Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) έχει αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο ασχολούμαστε με τις μηχανές. Τώρα, οι εφαρμογές και το λογισμικό μας μπορούν να επεξεργαστούν και να κατανοήσουν την ανθρώπινη γλώσσα.
Ως κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης, το NLP εστιάζει στην αλληλεπίδραση φυσικής γλώσσας μεταξύ υπολογιστών και ανθρώπων.
Βοηθά τις μηχανές να αναλύουν, να κατανοούν και να συνθέτουν την ανθρώπινη γλώσσα, ανοίγοντας μια πληθώρα εφαρμογών όπως η αναγνώριση ομιλίας, η αυτόματη μετάφραση, Ανάλυση συναίσθημα, και chatbots.
Έχει κάνει τεράστια ανάπτυξη τα τελευταία χρόνια, επιτρέποντας στις μηχανές όχι μόνο να κατανοούν τη γλώσσα αλλά και να τη χρησιμοποιούν δημιουργικά και κατάλληλα.
Σε αυτό το άρθρο, θα δούμε τα διαφορετικά μοντέλα γλώσσας NLP. Ακολουθήστε, λοιπόν, και ας μάθουμε για αυτά τα μοντέλα!
1. ΜΠΕΡΤ
Το BERT (Amidirectional Encoder Representations from Transformers) είναι ένα μοντέλο γλώσσας αιχμής για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP). Δημιουργήθηκε το 2018 από την g και βασίζεται στην αρχιτεκτονική Transformer, α νευρικό σύστημα κατασκευασμένο για να ερμηνεύει τη διαδοχική είσοδο.
Το BERT είναι ένα προ-εκπαιδευμένο γλωσσικό μοντέλο, που σημαίνει ότι έχει εκπαιδευτεί σε τεράστιους όγκους δεδομένων κειμένου για να αναγνωρίζει μοτίβα και δομή φυσικής γλώσσας.
Το BERT είναι ένα αμφίδρομο μοντέλο, που σημαίνει ότι μπορεί να κατανοήσει το περιεχόμενο και τη σημασία των λέξεων ανάλογα με τις προηγούμενες και τις επόμενες φράσεις τους, καθιστώντας το πιο επιτυχημένο στην κατανόηση της έννοιας περίπλοκων προτάσεων.
Πώς λειτουργεί?
Η μάθηση χωρίς επίβλεψη χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση του BERT σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων κειμένου. Το BERT αποκτά την ικανότητα να ανιχνεύει λέξεις που λείπουν σε μια πρόταση ή να κατηγοριοποιεί τις προτάσεις κατά τη διάρκεια της προπόνησης.
Με τη βοήθεια αυτής της εκπαίδευσης, το BERT μπορεί να παράγει ενσωματώσεις υψηλής ποιότητας που μπορούν να εφαρμοστούν σε μια ποικιλία εργασιών NLP, όπως ανάλυση συναισθήματος, κατηγοριοποίηση κειμένου, απάντηση ερωτήσεων και άλλα.
Επιπλέον, το BERT μπορεί να βελτιωθεί σε ένα συγκεκριμένο έργο χρησιμοποιώντας ένα μικρότερο σύνολο δεδομένων για να εστιάσετε συγκεκριμένα σε αυτήν την εργασία.
Πού χρησιμοποιείται ο Bert;
Το BERT χρησιμοποιείται συχνά σε ένα ευρύ φάσμα δημοφιλών εφαρμογών NLP. Η Google, για παράδειγμα, το χρησιμοποίησε για να αυξήσει την ακρίβεια των αποτελεσμάτων της μηχανής αναζήτησής της, ενώ το Facebook το χρησιμοποίησε για να βελτιώσει τους αλγόριθμους συστάσεων.
Το BERT έχει επίσης χρησιμοποιηθεί στην ανάλυση συναισθημάτων chatbot, στη μηχανική μετάφραση και στην κατανόηση φυσικής γλώσσας.
Επιπλέον, η BERT έχει απασχοληθεί σε αρκετές ακαδημαϊκή έρευνα έγγραφα για τη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων NLP σε μια ποικιλία εργασιών. Συνολικά, το BERT έχει γίνει ένα απαραίτητο εργαλείο για τους ακαδημαϊκούς και τους επαγγελματίες του NLP και η επιρροή του στον κλάδο αναμένεται να αυξηθεί περαιτέρω.
2. Ρομπέρτα
Το RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) είναι ένα μοντέλο γλώσσας για επεξεργασία φυσικής γλώσσας που κυκλοφόρησε από το Facebook AI το 2019. Είναι μια βελτιωμένη έκδοση του BERT που έχει στόχο να ξεπεράσει ορισμένα από τα μειονεκτήματα του αρχικού μοντέλου BERT.
Το RoBERTa εκπαιδεύτηκε με τρόπο παρόμοιο με το BERT, με την εξαίρεση ότι το RoBERTa χρησιμοποιεί περισσότερα δεδομένα προπόνησης και βελτιώνει τη διαδικασία εκπαίδευσης για να αποκτήσει υψηλότερη απόδοση.
Το RoBERTa, όπως και το BERT, είναι ένα προεκπαιδευμένο γλωσσικό μοντέλο που μπορεί να βελτιωθεί ώστε να επιτυγχάνεται υψηλή ακρίβεια σε μια δεδομένη εργασία.
Πώς λειτουργεί?
Το RoBERTa χρησιμοποιεί μια αυτοεποπτευόμενη στρατηγική μάθησης για να εκπαιδεύσει σε μεγάλη ποσότητα δεδομένων κειμένου. Μαθαίνει να προβλέπει λέξεις που λείπουν σε προτάσεις και να κατηγοριοποιεί τις φράσεις σε ξεχωριστές ομάδες κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης.
Το RoBERTa χρησιμοποιεί επίσης πολλές εξελιγμένες προσεγγίσεις εκπαίδευσης, όπως η δυναμική κάλυψη, για να αυξήσει την ικανότητα του μοντέλου να γενικεύει σε νέα δεδομένα.
Επιπλέον, για να αυξήσει την ακρίβειά του, το RoBERTa αξιοποιεί μια τεράστια ποσότητα δεδομένων από διάφορες πηγές, συμπεριλαμβανομένων των Wikipedia, Common Crawl και BooksCorpus.
Πού μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε το RoBERTa;
Η Roberta χρησιμοποιείται συνήθως για ανάλυση συναισθήματος, κατηγοριοποίηση κειμένου, επώνυμη οντότητα αναγνώριση, αυτόματη μετάφραση και απάντηση ερωτήσεων.
Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εξαγωγή σχετικών πληροφοριών από μη δομημένα δεδομένα κειμένου όπως π.χ social media, κριτικές καταναλωτών, άρθρα ειδήσεων και άλλες πηγές.
Το RoBERTa έχει χρησιμοποιηθεί σε πιο συγκεκριμένες εφαρμογές, όπως η σύνοψη εγγράφων, η δημιουργία κειμένου και η αναγνώριση ομιλίας, εκτός από αυτές τις συμβατικές εργασίες NLP. Έχει επίσης χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση της ακρίβειας των chatbots, των εικονικών βοηθών και άλλων συστημάτων συνομιλίας AI.
3. GPT-3 του OpenAI
Το GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) είναι ένα μοντέλο γλώσσας OpenAI που δημιουργεί ανθρώπινη γραφή χρησιμοποιώντας τεχνικές βαθιάς μάθησης. Το GPT-3 είναι ένα από τα μεγαλύτερα μοντέλα γλώσσας που κατασκευάστηκαν ποτέ, με 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους.
Το μοντέλο εκπαιδεύτηκε σε ένα ευρύ φάσμα δεδομένων κειμένου, συμπεριλαμβανομένων βιβλίων, εγγράφων και ιστοσελίδων, και πλέον μπορεί να δημιουργήσει περιεχόμενο για μια ποικιλία θεμάτων.
Πώς λειτουργεί?
Το GPT-3 δημιουργεί κείμενο χρησιμοποιώντας μια προσέγγιση μάθησης χωρίς επίβλεψη. Αυτό σημαίνει ότι το μοντέλο δεν διδάσκεται σκόπιμα να εκτελεί κάποια συγκεκριμένη εργασία, αλλά μαθαίνει να δημιουργεί κείμενο παρατηρώντας μοτίβα σε τεράστιους όγκους δεδομένων κειμένου.
Εκπαιδεύοντάς το σε μικρότερα σύνολα δεδομένων για συγκεκριμένες εργασίες, το μοντέλο μπορεί στη συνέχεια να ρυθμιστεί με ακρίβεια για συγκεκριμένες εργασίες όπως η συμπλήρωση κειμένου ή η ανάλυση συναισθήματος.
Τομείς χρήσης
Το GPT-3 έχει αρκετές εφαρμογές στον τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Η συμπλήρωση κειμένου, η μετάφραση γλώσσας, η ανάλυση συναισθημάτων και άλλες εφαρμογές είναι δυνατές με το μοντέλο. Το GPT-3 έχει επίσης χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία ποίησης, ειδήσεων και κώδικα υπολογιστή.
Μία από τις πιο πιθανές εφαρμογές GPT-3 είναι η δημιουργία chatbots και εικονικών βοηθών. Επειδή το μοντέλο μπορεί να δημιουργήσει κείμενο που μοιάζει με άνθρωπο, είναι πολύ κατάλληλο για εφαρμογές συνομιλίας.
Το GPT-3 έχει επίσης χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία προσαρμοσμένου περιεχομένου για ιστότοπους και πλατφόρμες μέσων κοινωνικής δικτύωσης, καθώς και για βοήθεια στην ανάλυση δεδομένων και την έρευνα.
4. GPT-4
Το GPT-4 είναι το πιο πρόσφατο και εξελιγμένο μοντέλο γλώσσας στη σειρά GPT του OpenAI. Με εκπληκτικές 10 τρισεκατομμύρια παραμέτρους, προβλέπεται ότι θα ξεπεράσει και θα ξεπεράσει τον προκάτοχό του, το GPT-3, και θα γίνει ένα από τα πιο ισχυρά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης στον κόσμο.
Πώς λειτουργεί?
Το GPT-4 δημιουργεί κείμενο φυσικής γλώσσας χρησιμοποιώντας εξελιγμένα αλγορίθμων βαθιάς μάθησης. Εκπαιδεύεται σε ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων κειμένου που περιλαμβάνει βιβλία, περιοδικά και ιστοσελίδες, επιτρέποντάς του να δημιουργεί περιεχόμενο για ένα ευρύ φάσμα θεμάτων.
Επιπλέον, εκπαιδεύοντάς το σε μικρότερα σύνολα δεδομένων για συγκεκριμένες εργασίες, το GPT-4 μπορεί να ρυθμιστεί με ακρίβεια για συγκεκριμένες εργασίες, όπως η απάντηση σε ερωτήσεις ή η σύνοψη.
Τομείς χρήσης
Λόγω του τεράστιου μεγέθους και των ανώτερων δυνατοτήτων του, το GPT-4 προσφέρει μια μεγάλη ποικιλία εφαρμογών.
Μία από τις πιο υποσχόμενες χρήσεις του είναι στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας, όπου μπορεί να χρησιμοποιηθεί ανάπτυξη chatbots, εικονικούς βοηθούς και συστήματα μετάφρασης γλώσσας ικανά να παράγουν απαντήσεις σε φυσική γλώσσα που δεν διακρίνονται σχεδόν από αυτές που παράγονται από ανθρώπους.
Το GPT-4 μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί στην εκπαίδευση.
Η ιδέα μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη έξυπνων συστημάτων διδασκαλίας ικανών να προσαρμόζονται στο μαθησιακό στυλ του μαθητή και να παρέχουν εξατομικευμένη ανατροφοδότηση και βοήθεια. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στη βελτίωση της ποιότητας της εκπαίδευσης και να κάνει τη μάθηση πιο προσιτή σε όλους.
5. XLNet
Το XLNet είναι ένα καινοτόμο μοντέλο γλώσσας που δημιουργήθηκε το 2019 από ερευνητές του Πανεπιστημίου Carnegie Mellon και της Google AI. Η αρχιτεκτονική του βασίζεται στην αρχιτεκτονική μετασχηματιστή, η οποία χρησιμοποιείται επίσης στο BERT και σε άλλα γλωσσικά μοντέλα.
Το XLNet, από την άλλη πλευρά, παρουσιάζει μια επαναστατική στρατηγική προεκπαίδευσης που του επιτρέπει να ξεπερνά τα άλλα μοντέλα σε μια ποικιλία εργασιών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
Πώς λειτουργεί?
Το XLNet δημιουργήθηκε χρησιμοποιώντας μια προσέγγιση μοντελοποίησης γλώσσας αυτόματης παλινδρόμησης, η οποία περιλαμβάνει την πρόβλεψη της επόμενης λέξης σε μια ακολουθία κειμένου με βάση τις προηγούμενες.
Το XLNet, από την άλλη πλευρά, υιοθετεί μια αμφίδρομη μέθοδο που αξιολογεί όλες τις πιθανές μεταθέσεις των λέξεων σε μια φράση, σε αντίθεση με άλλα μοντέλα γλώσσας που χρησιμοποιούν μια προσέγγιση από αριστερά προς τα δεξιά ή από δεξιά προς τα αριστερά. Αυτό του δίνει τη δυνατότητα να πιάσει μακροπρόθεσμες σχέσεις λέξεων και να κάνει πιο ακριβείς προβλέψεις.
Το XLNet συνδυάζει εξελιγμένες τεχνικές, όπως η σχετική κωδικοποίηση θέσης και ένας μηχανισμός επανάληψης σε επίπεδο τμήματος, επιπλέον της επαναστατικής στρατηγικής προεκπαίδευσης.
Αυτές οι στρατηγικές συμβάλλουν στη συνολική απόδοση του μοντέλου και του δίνουν τη δυνατότητα να χειρίζεται ένα ευρύ φάσμα εργασιών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, όπως μετάφραση γλώσσας, ανάλυση συναισθήματος και αναγνώριση ονομαζόμενης οντότητας.
Τομείς χρήσης για το XLNet
Τα εξελιγμένα χαρακτηριστικά και η προσαρμοστικότητα του XLNet το καθιστούν αποτελεσματικό εργαλείο για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, συμπεριλαμβανομένων των chatbot και των εικονικών βοηθών, της μετάφρασης γλώσσας και της ανάλυσης συναισθημάτων.
Η συνεχής ανάπτυξη και ενσωμάτωσή του με λογισμικό και εφαρμογές είναι σχεδόν βέβαιο ότι θα οδηγήσει σε ακόμη πιο συναρπαστικές περιπτώσεις χρήσης στο μέλλον.
6. ΗΛΕΚΤΡΑ
Το ELECTRA είναι ένα μοντέλο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας αιχμής που δημιουργήθηκε από ερευνητές της Google. Αντιπροσωπεύει το "Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately" και είναι γνωστό για την εξαιρετική του ακρίβεια και ταχύτητα.
Πώς λειτουργεί?
Το ELECTRA λειτουργεί αντικαθιστώντας ένα τμήμα διακριτικών ακολουθίας κειμένου με παραγόμενα διακριτικά. Ο σκοπός του μοντέλου είναι να προβλέψει σωστά εάν κάθε διακριτικό αντικατάστασης είναι νόμιμο ή πλαστό. Το ΗΛΕΚΤΡΑ μαθαίνει να αποθηκεύει πιο αποτελεσματικά συσχετισμούς με βάση τα συμφραζόμενα μεταξύ λέξεων σε μια ακολουθία κειμένου.
Επιπλέον, επειδή το ELECTRA δημιουργεί ψεύτικα διακριτικά αντί να κρύβει τα πραγματικά, μπορεί να χρησιμοποιήσει σημαντικά μεγαλύτερα σετ εκπαίδευσης και περιόδους εκπαίδευσης χωρίς να αντιμετωπίζει τις ίδιες ανησυχίες υπερβολικής προσαρμογής που κάνουν τα τυπικά μοντέλα καλυμμένων γλωσσών.
Τομείς Χρήσης
Το ΗΛΕΚΤΡΑ μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση συναισθημάτων, η οποία συνεπάγεται τον προσδιορισμό του συναισθηματικού τόνου ενός κειμένου.
Με την ικανότητά του να μαθαίνει τόσο από καλυμμένο όσο και από ακάλυπτο κείμενο, το ELECTRA μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία πιο ακριβών μοντέλων ανάλυσης συναισθήματος που μπορούν να κατανοήσουν καλύτερα τις γλωσσικές λεπτότητες και να προσφέρουν πιο ουσιαστικές γνώσεις.
7. Τ5
Το T5, ή ο μετασχηματιστής μεταφοράς κειμένου σε κείμενο, είναι ένα μοντέλο γλώσσας που βασίζεται σε μετασχηματιστή Γλώσσας AI της Google. Προορίζεται για την εκτέλεση διαφορετικών εργασιών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας με ευέλικτη μετάφραση του κειμένου εισόδου σε κείμενο εξόδου.
Πώς λειτουργεί?
Το T5 είναι χτισμένο στην αρχιτεκτονική του Transformer και εκπαιδεύτηκε χρησιμοποιώντας μάθηση χωρίς επίβλεψη σε μια τεράστια ποσότητα δεδομένων κειμένου. Το T5, σε αντίθεση με τα προηγούμενα γλωσσικά μοντέλα, εκπαιδεύεται σε μια ποικιλία εργασιών, όπως η κατανόηση της γλώσσας, η απάντηση σε ερωτήσεις, η περίληψη και η μετάφραση.
Αυτό δίνει τη δυνατότητα στο T5 να κάνει πολλές εργασίες, προσαρμόζοντας το μοντέλο σε λιγότερες εισόδους για συγκεκριμένες εργασίες.
Πού χρησιμοποιείται το T5;
Το T5 έχει πολλές πιθανές εφαρμογές στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία chatbots, εικονικών βοηθών και άλλων συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας ικανά να κατανοούν και να ανταποκρίνονται στην εισαγωγή φυσικής γλώσσας. Το T5 μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για δραστηριότητες όπως η μετάφραση γλώσσας, η περίληψη και η συμπλήρωση κειμένου.
Το T5 παρέχεται ανοιχτού κώδικα από την Google και έχει γίνει ευρέως αποδεκτό από την κοινότητα του NLP για μια ποικιλία εφαρμογών, όπως η κατηγοριοποίηση κειμένου, η απάντηση ερωτήσεων και η αυτόματη μετάφραση.
8. ΠΑΛΜ
Το PaLM (Pathways Language Model) είναι ένα προηγμένο μοντέλο γλώσσας που δημιουργήθηκε από την Google AI Language. Προορίζεται να βελτιώσει την απόδοση των μοντέλων επεξεργασίας φυσικής γλώσσας για να ικανοποιήσει την αυξανόμενη ζήτηση για πιο περίπλοκες γλωσσικές εργασίες.
Πώς λειτουργεί?
Παρόμοια με πολλά άλλα δημοφιλή μοντέλα γλώσσας όπως το BERT και το GPT, το PaLM είναι ένα μοντέλο που βασίζεται σε μετασχηματιστές. Ωστόσο, η μεθοδολογία σχεδιασμού και εκπαίδευσης το ξεχωρίζει από άλλα μοντέλα.
Για τη βελτίωση της απόδοσης και των δεξιοτήτων γενίκευσης, το PaLM εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας ένα παράδειγμα μάθησης πολλαπλών εργασιών που επιτρέπει στο μοντέλο να μαθαίνει ταυτόχρονα από πολλές προκλήσεις.
Πού χρησιμοποιούμε το PalM;
Το Palm μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μια ποικιλία εργασιών NLP, ειδικά εκείνων που απαιτούν βαθιά κατανόηση της φυσικής γλώσσας. Είναι χρήσιμο για ανάλυση συναισθημάτων, απαντήσεις σε ερωτήσεις, μοντελοποίηση γλώσσας, μηχανική μετάφραση και πολλά άλλα.
Για να βελτιωθούν οι δεξιότητες επεξεργασίας γλώσσας διαφορετικών προγραμμάτων και εργαλείων όπως chatbot, εικονικοί βοηθοί και συστήματα αναγνώρισης φωνής, μπορεί επίσης να προστεθεί σε αυτά.
Συνολικά, το PaLM είναι μια πολλά υποσχόμενη τεχνολογία με ένα ευρύ φάσμα πιθανών εφαρμογών λόγω της ικανότητάς του να κλιμακώνει τις δυνατότητες επεξεργασίας γλώσσας.
Συμπέρασμα
Τέλος, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) έχει μεταμορφώσει τον τρόπο με τον οποίο ασχολούμαστε με την τεχνολογία, επιτρέποντάς μας να μιλάμε με μηχανές με πιο ανθρώπινο τρόπο.
Το NLP έχει γίνει πιο ακριβές και αποτελεσματικό από ποτέ λόγω των πρόσφατων ανακαλύψεων μάθηση μηχανής, ιδίως στην κατασκευή μοντέλων γλώσσας μεγάλης κλίμακας όπως GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA και PalM.
Καθώς το NLP προχωρά, μπορεί να περιμένουμε να δούμε να εμφανίζονται όλο και πιο ισχυρά και πιο εξελιγμένα γλωσσικά μοντέλα, με τη δυνατότητα να μεταμορφώσουν τον τρόπο με τον οποίο συνδεόμαστε με την τεχνολογία, επικοινωνούμε μεταξύ μας και κατανοούμε την πολυπλοκότητα της ανθρώπινης γλώσσας.
Αφήστε μια απάντηση