Zpracování přirozeného jazyka (NLP) změnilo způsob, jakým spolupracujeme se stroji. Nyní naše aplikace a software dokážou zpracovat a porozumět lidské řeči.
Jako disciplína umělé inteligence se NLP zaměřuje na interakci přirozeného jazyka mezi počítači a lidmi.
Pomáhá strojům analyzovat, porozumět a syntetizovat lidský jazyk, čímž otevírá nepřeberné množství aplikací, jako je rozpoznávání řeči, strojový překlad, analýza sentimentua chatboty.
V posledních letech prodělala obrovský rozvoj a umožnila strojům nejen porozumět jazyku, ale také jej kreativně a vhodně využívat.
V tomto článku se podíváme na různé jazykové modely NLP. Takže sledujte a pojďme se dozvědět o těchto modelech!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je špičkový jazykový model pro zpracování přirozeného jazyka (NLP). Byl vytvořen v roce 2018 společností g a je založen na architektuře Transformer, a nervová síť vytvořený pro interpretaci sekvenčního vstupu.
BERT je předem trénovaný jazykový model, což znamená, že byl trénován na obrovském množství textových dat, aby dokázal rozpoznat vzory a strukturu přirozeného jazyka.
BERT je obousměrný model, což znamená, že dokáže uchopit kontext a význam slov v závislosti na jejich předchozích i následujících frázích, takže je úspěšnější v pochopení významu komplikovaných vět.
Jak to funguje?
Učení bez dozoru se používá k trénování BERT na obrovském množství textových dat. BERT získává během tréninku schopnost odhalit chybějící slova ve větě nebo věty kategorizovat.
S pomocí tohoto školení může BERT produkovat vysoce kvalitní vložení, které lze použít pro různé úkoly NLP, včetně analýzy sentimentu, kategorizace textu, odpovídání na otázky a dalších.
Navíc lze BERT vylepšit na konkrétním projektu využitím menší datové sady, která se zaměří konkrétně na tento úkol.
Kde se Bert používá?
BERT se často používá v široké řadě populárních aplikací NLP. Google jej například použil ke zvýšení přesnosti výsledků svých vyhledávačů, zatímco Facebook jej využil ke zlepšení svých algoritmů doporučení.
BERT byl také využit při analýze sentimentu chatbotů, strojovém překladu a porozumění přirozenému jazyku.
Kromě toho byl BERT zaměstnán v několika akademický výzkum dokumenty ke zlepšení výkonu modelů NLP na různých úkolech. Celkově se BERT stal nepostradatelným nástrojem pro akademiky a odborníky z NLP a předpokládá se, že jeho vliv na disciplínu se bude dále zvyšovat.
2. Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) je jazykový model pro zpracování přirozeného jazyka vydaný Facebook AI v roce 2019. Jde o vylepšenou verzi BERT, jejímž cílem je překonat některé nevýhody původního modelu BERT.
RoBERTa byl trénován podobným způsobem jako BERT, s tou výjimkou, že RoBERTa využívá více tréninkových dat a zlepšuje tréninkový proces pro dosažení vyššího výkonu.
RoBERTa, stejně jako BERT, je předtrénovaný jazykový model, který lze doladit tak, aby bylo dosaženo vysoké přesnosti na dané práci.
Jak to funguje?
RoBERTa používá strategii učení s vlastním dohledem k trénování na velkém množství textových dat. Během tréninku se učí předvídat chybějící slova ve větách a kategorizovat fráze do odlišných skupin.
RoBERTa také využívá několik sofistikovaných školicích přístupů, jako je dynamické maskování, aby se zvýšila schopnost modelu zobecnit na nová data.
Ke zvýšení přesnosti navíc RoBERTa využívá obrovské množství dat z několika zdrojů, včetně Wikipedie, Common Crawl a BooksCorpus.
Kde můžeme RoBERTa použít?
Roberta se běžně používá pro analýzu sentimentu, kategorizaci textu, pojmenovaná entita identifikace, strojový překlad a zodpovězení otázek.
Lze jej použít k extrakci relevantních poznatků z nestrukturovaných textových dat, jako jsou např sociální média, spotřebitelské recenze, zpravodajské články a další zdroje.
RoBERTa se kromě těchto konvenčních úloh NLP používá ve specifičtějších aplikacích, jako je sumarizace dokumentů, tvorba textu a rozpoznávání řeči. Byl také použit ke zlepšení přesnosti chatbotů, virtuálních asistentů a dalších konverzačních systémů AI.
3. GPT-3 OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) je jazykový model OpenAI, který generuje lidské psaní pomocí technik hlubokého učení. GPT-3 je jeden z největších jazykových modelů, jaký byl kdy zkonstruován, se 175 miliardami parametrů.
Model byl trénován na široké škále textových dat, včetně knih, článků a webových stránek, a nyní může vytvářet obsah na různá témata.
Jak to funguje?
GPT-3 generuje text pomocí přístupu učení bez dozoru. To znamená, že model není záměrně vyučován k provádění žádné konkrétní úlohy, ale místo toho se učí vytvářet text tím, že si všímá vzorů v obrovském množství textových dat.
Trénováním na menších souborech dat specifických pro úkoly lze model doladit pro konkrétní úkoly, jako je dokončování textu nebo analýza sentimentu.
Oblasti použití
GPT-3 má několik aplikací v oblasti zpracování přirozeného jazyka. Model umožňuje dokončování textu, jazykový překlad, analýzu sentimentu a další aplikace. GPT-3 byl také použit k vytváření poezie, novinových článků a počítačového kódu.
Jednou z nejpotenciálnějších aplikací GPT-3 je vytváření chatbotů a virtuálních asistentů. Vzhledem k tomu, že model může vytvářet lidský text, je velmi vhodný pro konverzační aplikace.
GPT-3 se také používá k vytváření přizpůsobeného obsahu pro webové stránky a platformy sociálních médií, stejně jako na pomoc při analýze dat a výzkumu.
4. GPT-4
GPT-4 je nejnovější a sofistikovaný jazykový model v řadě GPT OpenAI. S ohromujícími 10 biliony parametrů se předpovídá, že překoná a překoná svého předchůdce GPT-3 a stane se jedním z nejvýkonnějších modelů umělé inteligence na světě.
Jak to funguje?
GPT-4 generuje text v přirozeném jazyce pomocí sofistikovaných algoritmy pro hluboké učení. Je trénován na rozsáhlém souboru textových dat, který zahrnuje knihy, časopisy a webové stránky, což mu umožňuje vytvářet obsah na širokou škálu témat.
Kromě toho může být GPT-4 trénováním na menších souborech dat specifických pro úkoly vyladěn pro konkrétní úkoly, jako je odpovídání na otázky nebo sumarizace.
Oblasti použití
Díky své obrovské velikosti a vynikajícím schopnostem nabízí GPT-4 širokou škálu aplikací.
Jedno z jeho nejslibnějších použití je ve zpracování přirozeného jazyka, kde se na něj dá zvyknout vyvíjet chatboty, virtuální asistenti a systémy jazykového překladu schopné produkovat přirozené jazykové odpovědi, které jsou téměř k nerozeznání od těch, které vytvářejí lidé.
GPT-4 může být také použit ve vzdělávání.
Tento koncept lze použít k vývoji inteligentních doučovacích systémů schopných přizpůsobit se stylu učení studenta a poskytovat individualizovanou zpětnou vazbu a pomoc. To může pomoci zvýšit kvalitu vzdělávání a učinit učení dostupnější pro každého.
5. XLNet
XLNet je inovativní jazykový model vytvořený v roce 2019 výzkumníky Carnegie Mellon University a Google AI. Jeho architektura je založena na architektuře transformátoru, která je také využívána v BERT a dalších jazykových modelech.
XLNet na druhé straně představuje revoluční strategii předškolení, která mu umožňuje překonat ostatní modely v různých úlohách zpracování přirozeného jazyka.
Jak to funguje?
XLNet byl vytvořen pomocí přístupu autoregresivního jazykového modelování, který zahrnuje predikci dalšího slova v textové sekvenci na základě předchozích slov.
XLNet na druhé straně využívá obousměrnou metodu, která vyhodnocuje všechny potenciální permutace slov ve frázi, na rozdíl od jiných jazykových modelů, které používají přístup zleva doprava nebo zprava doleva. To mu umožňuje zachytit dlouhodobé slovní vztahy a provádět přesnější předpovědi.
XLNet kombinuje sofistikované techniky, jako je relativní poziční kódování a mechanismus opakování na úrovni segmentu, navíc ke své revoluční předtréninkové strategii.
Tyto strategie přispívají k celkové výkonnosti modelu a umožňují mu zvládnout širokou škálu úloh zpracování přirozeného jazyka, jako je překlad jazyka, analýza sentimentu a identifikace pojmenovaných entit.
Oblasti použití pro XLNet
Sofistikované funkce a přizpůsobivost XLNet z něj činí efektivní nástroj pro širokou škálu aplikací pro zpracování přirozeného jazyka, včetně chatbotů a virtuálních asistentů, jazykového překladu a analýzy sentimentu.
Jeho pokračující vývoj a začleňování se softwarem a aplikacemi téměř jistě v budoucnu povede k ještě více fascinujícím případům použití.
6. ELECTRA
ELECTRA je špičkový model zpracování přirozeného jazyka vytvořený výzkumníky Google. Zkratka znamená „Efektivní učení kodéru, který přesně klasifikuje výměny tokenů“ a je proslulý svou výjimečnou přesností a rychlostí.
Jak to funguje?
ELECTRA funguje tak, že nahradí část tokenů textové sekvence vyrobenými tokeny. Účelem modelu je správně předpovědět, zda je každý náhradní token legitimní nebo padělek. ELECTRA se díky tomu naučí efektivněji ukládat kontextové asociace mezi slovy v textové sekvenci.
Kromě toho, protože ELECTRA vytváří falešné tokeny spíše než maskuje ty skutečné, může využívat výrazně větší tréninkové sady a tréninkové období, aniž by došlo ke stejným přehnaným obavám jako standardní maskované jazykové modely.
Oblasti použití
ELECTRA lze také použít pro analýzu sentimentu, která zahrnuje identifikaci emocionálního vyznění textu.
Díky své schopnosti učit se z maskovaného i nemaskovaného textu lze ELECTRA využít k vytvoření přesnějších modelů analýzy sentimentu, které mohou lépe porozumět lingvistickým jemnostem a poskytnout smysluplnější poznatky.
7.T5
T5, neboli Text-to-Text Transfer Transformer, je jazykový model založený na převodu jazyka Google AI Language. Je určen k provádění různých úloh zpracování přirozeného jazyka flexibilním převodem vstupního textu na výstupní text.
Jak to funguje?
T5 je postaven na architektuře Transformer a byl trénován pomocí učení bez dozoru na obrovském množství textových dat. T5, na rozdíl od předchozích jazykových modelů, je trénován na různé úkoly, včetně porozumění jazyku, odpovídání na otázky, shrnutí a překladu.
To umožňuje T5 provádět četné úlohy jemným doladěním modelu na méně specifických zadáních.
Kde se T5 používá?
T5 má několik potenciálních aplikací ve zpracování přirozeného jazyka. Může být použit k vytváření chatbotů, virtuálních asistentů a dalších konverzačních systémů umělé inteligence schopných porozumět a reagovat na vstupy z přirozeného jazyka. T5 lze také využít pro činnosti, jako je jazykový překlad, sumarizace a dokončování textu.
T5 poskytla společnost Google jako open source a komunita NLP jej široce přijala pro různé aplikace, jako je kategorizace textu, odpovídání na otázky a strojový překlad.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) je pokročilý jazykový model vytvořený jazykem Google AI Language. Jeho cílem je zlepšit výkon modelů zpracování přirozeného jazyka, aby se splnila rostoucí poptávka po složitějších jazykových úlohách.
Jak to funguje?
Podobně jako u mnoha dalších oblíbených jazykových modelů, jako jsou BERT a GPT, je PaLM model založený na transformátoru. Jeho design a metodika školení jej však odlišují od ostatních modelů.
Pro zlepšení výkonu a dovedností zobecnění je PaLM trénován pomocí paradigmatu učení s více úkoly, které modelu umožňuje současně se učit z mnoha výzev.
Kde používáme PaLM?
Palm lze použít pro různé úkoly NLP, zejména ty, které vyžadují hluboké porozumění přirozenému jazyku. Je užitečný pro analýzu sentimentu, odpovídání na otázky, jazykové modelování, strojový překlad a mnoho dalších věcí.
Chcete-li zlepšit dovednosti zpracování jazyka u různých programů a nástrojů, jako jsou chatboti, virtuální asistenti a systémy rozpoznávání hlasu, lze je do nich také přidat.
Celkově vzato je PaLM slibná technologie se širokou škálou možných aplikací díky své schopnosti škálovat možnosti zpracování jazyka.
Proč investovat do čističky vzduchu?
A konečně, zpracování přirozeného jazyka (NLP) změnilo způsob, jakým se zabýváme technologií, což nám umožňuje mluvit se stroji více lidským způsobem.
NLP se díky nedávným průlomům stalo přesnější a efektivnější než kdykoli předtím strojové učení, zejména při konstrukci rozsáhlých jazykových modelů, jako jsou GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA a PaLM.
Jak NLP postupuje, můžeme očekávat, že se budou objevovat stále výkonnější a sofistikovanější jazykové modely s potenciálem změnit způsob, jakým se propojujeme s technologiemi, komunikujeme spolu a jak chápeme složitost lidského jazyka.
Napsat komentář