Věděli jste, že počítače mohou vytvářet texty, které jsou téměř totožné s tím, co mohou psát lidé?
Díky pokroku v AI jsme svědky vlny velkých jazykových modelů.
Nyní pracují v bezprecedentním měřítku!
Tyto modely můžeme použít v různých zajímavých případech. V tomto článku se podíváme na některé vzrušující aplikace velkých jazykových modelů.
Co máme na mysli velkými jazykovými modely?
Velké jazykové modely jsou modely umělé inteligence, které jsou vyvinuty k interpretaci a vytváření lidského jazyka. Tyto modely využívají pokročilé přístupy strojového učení.
Například používají hluboké učení prozkoumat obrovské objemy textových dat. A rozumí vzorcům a strukturám přirozeného jazyka.
Modely jsou trénovány na masivních souborech dat, jako jsou knihy, noviny a webové stránky. Tímto způsobem mohou pochopit složitosti lidského jazyka. Mohou tedy vytvářet obsah, který je k nerozeznání od materiálu psaného lidmi.
Jaké jsou příklady těchto jazykových modelů?
- GPT-3:Jedná se o špičkový jazykový model vytvořený OpenAI, který je schopen generovat text, odpovídat na otázky a řadu dalších úloh NLP.
- BERTI: Toto je silný jazykový model vytvořený společností Google které lze použít pro některé úkoly, jako je odpovídání na otázky a jazykový překlad.
- XLNet: Tento pokročilý jazykový model byl vytvořen společností Google a Carnegie Mellon University a využívá novou školicí techniku ke zlepšení porozumění a produkce skutečného jazyka.
- RoBERTa: Tento jazykový model vytvořil Facebook a je založen na architektuře BERT. Dosáhl špičkového výkonu v různých aplikacích zahrnujících zpracování přirozeného jazyka.
- T5: Převod textu na text byl vytvořen společností Google a mohou být přizpůsobeny pro různé účely zahrnující zpracování přirozeného jazyka.
- GShard: Google vytvořil distribuovaný tréninkový rámec, který lze použít k trénování rozsáhlých jazykových modelů.
- Megatron: NVIDIA vysoce výkonný systém výuky jazykových modelů, který dokáže trénovat modely až s 8.3 miliardami parametrů.
- ALBERT: Jedná se o efektivnější a škálovatelnější „odlehčenou“ verzi BERT vytvořenou společnostmi Google a Toyota Technological Institute v Chicagu.
- ELECTRA: Google a Stanfordská univerzita vytvořily jazykový model, který využívá novou předtréninkovou strategii nazvanou „diskriminační předškolení“, aby zvýšil svůj výkon v navazujících úkolech.
- Reformátor: Jedná se o jazykový model Google, který využívá efektivnější mechanismus pozornosti, který umožňuje trénování větších modelů s rychlejším vyvozováním.
Jaké jsou tedy případy použití těchto velkých jazykových modelů?
Významné případy použití velkých jazykových modelů
Analýza sentimentu
Tyto modely mohou vyhodnotit text a rozhodnout, zda je sentiment dobrý, negativní nebo neutrální. Většinou využívají zpracování přirozeného jazyka a strojové učení přístupy k tomu.
Vzhledem ke své schopnosti rozpoznat kontext a význam slov ve frázi se modely jako BERT a RoBERTa používají pro analýza sentimentu.
Analýza sentimentu je s jazykovými modely stále přesnější a efektivnější. Analýzu sentimentu můžeme použít v celé řadě odvětví, jako je marketing, služby zákazníkům a další.
Chatboti a konverzační agenti
Konverzační agenti a chatboti se stávají populárními v celé řadě aplikací. Používáme je v zákaznickém servisu a prodeji, stejně jako ve školství a zdravotnictví. Velké jazykové modely jsou jádrem těchto systémů.
Dokážou interpretovat a reagovat na lidské vstupy v přirozeném jazyce. Modely jako GPT-3 a BERT se často používají v chatbotech k vytváření poutavějších odpovědí.
Tyto modely jsou trénovány na enormních objemech textových dat. Dokážou porozumět vzorcům a strukturám lidského jazyka a napodobovat je. Chatboti mohou výrazně zvýšit zapojení zákazníků.
Jazyk Překlad
Díky velkým jazykovým modelům dokážeme přeložit text z jednoho jazyka do druhého s mimořádnou přesností. Tyto modely rozumí složitosti několika jazyků. A jsou vzájemně propojeni tím, že jsou školeni na obrovském množství vícejazyčných textových dat.
Mezi oblíbené modely jazykového překladu patří OpenAI GPT-3, Facebook M2M-100 a Google Neural Machine Translation (NMT). Díky revolučním změnám, které tyto modely přinesly, je nyní mnohem jednodušší komunikovat s jednotlivci po celém světě.
Textová sumarizace
Shrnutí textu je proces redukce dlouhého textu na shrnutí při zachování klíčových bodů. Velké jazykové modely dokáže prozkoumat a porozumět struktuře textu. To jim umožňuje poskytovat přesné souhrny, což je v této oblasti činí velmi užitečnými.
Pro textové souhrnné úlohy byly nasazeny modely jako BERT a GPT-3. Vykazují výjimečnou efektivitu při vytváření souhrnů, které shrnují hlavní myšlenky dokumentu.
Můžeme extrahovat informace z dlouhého textu, který má zásadní uplatnění v médiích, právu a vzdělávání.
Odpověď na otázku
Poskytnout stroji otázku a očekávat, že přijde s vhodnou odpovědí, se ve zpracování přirozeného jazyka nazývá zodpovídání otázek. Velké jazykové modely jako GPT-3 a BERT byly vytvořeny s tímto cílem.
Tyto modely zkoumají vstupní dotaz a vybírají z dat nejrelevantnější informace.
Tyto modely zkoumají vstupní dotaz a vybírají z obrovského množství informací ta nejrelevantnější data. To je možné pomocí sofistikovaných neuronové sítě.
Díky síle těchto modelů můžeme vyvinout systémy pro objevování řešení komplikovaných problémů. To posílí naši schopnost učit se a rozhodovat.
Tvorba obsahu a generování textu
Velké jazykové modely vytvářejí vysoce kvalitní a poutavý obsah pro různá odvětví. Tyto modely mohou skládat články, příspěvky na sociálních sítích, popisy produktů a další. Oblíbeným modelem je v tomto případě například GPT-3.
Vytváří obsah, který je těžké odlišit od textu napsaného lidmi. Použitím těchto modelů mohou společnosti ušetřit čas a náklady. Mohou se mnohem snadněji spojit se svým publikem.
Rozpoznávání řeči a přepis řeči do textu
Rozpoznávání řeči a přepis řeči do textu využívají velké jazykové modely.
Tyto modely jsou zejména trénovány na zvukových datech. A zaměstnávají pokročilé algoritmy strojového učení přesně přepsat mluvená slova do textu. Wav2vec, vyvinutý Facebook AI, je jedním z příkladů jazykového modelu používaného pro rozpoznávání řeči.
Tento model je trénován tak, aby rozpoznával a extrahoval relevantní charakteristiky z audio vstupů. Může být použit pro rozpoznávání řeči nebo jiné úlohy zpracování přirozeného jazyka.
Společnosti mohou zvýšit kvalitu a rychlost svých přepisových služeb a zároveň snížit náklady a zvýšit efektivitu přijetím masivních jazykových modelů.
Shrnutí, jak vypadá budoucnost?
Velké jazykové modely budou hrát důležitou roli v různých odvětvích. Výzkumníci a vývojáři se snaží tyto modely vylepšit, aby byly výkonnější.
Můžeme lépe porozumět kontextu a zvýšit efektivitu a přesnost. Také můžeme těžit z intuitivnějšího a bezproblémovějšího uživatelského zážitku na různých platformách.
Mohou změnit způsob, jakým komunikujeme a zapojujeme se do technologií.
Napsat komentář