El procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha transformado la forma en que nos relacionamos con las máquinas. Ahora, nuestras aplicaciones y software pueden procesar y comprender el lenguaje humano.
Como disciplina de la inteligencia artificial, la PNL se centra en la interacción del lenguaje natural entre las computadoras y las personas.
Ayuda a las máquinas a analizar, comprender y sintetizar el lenguaje humano, abriendo una plétora de aplicaciones como reconocimiento de voz, traducción automática, análisis de los sentimientosy chatbots.
Ha tenido un enorme desarrollo en los últimos años, lo que permite que las máquinas no solo comprendan el lenguaje, sino que también lo utilicen de manera creativa y adecuada.
En este artículo, veremos los diferentes modelos de lenguaje de PNL. Entonces, ¡siga y aprendamos sobre estos modelos!
1.BERTO
BERT (Representaciones de codificador bidireccional de transformadores) es un modelo de lenguaje de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de vanguardia. Fue creado en 2018 por g y se basa en la arquitectura Transformer, un red neural Construido para interpretar entradas secuenciales.
BERT es un modelo de lenguaje preentrenado, lo que significa que ha sido entrenado en volúmenes masivos de datos de texto para reconocer patrones y estructuras de lenguaje natural.
BERT es un modelo bidireccional, lo que significa que puede comprender el contexto y el significado de las palabras según sus frases anteriores y posteriores, lo que lo hace más exitoso en la comprensión del significado de oraciones complicadas.
¿Como funciona?
El aprendizaje no supervisado se utiliza para entrenar BERT en cantidades masivas de datos de texto. BERT adquiere la capacidad de detectar palabras que faltan en una oración o clasificar oraciones durante el entrenamiento.
Con la ayuda de esta capacitación, BERT puede producir incrustaciones de alta calidad que se pueden aplicar a una variedad de tareas de NLP, incluido el análisis de sentimientos, la categorización de texto, la respuesta a preguntas y más.
Además, BERT se puede mejorar en un proyecto específico utilizando un conjunto de datos más pequeño para enfocarse en esa tarea específicamente.
¿Dónde se usa Bert?
BERT se utiliza con frecuencia en una amplia gama de aplicaciones populares de NLP. Google, por ejemplo, lo ha utilizado para aumentar la precisión de los resultados de su motor de búsqueda, mientras que Facebook lo ha utilizado para mejorar sus algoritmos de recomendación.
BERT también se ha utilizado en el análisis de sentimientos de chatbot, la traducción automática y la comprensión del lenguaje natural.
Además, BERT se ha empleado en varios la investigación académica documentos para mejorar el rendimiento de los modelos de PNL en una variedad de tareas. En general, BERT se ha convertido en una herramienta indispensable para los académicos y profesionales de la PNL, y se prevé que su influencia en la disciplina aumente aún más.
2. Roberto
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) es un modelo de lenguaje para el procesamiento del lenguaje natural lanzado por Facebook AI en 2019. Es una versión mejorada de BERT destinada a superar algunos de los inconvenientes del modelo BERT original.
RoBERTa se entrenó de manera similar a BERT, con la excepción de que RoBERTa usa más datos de entrenamiento y mejora el proceso de entrenamiento para obtener un mayor rendimiento.
Roberta, como BERT, es un modelo de lenguaje previamente entrenado que se puede ajustar para lograr una alta precisión en un trabajo determinado.
¿Como funciona?
RoBERTa utiliza una estrategia de aprendizaje autosupervisado para entrenar en una gran cantidad de datos de texto. Aprende a predecir las palabras que faltan en las oraciones y clasifica las frases en distintos grupos durante el entrenamiento.
RoBERTa también hace uso de varios enfoques de entrenamiento sofisticados, como el enmascaramiento dinámico, para aumentar la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos.
Además, para aumentar su precisión, RoBERTa aprovecha una gran cantidad de datos de varias fuentes, incluidas Wikipedia, Common Crawl y BooksCorpus.
¿Dónde podemos usar Roberta?
Roberta se usa comúnmente para análisis de sentimientos, categorización de texto, entidad nombrada identificación, traducción automática y respuesta a preguntas.
Se puede utilizar para extraer información relevante de datos de texto no estructurados, como redes sociales, reseñas de consumidores, artículos de noticias y otras fuentes.
RoBERTa se ha utilizado en aplicaciones más específicas, como resumen de documentos, creación de texto y reconocimiento de voz, además de estas tareas convencionales de PNL. También se ha utilizado para mejorar la precisión de los chatbots, los asistentes virtuales y otros sistemas de IA conversacionales.
3. GPT-3 de OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) es un modelo de lenguaje OpenAI que genera una escritura similar a la humana utilizando técnicas de aprendizaje profundo. GPT-3 es uno de los modelos de lenguaje más grandes jamás construidos, con 175 mil millones de parámetros.
El modelo se entrenó en una amplia gama de datos de texto, incluidos libros, documentos y páginas web, y ahora puede crear contenido sobre una variedad de temas.
¿Como funciona?
GPT-3 genera texto utilizando un enfoque de aprendizaje no supervisado. Esto implica que al modelo no se le enseña intencionalmente a ejecutar ningún trabajo en particular, sino que aprende a crear texto al notar patrones en enormes volúmenes de datos de texto.
Al entrenarlo en conjuntos de datos específicos de tareas más pequeños, el modelo puede ajustarse para tareas específicas como completar texto o analizar opiniones.
Áreas de uso
GPT-3 tiene varias aplicaciones en el campo del procesamiento del lenguaje natural. La finalización de texto, la traducción de idiomas, el análisis de sentimientos y otras aplicaciones son posibles con el modelo. GPT-3 también se ha utilizado para crear poesía, noticias y código informático.
Una de las aplicaciones de GPT-3 con más potencial es la creación de chatbots y asistentes virtuales. Debido a que el modelo puede crear texto similar al humano, es muy adecuado para aplicaciones conversacionales.
GPT-3 también se ha utilizado para generar contenido personalizado para sitios web y plataformas de redes sociales, así como para ayudar en el análisis y la investigación de datos.
4.GPT-4
GPT-4 es el modelo de lenguaje más reciente y sofisticado de la serie GPT de OpenAI. Con la asombrosa cifra de 10 billones de parámetros, se prevé que supere y supere a su predecesor, GPT-3, y se convierta en uno de los modelos de IA más potentes del mundo.
¿Como funciona?
GPT-4 genera texto en lenguaje natural utilizando sofisticados algoritmos de aprendizaje profundo. Está entrenado en un vasto conjunto de datos de texto que incluye libros, revistas y páginas web, lo que le permite crear contenido sobre una amplia gama de temas.
Además, al entrenarlo en conjuntos de datos específicos de tareas más pequeños, GPT-4 puede ajustarse para tareas específicas, como la respuesta a preguntas o el resumen.
Áreas de uso
Debido a su gran tamaño y capacidades superiores, GPT-4 ofrece una amplia variedad de aplicaciones.
Uno de sus usos más prometedores es en el procesamiento del lenguaje natural, donde se puede utilizar para desarrollar chatbots, asistentes virtuales y sistemas de traducción de idiomas capaces de producir respuestas en lenguaje natural que son casi indistinguibles de las producidas por personas.
GPT-4 también podría usarse en educación.
El concepto se puede utilizar para desarrollar sistemas de tutoría inteligentes capaces de adaptarse al estilo de aprendizaje de un estudiante y brindar retroalimentación y ayuda individualizadas. Esto puede ayudar a mejorar la calidad de la educación y hacer que el aprendizaje sea más accesible para todos.
5.XLNet
XLNet es un modelo de lenguaje innovador creado en 2019 por investigadores de la Universidad Carnegie Mellon y Google AI. Su arquitectura se basa en la arquitectura de transformadores, que también se utiliza en BERT y otros modelos de lenguaje.
XLNet, por otro lado, presenta una estrategia revolucionaria de pre-entrenamiento que le permite superar a otros modelos en una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural.
¿Como funciona?
XLNet se creó utilizando un enfoque de modelado de lenguaje autorregresivo, que incluye la predicción de la siguiente palabra en una secuencia de texto basada en las anteriores.
XLNet, por otro lado, adopta un método bidireccional que evalúa todas las posibles permutaciones de las palabras en una frase, a diferencia de otros modelos de lenguaje que utilizan un enfoque de izquierda a derecha o de derecha a izquierda. Esto le permite captar relaciones de palabras a largo plazo y hacer predicciones más precisas.
XLNet combina técnicas sofisticadas como la codificación posicional relativa y un mecanismo de recurrencia a nivel de segmento además de su revolucionaria estrategia de preentrenamiento.
Estas estrategias contribuyen al rendimiento general del modelo y le permiten manejar una amplia gama de tareas de procesamiento de lenguaje natural, como la traducción de idiomas, el análisis de sentimientos y la identificación de entidades nombradas.
Áreas de uso de XLNet
Las características sofisticadas y la adaptabilidad de XLNet la convierten en una herramienta eficaz para una amplia gama de aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural, incluidos chatbots y asistentes virtuales, traducción de idiomas y análisis de sentimientos.
Es casi seguro que su desarrollo continuo y su incorporación con software y aplicaciones darán como resultado casos de uso aún más fascinantes en el futuro.
6. ELECTRA
ELECTRA es un modelo de procesamiento de lenguaje natural de vanguardia creado por investigadores de Google. Significa "Aprendizaje eficiente de un codificador que clasifica los reemplazos de token con precisión" y es conocido por su precisión y velocidad excepcionales.
¿Como funciona?
ELECTRA funciona reemplazando una parte de los tokens de secuencia de texto con tokens producidos. El propósito del modelo es pronosticar adecuadamente si cada ficha de reemplazo es legítima o una falsificación. Como resultado, ELECTRA aprende a almacenar asociaciones contextuales entre palabras en una secuencia de texto de manera más eficiente.
Además, debido a que ELECTRA crea tokens falsos en lugar de enmascarar los reales, puede emplear conjuntos de entrenamiento y períodos de entrenamiento significativamente más grandes sin experimentar las mismas preocupaciones de sobreajuste que los modelos estándar de lenguaje enmascarado.
Áreas de uso
ELECTRA también se puede utilizar para el análisis de sentimientos, lo que implica identificar el tono emocional de un texto.
Con su capacidad para aprender de texto enmascarado y no enmascarado, ELECTRA podría utilizarse para crear modelos de análisis de sentimientos más precisos que puedan comprender mejor las sutilezas lingüísticas y brindar información más significativa.
7.T5
T5, o Transformador de transferencia de texto a texto, es un modelo de idioma basado en el transformador de Google AI Language. Está destinado a ejecutar diferentes tareas de procesamiento de lenguaje natural mediante la traducción flexible del texto de entrada al texto de salida.
¿Como funciona?
T5 se basa en la arquitectura Transformer y se entrenó utilizando aprendizaje no supervisado en una gran cantidad de datos de texto. T5, a diferencia de los modelos de lenguaje anteriores, está capacitado en una variedad de tareas, que incluyen comprensión del lenguaje, respuesta a preguntas, resumen y traducción.
Esto permite que T5 realice numerosos trabajos al ajustar el modelo con una entrada menos específica de la tarea.
¿Dónde se usa T5?
T5 tiene varias aplicaciones potenciales en el procesamiento del lenguaje natural. Puede usarse para crear chatbots, asistentes virtuales y otros sistemas de IA conversacionales capaces de comprender y responder a entradas de lenguaje natural. T5 también se puede utilizar para actividades como traducción de idiomas, resúmenes y finalización de textos.
Google proporcionó T5 como código abierto y la comunidad de NLP lo ha adoptado ampliamente para una variedad de aplicaciones, como la categorización de texto, la respuesta a preguntas y la traducción automática.
8. Palma
PaLM (Pathways Language Model) es un modelo de lenguaje avanzado creado por Google AI Language. Su objetivo es mejorar el rendimiento de los modelos de procesamiento del lenguaje natural para satisfacer la creciente demanda de tareas lingüísticas más complicadas.
¿Como funciona?
Al igual que muchos otros modelos de lenguaje populares como BERT y GPT, PaLM es un modelo basado en transformadores. Sin embargo, su diseño y metodología de entrenamiento lo diferencian de otros modelos.
Para mejorar el rendimiento y las habilidades de generalización, PaLM se entrena utilizando un paradigma de aprendizaje multitarea que permite que el modelo aprenda simultáneamente de numerosos desafíos.
¿Dónde usamos PaLM?
Palm se puede usar para una variedad de tareas de PNL, especialmente aquellas que requieren una comprensión profunda del lenguaje natural. Es útil para el análisis de sentimientos, responder preguntas, modelado de lenguaje, traducción automática y muchas otras cosas.
Para mejorar las habilidades de procesamiento del lenguaje de diferentes programas y herramientas como chatbots, asistentes virtuales y sistemas de reconocimiento de voz, también se puede agregar a ellos.
En general, PaLM es una tecnología prometedora con una amplia gama de posibles aplicaciones debido a su capacidad para ampliar las capacidades de procesamiento del lenguaje.
Conclusión
Finalmente, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha transformado la forma en que nos relacionamos con la tecnología, permitiéndonos hablar con las máquinas de una manera más humana.
La PNL se ha vuelto más precisa y eficiente que nunca debido a los recientes avances en máquina de aprendizaje, especialmente en la construcción de modelos de lenguaje a gran escala como GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA y PaLM.
A medida que avanza la PNL, podemos esperar ver surgir modelos de lenguaje cada vez más poderosos y sofisticados, con el potencial de transformar la forma en que nos conectamos con la tecnología, nos comunicamos entre nosotros y comprendemos la complejidad del lenguaje humano.
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