Mae Natural Language Processing (NLP) wedi trawsnewid sut rydym yn ymgysylltu â pheiriannau. Nawr, gall ein apps a'n meddalwedd brosesu a deall iaith ddynol.
Fel disgyblaeth deallusrwydd artiffisial, mae NLP yn canolbwyntio ar ryngweithio iaith naturiol rhwng cyfrifiaduron a phobl.
Mae'n helpu peiriannau i ddadansoddi, deall a syntheseiddio iaith ddynol, gan agor llu o gymwysiadau fel adnabod lleferydd, cyfieithu peirianyddol, dadansoddiad teimlad, a chatbots.
Mae wedi gwneud datblygiad aruthrol yn y blynyddoedd diwethaf, gan ganiatáu i beiriannau nid yn unig ddeall iaith ond hefyd ei defnyddio'n greadigol ac yn briodol.
Yn yr erthygl hon, byddwn yn edrych ar y gwahanol fodelau iaith NLP. Felly, dilynwch ymlaen, a gadewch i ni ddysgu am y modelau hyn!
1. BERT
Mae BERT (Cynrychiolaethau Amgodiwr Deugyfeiriadol gan Drawsnewidwyr) yn fodel iaith arloesol Prosesu Iaith Naturiol (NLP). Fe'i crëwyd yn 2018 gan g ac mae'n seiliedig ar bensaernïaeth y Transformer, a rhwydwaith nefol wedi'i adeiladu i ddehongli mewnbwn dilyniannol.
Mae BERT yn fodel iaith sydd wedi'i hyfforddi ymlaen llaw, sy'n golygu ei fod wedi'i hyfforddi ar symiau enfawr o ddata testun i adnabod patrymau a strwythur iaith naturiol.
Mae BERT yn fodel deugyfeiriadol, sy'n golygu y gall amgyffred cyd-destun ac ystyr geiriau yn dibynnu ar eu hymadroddion blaenorol a dilynol, gan ei wneud yn fwy llwyddiannus wrth ddeall ystyr brawddegau cymhleth.
Sut mae'n gweithio?
Defnyddir dysgu heb oruchwyliaeth i hyfforddi BERT ar symiau enfawr o ddata testun. Mae BERT yn ennill y gallu i ganfod geiriau coll mewn brawddeg neu i gategoreiddio brawddegau yn ystod hyfforddiant.
Gyda chymorth yr hyfforddiant hwn, gall BERT gynhyrchu mewnosodiadau o ansawdd uchel y gellir eu cymhwyso i amrywiaeth o dasgau NLP, gan gynnwys dadansoddi teimladau, categoreiddio testun, ateb cwestiynau, a mwy.
Yn ogystal, gellir gwella BERT ar brosiect penodol trwy ddefnyddio set ddata lai i ganolbwyntio ar y dasg honno'n benodol.
Ble mae Bert yn cael ei Ddefnyddio?
Defnyddir BERT yn aml mewn ystod eang o gymwysiadau NLP poblogaidd. Mae Google, er enghraifft, wedi ei ddefnyddio i gynyddu cywirdeb ei ganlyniadau peiriannau chwilio, tra bod Facebook wedi ei ddefnyddio i wella ei algorithmau argymell.
Mae BERT hefyd wedi cael ei ddefnyddio i ddadansoddi teimladau chatbot, cyfieithu peirianyddol, a deall iaith naturiol.
Yn ogystal, mae BERT wedi cael ei gyflogi mewn sawl un ymchwil academaidd papurau i wella perfformiad modelau NLP ar amrywiaeth o dasgau. Yn gyffredinol, mae BERT wedi dod yn arf anhepgor ar gyfer academyddion ac ymarferwyr NLP, a rhagwelir y bydd ei ddylanwad ar y ddisgyblaeth yn cynyddu ymhellach.
2. Roberta
Mae RoBERTa (Ymagwedd BERT Optimized Cadarn) yn fodel iaith ar gyfer prosesu iaith naturiol a ryddhawyd gan Facebook AI yn 2019. Mae'n fersiwn well o BERT gyda'r nod o oresgyn rhai o anfanteision y model BERT gwreiddiol.
Hyfforddwyd RoBERTa mewn modd tebyg i BERT, ac eithrio bod RoBERTa yn defnyddio mwy o ddata hyfforddi ac yn gwella'r broses hyfforddi i gael perfformiad uwch.
Mae RoBERTa, fel BERT, yn fodel iaith sydd wedi'i hyfforddi ymlaen llaw y gellir ei fireinio i gyflawni cywirdeb uchel mewn swydd benodol.
Sut mae'n gweithio?
Mae RoBERTa yn defnyddio strategaeth ddysgu hunan-oruchwyliol i hyfforddi ar swm mawr o ddata testun. Mae'n dysgu rhagweld geiriau coll mewn brawddegau a chategoreiddio ymadroddion yn grwpiau gwahanol yn ystod yr hyfforddiant.
Mae RoBERTa hefyd yn defnyddio sawl dull hyfforddi soffistigedig, megis masgio deinamig, i gynyddu gallu'r model i gyffredinoli i ddata newydd.
At hynny, er mwyn cynyddu ei gywirdeb, mae RoBERTa yn trosoli llawer iawn o ddata o sawl ffynhonnell, gan gynnwys Wikipedia, Common Crawl, a BooksCorpus.
Ble Allwn Ni Ddefnyddio RoBERTa?
Defnyddir Roberta yn gyffredin ar gyfer dadansoddi teimladau, categoreiddio testun, endid a enwir adnabod, cyfieithu peirianyddol, ac ateb cwestiynau.
Gellir ei ddefnyddio i dynnu mewnwelediadau perthnasol o ddata testun distrwythur megis cyfryngau cymdeithasol, adolygiadau defnyddwyr, erthyglau newyddion, a ffynonellau eraill.
Mae RoBERTa wedi'i ddefnyddio mewn cymwysiadau mwy penodol, megis crynhoi dogfennau, creu testun, ac adnabod lleferydd, yn ogystal â'r tasgau NLP confensiynol hyn. Fe'i defnyddiwyd hefyd i wella cywirdeb chatbots, cynorthwywyr rhithwir, a systemau AI sgwrsio eraill.
3. GPT-3 OpenAI
Mae GPT-3 (Trawsnewidydd Cyn-hyfforddedig Generative 3) yn fodel iaith OpenAI sy'n cynhyrchu ysgrifennu tebyg i ddyn gan ddefnyddio technegau dysgu dwfn. GPT-3 yw un o'r modelau iaith mwyaf a luniwyd erioed, gyda 175 biliwn o baramedrau.
Hyfforddwyd y model ar ystod eang o ddata testun, gan gynnwys llyfrau, papurau, a thudalennau gwe, a gall bellach greu cynnwys ar amrywiaeth o themâu.
Sut mae'n gweithio?
Mae GPT-3 yn cynhyrchu testun gan ddefnyddio dull dysgu heb oruchwyliaeth. Mae hyn yn awgrymu nad yw'r model yn cael ei addysgu'n fwriadol i gyflawni unrhyw swydd benodol, ond yn hytrach mae'n dysgu creu testun trwy sylwi ar batrymau mewn symiau enfawr o ddata testun.
Drwy ei hyfforddi ar setiau data llai, penodol i dasgau, efallai y bydd y model wedyn yn cael ei fireinio ar gyfer tasgau penodol fel cwblhau testun neu ddadansoddi teimladau.
Meysydd Defnydd
Mae gan GPT-3 nifer o gymwysiadau ym maes prosesu iaith naturiol. Mae cwblhau testun, cyfieithu iaith, dadansoddi teimladau, a chymwysiadau eraill yn bosibl gyda'r model. Mae GPT-3 hefyd wedi cael ei ddefnyddio i greu barddoniaeth, straeon newyddion, a chod cyfrifiadurol.
Un o'r cymwysiadau GPT-3 mwyaf posibl yw creu chatbots a chynorthwywyr rhithwir. Oherwydd bod y model yn gallu creu testun tebyg i ddyn, mae'n addas iawn ar gyfer cymwysiadau sgyrsiol.
Mae GPT-3 hefyd wedi'i ddefnyddio i gynhyrchu cynnwys wedi'i deilwra ar gyfer gwefannau a llwyfannau cyfryngau cymdeithasol, yn ogystal â chynorthwyo gyda dadansoddi data ac ymchwil.
4. GPT-4
GPT-4 yw'r model iaith mwyaf diweddar a soffistigedig yng nghyfres GPT OpenAI. Gyda pharamedrau rhyfeddol o 10 triliwn, rhagwelir y bydd yn perfformio'n well na'i ragflaenydd, GPT-3, ac yn dod yn un o fodelau AI mwyaf pwerus y byd.
Sut mae'n gweithio?
Mae GPT-4 yn cynhyrchu testun iaith naturiol gan ddefnyddio soffistigedig algorithmau dysgu dwfn. Mae wedi'i hyfforddi ar set ddata testun helaeth sy'n cynnwys llyfrau, cyfnodolion, a thudalennau gwe, gan ganiatáu iddo greu cynnwys ar ystod eang o bynciau.
At hynny, trwy ei hyfforddi ar setiau data llai, tasg-benodol, gellir mireinio GPT-4 ar gyfer tasgau penodol fel ateb cwestiynau neu grynhoi.
Meysydd Defnydd
Oherwydd ei faint enfawr a'i alluoedd uwchraddol, mae GPT-4 yn cynnig amrywiaeth eang o gymwysiadau.
Un o'i ddefnyddiau mwyaf addawol yw prosesu iaith naturiol, lle y gellir ei ddefnyddio datblygu chatbots, cynorthwywyr rhithwir, a systemau cyfieithu iaith sy'n gallu cynhyrchu atebion iaith naturiol sydd bron yn anwahanadwy oddi wrth y rhai a gynhyrchir gan bobl.
Gellir defnyddio GPT-4 mewn addysg hefyd.
Gellir defnyddio'r cysyniad i ddatblygu systemau tiwtora deallus sy'n gallu addasu i arddull dysgu myfyriwr a darparu adborth a chymorth unigol. Gall hyn helpu i wella ansawdd addysg a gwneud dysgu yn fwy hygyrch i bawb.
5. XLNet
Mae XLNet yn fodel iaith arloesol a grëwyd yn 2019 gan Brifysgol Carnegie Mellon ac ymchwilwyr AI Google. Mae ei bensaernïaeth yn seiliedig ar bensaernïaeth trawsnewidyddion, a ddefnyddir hefyd mewn BERT a modelau iaith eraill.
Mae XLNet, ar y llaw arall, yn cyflwyno strategaeth cyn-hyfforddiant chwyldroadol sy'n ei alluogi i berfformio'n well na modelau eraill ar amrywiaeth o dasgau prosesu iaith naturiol.
Sut mae'n gweithio?
Crëwyd XLNet gan ddefnyddio dull modelu iaith auto-atchweliadol, sy'n cynnwys rhagfynegi'r gair nesaf mewn dilyniant testun yn seiliedig ar y rhai blaenorol.
Mae XLNet, ar y llaw arall, yn mabwysiadu dull deugyfeiriadol sy'n gwerthuso'r holl amnewidiadau posibl o eiriau mewn ymadrodd, yn hytrach na modelau iaith eraill sy'n defnyddio dull o'r chwith i'r dde neu o'r dde i'r chwith. Mae hyn yn ei alluogi i ddal perthnasoedd geiriau hirdymor a gwneud rhagfynegiadau mwy cywir.
Mae XLNet yn cyfuno technegau soffistigedig megis amgodio lleoliadol cymharol a mecanwaith ailddigwydd ar lefel segment yn ychwanegol at ei strategaeth cyn-hyfforddiant chwyldroadol.
Mae'r strategaethau hyn yn cyfrannu at berfformiad cyffredinol y model ac yn ei alluogi i ymdrin ag ystod eang o dasgau prosesu iaith naturiol, megis cyfieithu iaith, dadansoddi teimladau, ac adnabod endid a enwir.
Meysydd Defnydd ar gyfer XLNet
Mae nodweddion soffistigedig a hyblygrwydd XLNet yn ei wneud yn arf effeithiol ar gyfer ystod eang o gymwysiadau prosesu iaith naturiol, gan gynnwys chatbots a chynorthwywyr rhithwir, cyfieithu iaith, a dadansoddi teimladau.
Bydd ei ddatblygiad parhaus a'i ymgorffori â meddalwedd ac apiau bron yn sicr yn arwain at achosion defnydd hyd yn oed yn fwy diddorol yn y dyfodol.
6. ELECTRA
Mae ELECTRA yn fodel prosesu iaith naturiol blaengar a grëwyd gan ymchwilwyr Google. Mae'n sefyll am “Dysgu Amgodiwr yn Effeithlon sy'n Dosbarthu Amnewidiadau Tocyn yn Gywir” ac mae'n enwog am ei gywirdeb a'i gyflymder eithriadol.
Sut mae'n gweithio?
Mae ELECTRA yn gweithio trwy amnewid cyfran o docynnau dilyniant testun gyda thocynnau wedi'u cynhyrchu. Pwrpas y model yw rhagweld yn gywir a yw pob tocyn cyfnewid yn ddilys neu'n ffugiad. Mae ELECTRA yn dysgu storio cysylltiadau cyd-destunol rhwng geiriau mewn dilyniant testun yn fwy effeithlon o ganlyniad.
At hynny, oherwydd bod ELECTRA yn creu tocynnau ffug yn hytrach na chuddio rhai gwirioneddol, gall ddefnyddio setiau hyfforddi a chyfnodau hyfforddi llawer mwy heb brofi'r un pryderon gorffidiol ag y mae modelau iaith safonol wedi'u cuddio.
Meysydd Defnydd
Gellir defnyddio ELECTRA hefyd ar gyfer dadansoddi teimladau, sy'n golygu nodi naws emosiynol testun.
Gyda'i allu i ddysgu o destun wedi'i guddio a heb ei guddio, gellid defnyddio ELECTRA i greu modelau dadansoddi teimladau mwy cywir a all ddeall cynildeb ieithyddol yn well a darparu mewnwelediadau mwy ystyrlon.
7.T5
Mae T5, neu Drawsnewidydd Trosglwyddo Testun-i-Destun, yn fodel iaith sy'n seiliedig ar drawsnewidydd Google AI Language. Bwriedir cyflawni tasgau prosesu iaith naturiol gwahanol trwy gyfieithu testun mewnbwn i destun allbwn yn hyblyg.
Sut mae'n gweithio?
Mae T5 wedi'i seilio ar bensaernïaeth Transformer a chafodd ei hyfforddi gan ddefnyddio dysgu heb oruchwyliaeth ar swm helaeth o ddata testun. Mae T5, yn wahanol i fodelau iaith blaenorol, yn cael ei hyfforddi ar amrywiaeth o dasgau, gan gynnwys deall iaith, ateb cwestiynau, crynhoi, a chyfieithu.
Mae hyn yn galluogi T5 i wneud nifer o dasgau trwy fireinio'r model ar fewnbwn llai tasg-benodol.
Ble Mae T5 yn Defnyddio?
Mae gan T5 nifer o gymwysiadau posibl mewn prosesu iaith naturiol. Gellir ei ddefnyddio i greu chatbots, cynorthwywyr rhithwir, a systemau AI sgwrsio eraill sy'n gallu deall ac ymateb i fewnbwn iaith naturiol. Gellir defnyddio T5 hefyd ar gyfer gweithgareddau megis cyfieithu iaith, crynhoi, a chwblhau testun.
Darparwyd T5 ffynhonnell agored gan Google ac mae wedi cael ei groesawu'n eang gan y gymuned NLP ar gyfer amrywiaeth o gymwysiadau megis categoreiddio testun, ateb cwestiynau, a chyfieithu peirianyddol.
8. PaLM
Mae PaLM (Model Iaith Pathways) yn fodel iaith uwch a grëwyd gan Google AI Language. Bwriedir gwella perfformiad modelau prosesu iaith naturiol i fodloni'r galw cynyddol am dasgau iaith mwy cymhleth.
Sut mae'n gweithio?
Yn debyg i lawer o fodelau iaith poblogaidd eraill fel BERT a GPT, mae PaLM yn fodel sy'n seiliedig ar drawsnewidydd. Fodd bynnag, mae ei gynllun a'i fethodoleg hyfforddi yn ei osod ar wahân i fodelau eraill.
Er mwyn gwella sgiliau perfformiad a chyffredinoli, caiff PaLM ei hyfforddi gan ddefnyddio patrwm dysgu aml-dasg sy'n galluogi'r model i ddysgu o heriau niferus ar yr un pryd.
Ble Ydym Ni'n Defnyddio PaLM?
Gellir defnyddio palmwydd ar gyfer amrywiaeth o dasgau NLP, yn enwedig y rhai sy'n galw am ddealltwriaeth ddofn o iaith naturiol. Mae'n ddefnyddiol ar gyfer dadansoddi teimladau, ateb cwestiynau, modelu iaith, cyfieithu peirianyddol, a llawer o bethau eraill.
Er mwyn gwella sgiliau prosesu iaith gwahanol raglenni ac offer fel chatbots, cynorthwywyr rhithwir, a systemau adnabod llais, gellir ei ychwanegu atynt hefyd.
Yn gyffredinol, mae PaLM yn dechnoleg addawol gydag ystod eang o gymwysiadau posibl oherwydd ei allu i gynyddu galluoedd prosesu iaith.
Casgliad
Yn olaf, mae prosesu iaith naturiol (NLP) wedi trawsnewid y ffordd yr ydym yn ymgysylltu â thechnoleg, gan ganiatáu inni siarad â pheiriannau mewn modd mwy dynol.
Mae NLP wedi tyfu'n fwy cywir ac effeithlon nag erioed o'r blaen oherwydd datblygiadau diweddar yn dysgu peiriant, yn arbennig wrth adeiladu modelau iaith ar raddfa fawr fel GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA, a PaLM.
Wrth i NLP symud ymlaen, efallai y byddwn yn disgwyl gweld modelau iaith cynyddol bwerus a soffistigedig yn dod i’r amlwg, gyda’r potensial i drawsnewid sut rydym yn cysylltu â thechnoleg, yn cyfathrebu â’n gilydd, ac yn deall cymhlethdod iaith ddynol.
Gadael ymateb