri mudelli di lingua chì utilizanu un accostu di manca à destra o di diritta à manca. Questu permette di catturà relazioni di parolle à longu andà è fà prediczioni più precise.
XLNet combina tecniche sofisticate cum'è a codificazione posizionale relative è un mecanismu di recurrenza à livellu di segmentu in più di a so strategia rivoluzionaria di pre-furmazione.
Queste strategie cuntribuiscenu à a prestazione generale di u mudellu è permettenu di gestisce una larga gamma di travaglii di trasfurmazioni di lingua naturale, cum'è a traduzzione di a lingua, l'analisi di sentimenti è l'identificazione di l'entità chjamata.
Aree d'usu per XLNet
E caratteristiche sofisticate è l'adattabilità di XLNet facenu un strumentu efficace per una larga gamma di applicazioni di trasfurmazioni di lingua naturale, cumprese chatbots è assistenti virtuali, traduzzione di lingua è analisi di sentimenti.
U so sviluppu continuu è l'incorporazione cù u software è l'applicazioni saranu quasi certamente in casi di usu più affascinanti in u futuru.
6. ELECTRA
ELECTRA hè un mudellu di trasfurmazioni di lingua naturale di punta creatu da i ricercatori di Google. Sta per "Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately" è hè rinumatu per a so precisione è rapidità eccezziunale.
Cumu funziona?
ELECTRA travaglia rimpiazzendu una parte di tokens di sequenza di testu cù tokens pruduciuti. U scopu di u mudellu hè di previsione bè se ogni token di sustituzione hè legittimu o una falsificazione. ELECTRA impara à almacenà l'associazioni contextuale trà e parolle in una sequenza di testu in modu più efficau cum'è u risultatu.
Inoltre, perchè ELECTRA crea falsi tokens piuttostu cà di mascà quelli attuali, pò impiegà setti di furmazione significativamente più grande è periodi di furmazione senza avè a stessa preoccupazione eccessiva chì i mudelli standard di lingua mascherata.
Zone d'usu
ELECTRA pò ancu esse usatu per l'analisi di sentimenti, chì implica l'identificazione di u tonu emutivu di u testu.
Cù a so capacità d'amparà da u testu mascheratu è senza maschera, ELECTRA puderia esse aduprata per creà mudelli di analisi di sentimenti più precisi chì ponu capisce megliu e suttilità linguistiche è furnisce insights più significativi.
7.T5
T5, o Text-to-Text Transfer Transformer, hè un mudellu di lingua Google AI Language basatu in trasformatore. Hè destinatu à eseguisce diverse attività di trasfurmazioni di lingua naturale traducendu in modu flessibile u testu di input à u testu di output.
Cumu funziona?
T5 hè custruitu nantu à l'architettura Transformer è hè stata furmatu cù l'apprendimentu senza supervisione nantu à una vasta quantità di dati di testu. T5, à u cuntrariu di i mudelli di lingua precedente, hè furmatu nantu à una varietà di cumpetenze, cumprese a comprensione di a lingua, a risposta à e dumande, a riassunzione è a traduzzione.
Questu permette à T5 di fà numerosi travaglii affinchendu u mudellu nantu à input menu specifichi per u travagliu.
Induve si usa T5?
T5 hà parechje applicazioni potenziali in u processu di lingua naturale. Pò esse usatu per creà chatbots, assistenti virtuali è altri sistemi AI di cunversazione capaci di capiscenu è di risponde à l'input di lingua naturale. T5 pò ancu esse utilizatu per attività cum'è a traduzzione di a lingua, a summarization, è a cumminazione di testu.
T5 hè stata furnita open-source da Google è hè stata largamente abbracciata da a cumunità NLP per una varietà di applicazioni cum'è categurizazione di testu, risposta à e dumande è traduzzione automatica.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) hè un mudellu di lingua avanzata creatu da Google AI Language. Hè destinatu à migliurà u funziunamentu di i mudelli di trasfurmazioni di a lingua naturale per risponde à a crescente dumanda di travaglii di lingua più complicati.
Cumu funziona?
Simile à parechji altri mudelli di lingua piacevule cum'è BERT è GPT, PaLM hè un mudellu basatu di trasfurmazioni. In ogni casu, u so designu è a metodulugia di furmazione a distingue da altri mudelli.
Per migliurà u rendiment è e cumpetenze di generalizazione, PaLM hè furmatu utilizendu un paradigma di apprendimentu multi-task chì permette à u mudellu di amparà simultaneamente da numerosi sfide.
Induve usemu PaLM?
A palma pò esse usata per una varietà di travaglii di NLP, in particulare quelli chì chjamanu una profonda comprensione di a lingua naturale. Hè utile per l'analisi di sentimenti, risponde à e dumande, mudelli di lingua, traduzzione automatica è assai altre cose.
Per migliurà e cumpetenze di trasfurmazioni di a lingua di diversi prugrammi è arnesi cum'è chatbots, assistenti virtuali è sistemi di ricunniscenza di voce, pò ancu esse aghjuntu in elli.
In generale, PaLM hè una tecnulugia promettente cù una larga gamma di applicazioni pussibuli per via di a so capacità di scala e capacità di trasfurmazioni di lingua.
cunchiusioni
Infine, l'elaborazione di a lingua naturale (NLP) hà trasfurmatu a manera di impegnà cù a tecnulugia, chì ci permette di parlà cù e macchine in una manera più umana.
A PNL hè diventata più precisa è efficiente chè mai per via di i recenti sviluppi machine learning, in particulare in a custruzzione di mudelli di lingua à grande scala cum'è GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA è PaLM.
Cume a NLP avanza, pudemu aspittà di vede emergere mudelli di lingua sempre più putenti è sofisticati, cù u putenziale di trasfurmà cumu cunnettamu cù a tecnulugia, cumunicà cù l'altri, è capisce a cumplessità di a lingua umana.
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