Oeddech chi'n gwybod y gall cyfrifiaduron gynhyrchu testunau sydd bron yn union yr un fath â'r hyn y gall bodau dynol ei ysgrifennu?
Diolch i ddatblygiadau mewn AI rydym yn gweld ton mewn modelau iaith Mawr.
Nawr, maen nhw'n gweithio ar raddfa na welwyd ei thebyg o'r blaen!
Gallwn ddefnyddio'r modelau hyn mewn amrywiaeth o achosion diddorol. Yn yr erthygl hon, byddwn yn edrych ar rai o gymwysiadau cyffrous modelau iaith mawr.
Beth Ydym yn ei Olygu wrth Fodelau Iaith Mawr?
Mae modelau iaith mawr yn fodelau AI sy'n cael eu datblygu i ddehongli a chreu iaith ddynol. Mae'r modelau hyn yn defnyddio dulliau dysgu peiriant uwch.
Er enghraifft, maent yn defnyddio dysgu dwfn i archwilio symiau enfawr o ddata testun. Ac, maent yn deall patrymau a strwythurau iaith naturiol.
Mae'r modelau wedi'u hyfforddi ar setiau data enfawr fel llyfrau, papurau a thudalennau gwe. Fel hyn, gallant amgyffred cymhlethdodau iaith ddynol. Felly, gallant greu cynnwys na ellir ei wahaniaethu oddi wrth ddeunydd a ysgrifennwyd gan ddyn.
Beth yw rhai enghreifftiau o'r modelau iaith hyn?
- GPT-3:Mae hwn yn fodel iaith blaengar a grëwyd gan OpenAI sy'n gallu cynhyrchu testun, ateb cwestiynau, ac amrywiaeth o dasgau NLP eraill.
- BERT: Mae hwn yn fodel iaith grymus a grëwyd gan google y gellir eu defnyddio ar gyfer rhai tasgau, fel ateb cwestiynau a chyfieithu iaith.
- XLNet: Crëwyd y model iaith uwch hwn gan Google a Phrifysgol Carnegie Mellon ac mae'n defnyddio techneg hyfforddi newydd i wella ei ddealltwriaeth a'i chynhyrchiad o iaith wirioneddol.
- RoBERTa: Crëwyd y model iaith hwn gan Facebook ac mae'n seiliedig ar bensaernïaeth BERT. Mae wedi cyflawni perfformiad blaengar ar amrywiaeth o gymwysiadau sy'n ymwneud â phrosesu iaith naturiol.
- T5: trawsnewidydd trosglwyddo testun-i-destun ei greu gan google a gellir eu teilwra at amrywiaeth o ddibenion sy'n ymwneud â phrosesu iaith naturiol.
- GShard: Creodd Google fframwaith hyfforddi gwasgaredig y gellir ei ddefnyddio i hyfforddi modelau iaith ar raddfa fawr.
- megatron: NVIDIA's system hyfforddi model iaith perfformiad uchel, a all hyfforddi modelau gyda hyd at 8.3 biliwn o baramedrau.
- ALBERT: Mae'n fersiwn “lite” mwy effeithlon a graddadwy o BERT a grëwyd gan Google a Toyota Technological Institute yn Chicago.
- ELECTRA: Creodd Google a Phrifysgol Stanford fodel iaith sy'n defnyddio strategaeth cyn-hyfforddiant newydd o'r enw “cyn-hyfforddiant gwahaniaethol” i hybu ei pherfformiad ar dasgau i lawr yr afon.
- Diwygwr: Mae'n fodel iaith Google sy'n defnyddio mecanwaith sylw mwy effeithlon i alluogi hyfforddi modelau mwy gyda chasgliad cyflymach.
Felly, beth yw achosion defnydd y modelau iaith mawr hyn?
Achosion Defnydd Sylweddol o Fodelau Iaith Mawr
Dadansoddiad sentiment
Gall y modelau hyn werthuso testun a phenderfynu a yw'r teimlad yn dda, yn negyddol neu'n niwtral. Yn bennaf, maent yn cyflogi prosesu iaith naturiol a dysgu peiriant ymagweddau at wneud hyn.
Oherwydd eu gallu i adnabod cyd-destun ac ystyr geiriau mewn ymadrodd, defnyddir modelau fel BERT a RoBERTa ar gyfer dadansoddiad teimlad.
Mae dadansoddi teimlad yn dod yn fwyfwy manwl gywir ac effeithlon gyda modelau iaith. Gallwn ddefnyddio dadansoddiad teimlad mewn ystod eang o sectorau megis marchnata, gwasanaeth cwsmeriaid, a mwy.
Chatbots ac asiantau sgwrsio
Mae asiantau sgwrsio a chatbots yn dod yn boblogaidd mewn ystod eang o gymwysiadau. Rydym yn cael eu defnyddio mewn gwasanaeth cwsmeriaid a gwerthu yn ogystal ag addysg a gofal iechyd. Mae modelau iaith mawr wrth galon y systemau hyn.
Gallant ddehongli ac ymateb i fewnbwn dynol mewn iaith naturiol. Mae modelau fel GPT-3 a BERT yn aml yn cael eu defnyddio mewn chatbots i greu atebion mwy deniadol.
Mae'r modelau hyn wedi'u hyfforddi ar symiau enfawr o ddata testun. Gallant ddeall ac efelychu patrymau a strwythurau iaith dynol. Gall Chatbots wella ymgysylltiad cwsmeriaid yn sylweddol.
Cyfieithu Iaith
Gallwn gyfieithu testun o un iaith i'r llall yn hynod fanwl gywir diolch i fodelau iaith mawr. Mae'r modelau hyn yn deall cymhlethdodau sawl iaith. Ac, maent yn ymwneud â'i gilydd trwy gael eu hyfforddi ar symiau enfawr o ddata testun amlieithog.
Mae modelau cyfieithu iaith poblogaidd yn cynnwys GPT-3 OpenAI, M2M-100 Facebook, a Neural Machine Translation (NMT). Oherwydd y newidiadau chwyldroadol a ddaeth yn sgil y modelau hyn, mae bellach yn llawer symlach rhyngweithio ag unigolion ledled y byd.
Crynhoi testun
Crynhoi testun yw'r broses o leihau testun hir i grynodeb tra'n cadw'r pwyntiau allweddol. Modelau iaith mawr yn gallu archwilio a deall strwythur testun. Mae hyn yn eu galluogi i ddarparu crynodebau manwl gywir, gan eu gwneud yn ddefnyddiol iawn yn y maes hwn.
Ar gyfer tasgau crynodeb testun, mae modelau fel BERT a GPT-3, wedi'u defnyddio. Dangosant effeithiolrwydd rhagorol wrth gynhyrchu crynodebau sy'n crynhoi prif syniadau dogfen.
Gallwn dynnu gwybodaeth o destun hir sydd â chymwysiadau hanfodol yn y cyfryngau, y gyfraith, ac addysg.
Ateb cwestiwn
Gelwir darparu peiriant gyda chwestiwn a disgwyl iddo ddod o hyd i ymateb priodol yn ateb cwestiwn mewn prosesu iaith naturiol. Mae modelau iaith mawr fel GPT-3 a BERT wedi'u creu gyda'r nod hwn mewn golwg.
Mae'r modelau hyn yn archwilio'r ymholiad mewnbwn ac yn dewis y wybodaeth fwyaf perthnasol o'r data.
Mae'r modelau hyn yn archwilio'r ymholiad mewnbwn ac yn dewis y data mwyaf perthnasol o symiau enfawr o wybodaeth. Mae hyn yn bosibl trwy ddefnyddio soffistigedig rhwydweithiau nefol.
Gyda grym y modelau hyn, gallwn ddatblygu systemau ar gyfer dod o hyd i atebion i faterion cymhleth. Bydd hyn yn gwella ein gallu i ddysgu a gwneud penderfyniadau.
Creu cynnwys a chynhyrchu testun
Mae modelau iaith mawr yn cynhyrchu cynnwys deniadol o ansawdd uchel ar gyfer amrywiaeth o sectorau. Gall y modelau hyn gyfansoddi erthyglau, postiadau cyfryngau cymdeithasol, disgrifiadau cynnyrch, a mwy. Er enghraifft, mae GPT-3 yn fodel poblogaidd yn yr achos hwn.
Mae'n creu cynnwys sy'n anodd ei wahaniaethu oddi wrth destun a ysgrifennwyd gan fodau dynol. Trwy ddefnyddio'r modelau hyn, gall cwmnïau arbed amser a chostau. Gallant gysylltu â'u cynulleidfa yn llawer haws.
Adnabod lleferydd a thrawsgrifio lleferydd-i-destun
Mae adnabod lleferydd a thrawsgrifio lleferydd-i-destun ill dau yn defnyddio modelau iaith mawr.
Mae'r modelau hyn, yn arbennig, wedi'u hyfforddi ar ddata sain. Ac, maent yn cyflogi uwch algorithmau dysgu peiriannau trawsgrifio geiriau llafar yn gywir i destun. Mae Wav2vec, a ddatblygwyd gan Facebook AI, yn un enghraifft o fodel iaith a ddefnyddir ar gyfer adnabod lleferydd.
Mae'r model hwn wedi'i hyfforddi i adnabod a thynnu nodweddion perthnasol o fewnbynnau sain. Gellir ei ddefnyddio ar gyfer adnabod lleferydd neu dasgau prosesu iaith naturiol eraill.
Gall cwmnïau gynyddu ansawdd a chyflymder eu gwasanaethau trawsgrifio tra'n gostwng costau a hybu effeithlonrwydd trwy fabwysiadu modelau iaith enfawr.
Amlapio, Sut Edrych Mae'r Dyfodol?
Bydd modelau iaith mawr yn chwarae rhan bwysig mewn amrywiaeth o ddiwydiannau. Mae ymchwilwyr a datblygwyr yn ceisio gwella'r modelau hyn i fod yn fwy pwerus.
Gallwn gael gwell dealltwriaeth o'r cyd-destun a gwell effeithlonrwydd a chywirdeb. Hefyd, gallwn elwa o brofiad defnyddiwr mwy greddfol a di-dor ar lwyfannau amrywiol.
Gallant newid y ffordd yr ydym yn cyfathrebu ac yn ymgysylltu â thechnoleg.
Gadael ymateb