Natural Language Processing (NLP) har transformeret, hvordan vi interagerer med maskiner. Nu kan vores apps og software behandle og forstå menneskeligt sprog.
Som en disciplin inden for kunstig intelligens fokuserer NLP på naturlig sproginteraktion mellem computere og mennesker.
Det hjælper maskiner med at analysere, forstå og syntetisere menneskeligt sprog, hvilket åbner op for et væld af applikationer såsom talegenkendelse, maskinoversættelse, følelser analyse, og chatbots.
Det har foretaget en enorm udvikling i de senere år, hvilket giver maskiner mulighed for ikke kun at forstå sproget, men også bruge det kreativt og passende.
I denne artikel vil vi tjekke de forskellige NLP-sprogmodeller ud. Så følg med, og lad os lære om disse modeller!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) er en banebrydende Natural Language Processing (NLP) sprogmodel. Den blev skabt i 2018 af g og er baseret på Transformer-arkitekturen, en neurale netværk bygget til at fortolke sekventielt input.
BERT er en præ-trænet sprogmodel, hvilket betyder, at den er blevet trænet i massive mængder tekstdata til at genkende naturlige sprogmønstre og struktur.
BERT er en tovejsmodel, hvilket betyder, at den kan forstå konteksten og betydningen af ord afhængigt af både deres tidligere og følgende sætninger, hvilket gør den mere vellykket til at forstå betydningen af komplicerede sætninger.
Hvordan virker det?
Uovervåget læring bruges til at træne BERT på enorme mængder tekstdata. BERT får evnen til at opdage manglende ord i en sætning eller at kategorisere sætninger under træning.
Ved hjælp af denne uddannelse kan BERT producere indlejringer af høj kvalitet, der kan anvendes til en række forskellige NLP-opgaver, herunder sentimentanalyse, tekstkategorisering, besvarelse af spørgsmål og mere.
Derudover kan BERT forbedres på et specifikt projekt ved at bruge et mindre datasæt til at fokusere specifikt på den pågældende opgave.
Hvor bruges Bert?
BERT bruges ofte i en lang række populære NLP-applikationer. Google har for eksempel brugt det til at øge nøjagtigheden af sine søgemaskineresultater, mens Facebook har brugt det til at forbedre sine anbefalingsalgoritmer.
BERT er også blevet brugt i chatbot-stemningsanalyse, maskinoversættelse og naturlig sprogforståelse.
Derudover har BERT været ansat i flere akademisk forskning papirer for at forbedre ydeevnen af NLP-modeller på en række forskellige opgaver. Samlet set er BERT blevet et uundværligt værktøj for NLP-akademikere og praktikere, og dets indflydelse på disciplinen forventes at stige yderligere.
2. Roberta
RobERTa (Robustly Optimized BERT Approach) er en sprogmodel for naturlig sprogbehandling udgivet af Facebook AI i 2019. Det er en forbedret version af BERT, der har til formål at overvinde nogle af den originale BERT-models ulemper.
RoBERTa blev trænet på en måde, der ligner BERT, med den undtagelse, at RoBERTa bruger flere træningsdata og forbedrer træningsprocessen for at opnå højere præstationer.
RoBERTa er ligesom BERT en fortrænet sprogmodel, der kan finjusteres for at opnå høj nøjagtighed på et givent job.
Hvordan virker det?
RobERTa bruger en selvovervåget læringsstrategi til at træne på en stor mængde tekstdata. Den lærer at forudsige manglende ord i sætninger og kategorisere sætninger i forskellige grupper under træningen.
RobERTa gør også brug af flere sofistikerede træningstilgange, såsom dynamisk maskering, for at øge modellens kapacitet til at generalisere til nye data.
For at øge dens nøjagtighed udnytter RoBERTa desuden en stor mængde data fra flere kilder, herunder Wikipedia, Common Crawl og BooksCorpus.
Hvor kan vi bruge Roberta?
Roberta bruges almindeligvis til sentimentanalyse, tekstkategorisering, navngivne enhed identifikation, maskinoversættelse og besvarelse af spørgsmål.
Det kan bruges til at udtrække relevant indsigt fra ustrukturerede tekstdata som f.eks sociale medier, forbrugeranmeldelser, nyhedsartikler og andre kilder.
RobERTa er blevet brugt i mere specifikke applikationer, såsom dokumentopsummering, tekstoprettelse og talegenkendelse, ud over disse konventionelle NLP-opgaver. Det er også blevet brugt til at forbedre chatbots, virtuelle assistenter og andre konversations-AI-systemers nøjagtighed.
3. OpenAI's GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) er en OpenAI-sprogmodel, der genererer menneskelignende skrivning ved hjælp af deep learning-teknikker. GPT-3 er en af de største sprogmodeller, der nogensinde er konstrueret, med 175 milliarder parametre.
Modellen blev trænet i en lang række tekstdata, herunder bøger, papirer og websider, og den kan nu skabe indhold om en række forskellige temaer.
Hvordan virker det?
GPT-3 genererer tekst ved hjælp af en uovervåget læringstilgang. Dette indebærer, at modellen ikke med vilje er undervist i at udføre et bestemt job, men i stedet lærer at skabe tekst ved at bemærke mønstre i enorme mængder tekstdata.
Ved at træne den på mindre, opgavespecifikke datasæt, kan modellen derefter finjusteres til specifikke opgaver som tekstfuldførelse eller sentimentanalyse.
Anvendelsesområder
GPT-3 har flere applikationer inden for naturlig sprogbehandling. Tekstfuldførelse, sprogoversættelse, sentimentanalyse og andre anvendelser er mulige med modellen. GPT-3 er også blevet brugt til at skabe poesi, nyhedshistorier og computerkode.
En af de mest potentielle GPT-3-applikationer er oprettelsen af chatbots og virtuelle assistenter. Fordi modellen kan skabe menneskelignende tekst, er den særdeles velegnet til samtaleapplikationer.
GPT-3 er også blevet brugt til at generere skræddersyet indhold til websteder og sociale medieplatforme, samt til at hjælpe med dataanalyse og forskning.
4. GPT-4
GPT-4 er den nyeste og sofistikerede sprogmodel i OpenAIs GPT-serie. Med forbløffende 10 billioner parametre er den forudsagt at overgå og overgå sin forgænger, GPT-3, og blive en af verdens mest kraftfulde AI-modeller.
Hvordan virker det?
GPT-4 genererer tekst i naturligt sprog ved hjælp af sofistikeret dyb læringsalgoritmer. Det er trænet i et stort tekstdatasæt, der inkluderer bøger, tidsskrifter og websider, hvilket gør det muligt for det at skabe indhold om en bred vifte af emner.
Ydermere kan GPT-4 ved at træne det på mindre, opgavespecifikke datasæt finjusteres til specifikke opgaver såsom besvarelse af spørgsmål eller opsummering.
Anvendelsesområder
På grund af sin enorme størrelse og overlegne muligheder tilbyder GPT-4 en bred vifte af applikationer.
En af dens mest lovende anvendelser er i naturlig sprogbehandling, hvor det kan være vant til udvikle chatbots, virtuelle assistenter og sprogoversættelsessystemer, der er i stand til at producere naturlige sprogsvar, der næsten ikke kan skelnes fra dem, der produceres af mennesker.
GPT-4 kan også bruges i undervisningen.
Konceptet kan bruges til at udvikle intelligente vejledningssystemer, der er i stand til at tilpasse sig en elevs læringsstil og give individualiseret feedback og hjælp. Dette kan bidrage til at forbedre uddannelseskvaliteten og gøre læring mere tilgængelig for alle.
5. XLNet
XLNet er en innovativ sprogmodel skabt i 2019 af Carnegie Mellon University og Google AI-forskere. Dens arkitektur er baseret på transformerarkitektur, som også bruges i BERT og andre sprogmodeller.
XLNet, på den anden side, præsenterer en revolutionerende før-træningsstrategi, der gør det muligt at udkonkurrere andre modeller på en række naturlige sprogbehandlingsopgaver.
Hvordan virker det?
XLNet blev oprettet ved hjælp af en autoregressiv sprogmodelleringstilgang, som omfatter forudsigelse af det næste ord i en tekstsekvens baseret på de foregående.
XLNet, på den anden side, vedtager en tovejsmetode, der evaluerer alle potentielle permutationer af ordene i en sætning, i modsætning til andre sprogmodeller, der bruger en venstre-til-højre eller højre-til-venstre tilgang. Dette gør det muligt for den at fange langsigtede ordrelationer og lave mere præcise forudsigelser.
XLNet kombinerer sofistikerede teknikker såsom relativ positionel kodning og en gentagelsesmekanisme på segmentniveau ud over dens revolutionerende før-træningsstrategi.
Disse strategier bidrager til modellens overordnede ydeevne og gør den i stand til at håndtere en bred vifte af naturlige sprogbehandlingsopgaver, såsom sprogoversættelse, sentimentanalyse og identifikation af navngivne enheder.
Brugsområder for XLNet
De sofistikerede funktioner og tilpasningsevnen ved XLNet gør det til et effektivt værktøj til en bred vifte af naturlige sprogbehandlingsapplikationer, herunder chatbots og virtuelle assistenter, sprogoversættelse og sentimentanalyse.
Dens løbende udvikling og inkorporering med software og apps vil næsten helt sikkert resultere i endnu mere fascinerende use cases i fremtiden.
6. ELEKTRA
ELECTRA er en banebrydende naturlig sprogbehandlingsmodel skabt af Google-forskere. Det står for "Efficiently Learning an Encoder that Classifieds Token Replacements Accurately" og er kendt for sin exceptionelle nøjagtighed og hastighed.
Hvordan virker det?
ELECTRA fungerer ved at erstatte en del af tekstsekvens-tokens med producerede tokens. Modellens formål er korrekt at forudsige, om hvert erstatningstoken er legitimt eller en forfalskning. ELECTRA lærer at gemme kontekstuelle associationer mellem ord i en tekstsekvens mere effektivt som et resultat.
Ydermere, fordi ELECTRA skaber falske tokens i stedet for at maskere faktiske, kan det anvende betydeligt større træningssæt og træningsperioder uden at opleve de samme overtilpasningsproblemer, som standardmaskerede sprogmodeller gør.
Anvendelsesområder
ELECTRA kan også bruges til sentimentanalyse, hvilket indebærer at identificere en teksts følelsesmæssige tone.
Med sin evne til at lære af både maskeret og umaskeret tekst, kan ELECTRA bruges til at skabe mere nøjagtige sentimentanalysemodeller, der bedre kan forstå sproglige finesser og levere mere meningsfuld indsigt.
7.T5
T5, eller Text-to-Text Transfer Transformer, er en Google AI Language transformer-baseret sprogmodel. Det er beregnet til at udføre forskellige naturlige sprogbehandlingsopgaver ved fleksibelt at oversætte inputtekst til outputtekst.
Hvordan virker det?
T5 er bygget på Transformer-arkitekturen og blev trænet ved hjælp af uovervåget læring på en stor mængde tekstdata. T5 er i modsætning til tidligere sprogmodeller trænet i en række forskellige opgaver, herunder sprogforståelse, besvarelse af spørgsmål, opsummering og oversættelse.
Dette gør T5 i stand til at udføre adskillige opgaver ved at finjustere modellen på mindre opgavespecifikke input.
Hvor bruges T5?
T5 har flere potentielle anvendelser inden for naturlig sprogbehandling. Det kan bruges til at skabe chatbots, virtuelle assistenter og andre samtale-AI-systemer, der er i stand til at forstå og reagere på naturligt sproginput. T5 kan også bruges til aktiviteter som sprogoversættelse, opsummering og færdiggørelse af tekst.
T5 blev leveret open source af Google og er blevet bredt omfavnet af NLP-fællesskabet til en række forskellige applikationer såsom tekstkategorisering, besvarelse af spørgsmål og maskinoversættelse.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) er en avanceret sprogmodel skabt af Google AI Language. Det er beregnet til at forbedre ydeevnen af naturlige sprogbehandlingsmodeller for at opfylde den voksende efterspørgsel efter mere komplicerede sprogopgaver.
Hvordan virker det?
I lighed med mange andre vellidte sprogmodeller som BERT og GPT, er PaLM en transformer-baseret model. Dens design og træningsmetodologi adskiller den dog fra andre modeller.
For at forbedre ydeevne og generaliseringsfærdigheder trænes PaLM ved hjælp af et multi-task læringsparadigme, der gør det muligt for modellen samtidig at lære af adskillige udfordringer.
Hvor bruger vi PaLM?
Palm kan bruges til en række NLP-opgaver, især dem, der kræver dyb forståelse af naturligt sprog. Det er nyttigt til sentimentanalyse, besvarelse af spørgsmål, sprogmodellering, maskinoversættelse og mange andre ting.
For at forbedre sprogbehandlingsfærdighederne i forskellige programmer og værktøjer som chatbots, virtuelle assistenter og stemmegenkendelsessystemer, kan det også føjes til dem.
Samlet set er PaLM en lovende teknologi med en bred vifte af mulige applikationer på grund af dens evne til at opskalere sprogbehandlingskapaciteter.
Konklusion
Endelig har naturlig sprogbehandling (NLP) transformeret den måde, vi interagerer med teknologi på, hvilket giver os mulighed for at tale med maskiner på en mere menneskelignende måde.
NLP er blevet mere præcis og effektiv end nogensinde før på grund af de seneste gennembrud inden for machine learning, især i konstruktionen af storskala sprogmodeller såsom GPT-4, RobERTa, XLNet, ELECTRA og PaLM.
Efterhånden som NLP udvikler sig, kan vi forvente at se stadig mere kraftfulde og sofistikerede sprogmodeller dukke op, med potentiale til at transformere, hvordan vi forbinder os med teknologi, kommunikerer med hinanden og forstår kompleksiteten af det menneskelige sprog.
Giv en kommentar