Natural Language Processing (NLP) transformis kiel ni okupiĝas kun maŝinoj. Nun niaj programoj kaj programoj povas prilabori kaj kompreni homan lingvon.
Kiel disciplino de artefarita inteligenteco, NLP temigas naturlingvan interagon inter komputiloj kaj homoj.
Ĝi helpas maŝinojn analizi, kompreni kaj sintezi homan lingvon, malfermante multajn aplikojn kiel ekzemple parolrekono, maŝintradukado, sento-analizo, kaj babilrotoj.
Ĝi faris enorman evoluon en la lastaj jaroj, permesante al maŝinoj ne nur kompreni lingvon sed ankaŭ uzi ĝin kreive kaj taŭge.
En ĉi tiu artikolo, ni kontrolos la malsamajn NLP-lingvajn modelojn. Do, sekvu, kaj ni lernu pri ĉi tiuj modeloj!
1. BERT
BERT (Dudirekta Encoder Representations de Transformiloj) estas avangarda Natural Language Processing (NLP) lingvomodelo. Ĝi estis kreita en 2018 de g kaj baziĝas sur la Transformer-arkitekturo, a Neŭra reto konstruita por interpreti sinsekvan enigaĵon.
BERT estas antaŭtrejnita lingvomodelo, kio signifas, ke ĝi estis trejnita sur amasaj volumoj de tekstaj datumoj por rekoni naturlingvajn ŝablonojn kaj strukturon.
BERT estas dudirekta modelo, kio signifas, ke ĝi povas kapti la kuntekston kaj signifon de vortoj depende de kaj iliaj antaŭaj kaj sekvaj frazoj, igante ĝin pli sukcesa por kompreni la signifon de komplikaj frazoj.
Kiel Ĝi funkcias?
Nekontrolita lernado estas uzata por trejni BERT pri amasaj kvantoj de tekstaj datumoj. BERT akiras la kapablon detekti mankantajn vortojn en frazo aŭ kategoriigi frazojn dum trejnado.
Kun la helpo de ĉi tiu trejnado, BERT povas produkti altkvalitajn enkonstruaĵojn, kiuj povas esti aplikataj al diversaj NLP-taskoj, inkluzive de analizo de sentoj, tekstkategoriizado, demando-respondo kaj pli.
Plie, BERT povas esti plibonigita en specifa projekto uzante pli malgrandan datumaron por temigi tiun taskon specife.
Kie estas Bert Uzita?
BERT estas ofte utiligita en larĝa gamo de popularaj NLP-aplikoj. Guglo, ekzemple, uzis ĝin por pliigi la precizecon de siaj serĉmotorrezultoj, dum Facebook uzis ĝin por plibonigi siajn rekomendalgoritmojn.
BERT ankaŭ estis utiligita en babilbotsenta analizo, maŝintradukado, kaj naturlingva kompreno.
Krome, BERT estis dungita en pluraj akademia esplorado artikoloj por plibonigi la agadon de NLP-modeloj pri diversaj taskoj. Ĝenerale, BERT fariĝis nemalhavebla ilo por NLP-akademiuloj kaj praktikistoj, kaj ĝia influo sur la disciplino estas projekciita pliiĝi.
2. Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) estas lingvomodelo por naturlingva prilaborado publikigita de Facebook AI en 2019. Ĝi estas plibonigita versio de BERT celanta venki kelkajn el la malavantaĝoj de la originala BERT-modelo.
RoBERTa estis trejnita en maniero simila al BERT, kun la escepto ke RoBERTa uzas pli da trejnaddatenoj kaj plibonigas la trejnadprocezon por akiri pli altan efikecon.
RoBERTa, kiel BERT, estas antaŭtrejnita lingvomodelo kiu povas esti fajnagordita por atingi altan precizecon en difinita laboro.
Kiel Ĝi funkcias?
Roberta uzas memkontrolitan lernstrategion por trejni pri granda kvanto da tekstaj datumoj. Ĝi lernas antaŭdiri mankantajn vortojn en frazoj kaj kategoriigi frazojn en apartajn grupojn dum trejnado.
Roberta ankaŭ uzas plurajn sofistikajn trejnajn alirojn, kiel ekzemple dinamika maskado, por pliigi la kapaciton de la modelo ĝeneraligi al novaj datenoj.
Krome, por pliigi ĝian precizecon, RoBERTa utiligas vastan kvanton da datumoj de pluraj fontoj, inkluzive de Vikipedio, Common Crawl kaj BooksCorpus.
Kie Ni Povas Uzi Roberta?
Roberta estas ofte uzata por sentanalizo, tekstkategoriado, nomita ento identigo, maŝintradukado, kaj demanda respondado.
Ĝi povas esti uzata por ĉerpi koncernajn komprenojn de nestrukturitaj tekstaj datumoj kiel ekzemple sociaj rimedoj, konsumantrecenzoj, novaĵartikoloj, kaj aliaj fontoj.
RoBERTa estis utiligita en pli specifaj aplikoj, kiel ekzemple dokumenta resumo, tekstokreado, kaj parolrekono, aldone al tiuj konvenciaj NLP-taskoj. Ĝi ankaŭ estis uzata por plibonigi babilrotojn, virtualajn asistantojn kaj la precizecon de aliaj konversaciaj AI-sistemoj.
3. GPT-3 de OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer 3) estas OpenAI-lingva modelo kiu generas homsimilan skribon uzante profundajn lernajn teknikojn. GPT-3 estas unu el la plej grandaj lingvomodeloj iam konstruitaj, kun 175 miliardoj da parametroj.
La modelo estis trejnita sur larĝa gamo de tekstaj datumoj, inkluzive de libroj, artikoloj kaj retpaĝoj, kaj ĝi nun povas krei enhavon pri diversaj temoj.
Kiel Ĝi funkcias?
GPT-3 generas tekston uzante nekontrolitan lernan aliron. Tio implicas ke la modelo ne estas intence instruita por efektivigi ajnan specialan taskon, sed anstataŭe lernas krei tekston rimarkante padronojn en grandegaj volumoj de tekstodatenoj.
Trejnante ĝin sur pli malgrandaj, taskspecifaj datumaroj, la modelo tiam povas esti fajnagordita por specifaj taskoj kiel tekstkompletigo aŭ sentanalizo.
Areoj de Uzado
GPT-3 havas plurajn aplikojn en la kampo de naturlingva prilaborado. Tekstokompletigo, lingvotraduko, sentanalizo kaj aliaj aplikoj eblas kun la modelo. GPT-3 ankaŭ estis uzita por krei poezion, novaĵhistoriojn, kaj komputilkodon.
Unu el la plej eblaj GPT-3-aplikoj estas la kreado de babilrotoj kaj virtualaj asistantoj. Ĉar la modelo povas krei homsimilan tekston, ĝi estas tre taŭga por konversaciaj aplikoj.
GPT-3 ankaŭ estis uzita por generi tajloritan enhavon por retejoj kaj sociaj amaskomunikilaraj platformoj, same kiel por helpi pri datuma analizo kaj esplorado.
4. GPT-4
GPT-4 estas la plej lastatempa kaj altnivela lingvomodelo en la GPT-serio de OpenAI. Kun mirindaj 10 bilionoj da parametroj, ĝi antaŭvidas superi kaj superi sian antaŭulon, GPT-3, kaj fariĝos unu el la plej potencaj AI-modeloj de la mondo.
Kiel Ĝi funkcias?
GPT-4 generas naturlingvan tekston uzante kompleksan algoritmoj de profunda lernado. Ĝi estas trejnita sur vasta teksta datumaro, kiu inkluzivas librojn, ĵurnalojn kaj retpaĝojn, permesante al ĝi krei enhavon pri ampleksa gamo de temoj.
Krome, trejnante ĝin sur pli malgrandaj, task-specifaj datumaroj, GPT-4 povas esti fajnagordita por specifaj taskoj kiel ekzemple demando-respondo aŭ resumo.
Areoj de Uzado
Pro ĝia grandega grandeco kaj superaj kapabloj, GPT-4 ofertas vastan gamon de aplikoj.
Unu el ĝiaj plej promesplenaj uzoj estas en naturlingva prilaborado, kie ĝi povas esti uzata disvolvi babilrotojn, virtualaj asistantoj, kaj lingvaj traduksistemoj kapablaj produkti naturlingvajn respondojn kiuj estas preskaŭ nedistingeblaj de tiuj produktitaj de homoj.
GPT-4 ankaŭ povus esti uzata en edukado.
La koncepto povas esti utiligita por evoluigi inteligentajn instruadsistemojn kapablaj je adaptiĝo al la lernstilo de studento kaj disponigado de individuigita religo kaj helpo. Ĉi tio povas helpi plibonigi edukan kvaliton kaj fari lernadon pli alirebla por ĉiuj.
5. XLNet
XLNet estas pionira lingvomodelo kreita en 2019 de la esploristoj de Carnegie Mellon University kaj Google AI. Ĝia arkitekturo estas bazita sur transformilarkitekturo, kiu ankaŭ estas utiligita en BERT kaj aliaj lingvomodeloj.
XLNet, aliflanke, prezentas revolucian antaŭtrejnadstrategion kiu ebligas al ĝi superi aliajn modelojn en diversaj naturaj lingvopretigaj taskoj.
Kiel Ĝi funkcias?
XLNet estis kreita per aŭtoregresa lingvomodeliga aliro, kiu inkluzivas antaŭdiri la sekvan vorton en tekstsekvenco bazita sur la antaŭaj.
XLNet, aliflanke, adoptas dudirektan metodon kiu analizas ĉiujn eblajn permutaĵojn de la vortoj en frazo, kontraste al aliaj lingvomodeloj kiuj uzas maldekstren-dekstren aŭ dekstren-maldekstren aliron. Ĉi tio ebligas al ĝi kapti longtempajn vortrilatojn kaj fari pli precizajn antaŭdirojn.
XLNet kombinas sofistikajn teknikojn kiel ekzemple relativa pozicia kodigado kaj segment-nivela ripetiĝmekanismo aldone al ĝia revolucia antaŭtrejna strategio.
Tiuj strategioj kontribuas al la totala efikeco de la modelo kaj ebligas ĝin pritrakti larĝan gamon de naturlingvaj pretigaj taskoj, kiel ekzemple lingvotraduko, sentanalizo, kaj nomintidentigon.
Areoj de Uzado por XLNet
La altnivelaj funkcioj kaj adaptebleco de XLNet igas ĝin efika ilo por ampleksa gamo de naturlingvaj prilaboraj aplikoj, inkluzive de babilrotoj kaj virtualaj asistantoj, lingvotradukado kaj analizo de sentoj.
Ĝia daŭra evoluo kaj aliĝo al programaro kaj programoj preskaŭ certe rezultigos eĉ pli fascinajn uzkazojn estonte.
6. ELEKTRA
ELECTRA estas avangarda modelo pri natura lingvotraktado kreita de Guglo-esploristoj. Ĝi signifas "Efike Lernante Kodilon kiu Klasifikas Precize-Anstataŭaĵoj de Tokenoj" kaj estas fama pro sia escepta precizeco kaj rapideco.
Kiel Ĝi funkcias?
ELECTRA funkcias anstataŭigante parton de tekstsekvencaj ĵetonoj per produktitaj ĵetonoj. La celo de la modelo estas konvene prognozi ĉu ĉiu anstataŭiga ĵetono estas legitima aŭ falsaĵo. ELEKTRA lernas konservi kuntekstajn asociojn inter vortoj en tekstsekvenco pli efike kiel rezulto.
Krome, ĉar ELECTRA kreas falsajn ĵetonojn prefere ol maski faktajn, ĝi povas utiligi signife pli grandajn trejnajn arojn kaj trejnajn periodojn sen sperti la samajn trokonvenajn zorgojn, kiujn faras normaj maskitaj lingvomodeloj.
Areoj de Uzado
ELEKTRA ankaŭ povas esti uzata por analizo de sentoj, kio implicas identigi la emocian tonon de teksto.
Kun ĝia kapablo lerni de kaj maskita kaj nemaskita teksto, ELECTRA povus esti utiligita por krei pli precizajn setajn analizmodelojn kiuj povas pli bone kompreni lingvajn subtilaĵojn kaj liveri pli signifajn komprenojn.
7.T5
T5, aŭ Text-to-Text Transfer Transformer, estas Google AI Lingvo transform-bazita lingvomodelo. Ĝi intencas efektivigi malsamajn naturlingvajn prilaborajn taskojn per flekseble tradukado de eniga teksto al eligo de teksto.
Kiel Ĝi funkcias?
T5 estas konstruita sur la Transformer-arkitekturo kaj estis trejnita uzante nekontrolitan lernadon sur vasta kvanto de tekstaj datumoj. T5, male al antaŭaj lingvomodeloj, estas trejnita pri diversaj taskoj, inkluzive de lingvokompreno, demandorespondado, resumado kaj tradukado.
Ĉi tio ebligas al T5 fari multajn laborojn per fajnagordado de la modelo laŭ malpli taskospecifa enigo.
Kie T5 Uzas?
T5 havas plurajn eblajn aplikojn en naturlingva prilaborado. Ĝi povas esti uzata por krei babilrotojn, virtualajn asistantojn kaj aliajn konversaciajn AI-sistemojn kapablajn kompreni kaj respondi al naturlingva enigo. T5 ankaŭ povas esti utiligita por agadoj kiel ekzemple lingvotraduko, resumo, kaj tekstokompletigo.
T5 estis disponigita malfermfonte fare de Google kaj estis vaste akceptita fare de la NLP-komunumo por gamo da aplikoj kiel ekzemple tekstkategoriizado, demanda respondado, kaj maŝintradukado.
8. PALM
PaLM (Pathways Language Model) estas altnivela lingvomodelo kreita de Google AI Language. Ĝi intencas plibonigi la agadon de naturlingvaj prilaboraj modeloj por plenumi la kreskantan postulon je pli komplikaj lingvotaskoj.
Kiel Ĝi funkcias?
Simile al multaj aliaj ŝatataj lingvomodeloj kiel BERT kaj GPT, PaLM estas transformilo-bazita modelo. Tamen, ĝia dezajno kaj trejnadmetodaro distingas ĝin de aliaj modeloj.
Por plibonigi efikecon kaj ĝeneraligajn kapablojn, PaLM estas trejnita uzante plurtaskan lernparadigmon, kiu ebligas al la modelo samtempe lerni de multaj defioj.
Kie Ni Uzas PaLM?
Palmo povas esti uzata por diversaj NLP-taskoj, precipe tiuj, kiuj postulas profundan komprenon de natura lingvo. Ĝi estas utila por analizo de sentoj, respondado de demandoj, lingvomodelado, maŝintradukado kaj multaj aliaj aferoj.
Por plibonigi la lingvotraktadkapablojn de malsamaj programoj kaj iloj kiel babilbots, virtualaj asistantoj kaj voĉrekonaj sistemoj, ĝi ankaŭ povas esti aldonita al ili.
Ĝenerale, PaLM estas promesplena teknologio kun ampleksa gamo de eblaj aplikoj pro sia kapablo pligrandigi lingvopretigajn kapablojn.
konkludo
Finfine, naturlingva prilaborado (NLP) transformis la manieron kiel ni okupiĝas pri teknologio, permesante al ni paroli kun maŝinoj en pli homsimila maniero.
NLP kreskis pli preciza kaj efika ol iam antaŭe pro lastatempaj sukcesoj en maŝinlernado, precipe en la konstruado de grandskalaj lingvomodeloj kiel ekzemple GPT-4, Roberta, XLNet, ELECTRA, kaj PaLM.
Dum NLP progresas, ni eble atendas vidi ĉiam pli potencajn kaj altnivelajn lingvomodelojn aperi, kun la potencialo transformi kiel ni konektas kun teknologio, komunikas unu kun la alia, kaj komprenas la kompleksecon de homa lingvo.
Lasi Respondon