Loomuliku keele töötlemine (NLP) on muutnud seda, kuidas me masinatega suhtleme. Nüüd saavad meie rakendused ja tarkvara inimkeelt töödelda ja mõista.
Tehisintellekti distsipliinina keskendub NLP loomulikule keelelisele suhtlusele arvutite ja inimeste vahel.
See aitab masinatel inimkeelt analüüsida, mõista ja sünteesida, avades hulga rakendusi, nagu kõnetuvastus, masintõlge, sentiment analüüsja vestlusrobotid.
See on viimastel aastatel tohutult arenenud, võimaldades masinatel mitte ainult keelt mõista, vaid ka seda loovalt ja asjakohaselt kasutada.
Selles artiklis vaatleme erinevaid NLP keelemudeleid. Niisiis, järgige teksti ja tutvume nende mudelitega!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) on tipptasemel loomuliku keele töötlemise (NLP) keelemudel. Selle lõi 2018. aastal g ja see põhineb Transformeri arhitektuuril, a Närvivõrgus ehitatud järjestikuse sisendi tõlgendamiseks.
BERT on eelkoolitatud keelemudel, mis tähendab, et seda on õpetatud kasutama tohutul hulgal tekstiandmeid, et tuvastada loomuliku keele mustreid ja struktuuri.
BERT on kahesuunaline mudel, mis tähendab, et see suudab mõista sõnade konteksti ja tähendust olenevalt nii eelnevatest kui ka järgnevatest fraasidest, muutes selle keerukate lausete tähenduse mõistmisel edukamaks.
Kuidas see töötab?
Järelevalveta õppimist kasutatakse BERTi koolitamiseks tohutul hulgal tekstiandmetel. BERT omandab võime tuvastada lauses puuduvaid sõnu või kategoriseerida lauseid koolituse ajal.
Selle koolituse abil saab BERT toota kvaliteetseid manuseid, mida saab rakendada mitmesugustele NLP-ülesannetele, sealhulgas sentimentide analüüsile, teksti kategoriseerimisele, küsimustele vastamisele ja muule.
Lisaks saab BERT-i konkreetse projekti puhul täiustada, kasutades sellele ülesandele keskendumiseks väiksemat andmekogumit.
Kus Bertit kasutatakse?
BERT-i kasutatakse sageli paljudes populaarsetes NLP-rakendustes. Näiteks Google on seda kasutanud oma otsingumootori tulemuste täpsuse suurendamiseks, Facebook aga oma soovitusalgoritmide täiustamiseks.
BERT-i on kasutatud ka vestlusrobotite sentimentide analüüsis, masintõlkes ja loomuliku keele mõistmisel.
Lisaks on BERT töötanud mitmes akadeemilised uuringud paberid NLP mudelite toimivuse parandamiseks mitmesuguste ülesannete puhul. Üldiselt on BERTist saanud NLP akadeemikute ja praktikute jaoks asendamatu tööriist ning selle mõju distsipliinile kasvab prognooside kohaselt veelgi.
2. Roberta
RoBERTa (jõuliselt optimeeritud BERT-lähenemine) on loomuliku keele töötlemise keelemudel, mille Facebook AI avaldas 2019. aastal. See on BERT-i täiustatud versioon, mille eesmärk on ületada mõned algse BERT-mudeli puudused.
RoBERTa koolitati sarnaselt BERTiga, välja arvatud see, et RoBERTa kasutab rohkem treeningandmeid ja täiustab treeningprotsessi, et saavutada suurem tulemus.
RoBERTa, nagu ka BERT, on eelkoolitatud keelemudel, mida saab täpselt häälestada, et saavutada antud töö puhul suur täpsus.
Kuidas see töötab?
RoBERTa kasutab suure hulga tekstiandmetega treenimiseks enesekontrolliga õppimisstrateegiat. Treeningu käigus õpitakse ennustama lausetes puuduvaid sõnu ja kategoriseerima fraase erinevatesse rühmadesse.
RoBERTa kasutab ka mitmeid keerukaid koolitusmeetodeid, näiteks dünaamilist maskeerimist, et suurendada mudeli suutlikkust üldistada uusi andmeid.
Lisaks kasutab RoBERTa oma täpsuse suurendamiseks suurt hulka andmeid mitmest allikast, sealhulgas Wikipediast, Common Crawlist ja BooksCorpusest.
Kus saame RoBERTat kasutada?
Robertat kasutatakse tavaliselt sentimentide analüüsiks, teksti kategoriseerimiseks, nimega üksus tuvastamine, masintõlge ja küsimustele vastamine.
Seda saab kasutada asjakohaste arusaamade hankimiseks struktureerimata tekstiandmetest, näiteks Sotsiaalse meedia, tarbijaarvustusi, uudisteartikleid ja muid allikaid.
Lisaks tavapärastele NLP-ülesannetele on RoBERTat kasutatud ka spetsiifilisemates rakendustes, nagu dokumentide kokkuvõte, teksti loomine ja kõnetuvastus. Seda on kasutatud ka vestlusrobotite, virtuaalsete assistentide ja muude vestluse AI-süsteemide täpsuse parandamiseks.
3. OpenAI GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) on OpenAI keelemudel, mis genereerib süvaõppe tehnikaid kasutades inimsarnast kirjutamist. GPT-3 on 175 miljardi parameetriga üks suurimaid keelemudeleid, mis eales ehitatud.
Mudelit koolitati mitmesuguste tekstiandmete, sealhulgas raamatute, paberite ja veebilehtede kohta, ning nüüd saab sellega luua sisu erinevatel teemadel.
Kuidas see töötab?
GPT-3 loob teksti, kasutades järelevalveta õppimisviisi. See tähendab, et mudelit ei õpetata tahtlikult mingit konkreetset tööd täitma, vaid selle asemel õpib ta teksti looma, märgates mustreid tohututes tekstiandmete mahtudes.
Koolitades seda väiksemate ülesandespetsiifiliste andmekogumitega, saab mudelit seejärel täpsustada konkreetsete ülesannete jaoks, nagu teksti lõpetamine või sentimentide analüüs.
Kasutusvaldkonnad
GPT-3-l on loomuliku keele töötlemise valdkonnas mitmeid rakendusi. Mudeliga on võimalik tekstide lõpetamine, keeletõlge, sentimentianalüüs ja muud rakendused. GPT-3 on kasutatud ka luule, uudiste ja arvutikoodi loomiseks.
Üks potentsiaalsemaid GPT-3 rakendusi on vestlusrobotite ja virtuaalsete assistentide loomine. Kuna mudel suudab luua inimesesarnast teksti, sobib see suurepäraselt vestlusrakendusteks.
GPT-3 on kasutatud ka veebisaitide ja sotsiaalmeedia platvormide jaoks kohandatud sisu loomiseks ning andmeanalüüsi ja -uuringute abistamiseks.
4. GPT-4
GPT-4 on OpenAI GPT-seeria uusim ja keerukam keelemudel. Hämmastavate 10 triljoni parameetriga ennustatakse, et see ületab ja edestab oma eelkäijat GPT-3 ning muutub üheks maailma võimsaimaks tehisintellekti mudeliks.
Kuidas see töötab?
GPT-4 loob loomuliku keele teksti, kasutades keerukaid süvaõppe algoritmid. See on koolitatud suurel tekstiandmekogul, mis sisaldab raamatuid, ajakirju ja veebilehti, võimaldades sellel luua sisu paljudel teemadel.
Lisaks saab GPT-4 väiksemate, ülesandepõhiste andmekogumitega treenides täpsustada konkreetsete ülesannete jaoks, nagu küsimustele vastamine või kokkuvõtete tegemine.
Kasutusvaldkonnad
Oma tohutu suuruse ja suurepäraste võimaluste tõttu pakub GPT-4 laia valikut rakendusi.
Selle üks paljutõotavamaid kasutusviise on loomuliku keele töötlemine, kus seda võidakse kasutada arendada vestlusroboteid, virtuaalsed assistendid ja keeletõlkesüsteemid, mis on võimelised tootma loomulikus keeles vastuseid, mis on inimeste omadest peaaegu eristamatud.
GPT-4 võidakse kasutada ka hariduses.
Seda kontseptsiooni saab kasutada intelligentsete juhendamissüsteemide väljatöötamiseks, mis on võimelised kohanema õpilase õpistiiliga ning andma individuaalset tagasisidet ja abi. See võib aidata tõsta hariduse kvaliteeti ja muuta õppimine kõigile kättesaadavamaks.
5. XLNet
XLNet on uuenduslik keelemudel, mille lõid 2019. aastal Carnegie Melloni ülikooli ja Google’i tehisintellekti teadlased. Selle arhitektuur põhineb trafoarhitektuuril, mida kasutatakse ka BERT-is ja teistes keelemudelites.
XLNet seevastu esitleb revolutsioonilist eelkoolitusstrateegiat, mis võimaldab sellel ületada teisi mudeleid mitmesuguste loomuliku keele töötlemise ülesannete puhul.
Kuidas see töötab?
XLNet loodi autoregressiivse keele modelleerimise meetodil, mis hõlmab tekstijada järgmise sõna ennustamist eelnevate põhjal.
XLNet seevastu võtab kasutusele kahesuunalise meetodi, mis hindab fraasis olevate sõnade kõiki võimalikke permutatsioone, erinevalt teistest keelemudelitest, mis kasutavad vasakult paremale või paremalt vasakule lähenemist. See võimaldab tal tabada pikaajalisi sõnasuhteid ja teha täpsemaid ennustusi.
XLNet ühendab lisaks oma revolutsioonilisele koolituseelsele strateegiale keerukad tehnikad, nagu suhteline positsiooniline kodeerimine ja segmenditasemel kordusmehhanism.
Need strateegiad aitavad kaasa mudeli üldisele jõudlusele ja võimaldavad tal toime tulla paljude loomuliku keele töötlemise ülesannetega, nagu keele tõlkimine, sentimentide analüüs ja nimega üksuse tuvastamine.
XLNeti kasutusvaldkonnad
XLNeti keerukad funktsioonid ja kohandatavus muudavad selle tõhusaks tööriistaks paljude loomuliku keele töötlemise rakenduste jaoks, sealhulgas vestlusrobotid ja virtuaalsed assistendid, keeletõlge ja sentimentide analüüs.
Selle pidev arendamine ja integreerimine tarkvara ja rakendustega toob peaaegu kindlasti kaasa veelgi põnevamad kasutusjuhtumid tulevikus.
6. ELEKTRA
ELECTRA on Google'i teadlaste loodud tipptasemel loomuliku keele töötlemise mudel. See tähistab "Tokenide asendusi täpselt klassifitseeriva kodeerija tõhusat õppimist" ning on tuntud oma erakordse täpsuse ja kiiruse poolest.
Kuidas see töötab?
ELECTRA töötab, asendades osa tekstijada žetoonidest toodetud märkidega. Mudeli eesmärk on õigesti prognoosida, kas iga asendusmärk on seaduslik või võltsitud. ELECTRA õpib tänu sellele tõhusamalt salvestama kontekstuaalseid seoseid tekstijada sõnade vahel.
Lisaks, kuna ELECTRA loob valemärke, mitte ei varja tegelikke, võib see kasutada oluliselt suuremaid treeningkomplekte ja treeningperioode, ilma et tekiks samu ülepaigutusprobleeme, mida teevad tavalised maskeeritud keelemudelid.
Kasutusvaldkonnad
ELECTRAt saab kasutada ka sentimentide analüüsiks, mis hõlmab teksti emotsionaalse tooni tuvastamist.
Kuna ELECTRA on võimeline õppima nii varjatud kui ka maskeerimata tekstist, saab seda kasutada täpsemate sentimentaalanalüüsi mudelite loomiseks, mis suudavad paremini mõista keelelisi peensusi ja anda sisukamaid teadmisi.
7.T5
T5 ehk Text-to-Text Transfer Transformer on Google AI Language transformeril põhinev keelemudel. See on mõeldud erinevate loomuliku keele töötlemise ülesannete täitmiseks, tõlkides paindlikult sisendteksti väljundtekstiks.
Kuidas see töötab?
T5 on üles ehitatud Transformeri arhitektuurile ja seda koolitati, kasutades järelevalveta õppimist tohutul hulgal tekstiandmetel. Erinevalt eelmistest keelemudelitest koolitatakse T5-t erinevate ülesannete täitmiseks, sealhulgas keele mõistmiseks, küsimustele vastamiseks, kokkuvõtete tegemiseks ja tõlkimiseks.
See võimaldab T5-l teha paljusid töid, viimistledes mudelit vähem ülesandepõhisele sisendile.
Kus T5 kasutatakse?
T5-l on loomuliku keele töötlemisel mitmeid potentsiaalseid rakendusi. Seda saab kasutada vestlusrobotite, virtuaalsete assistentide ja muude vestluspõhise AI-süsteemide loomiseks, mis suudavad mõista loomulikku keelt ja sellele reageerida. T5 saab kasutada ka selliste tegevuste jaoks nagu keele tõlkimine, kokkuvõtete tegemine ja teksti lõpetamine.
T5 pakkus avatud lähtekoodiga Google ja NLP kogukond on selle laialdaselt omaks võtnud mitmesuguste rakenduste jaoks, nagu teksti kategoriseerimine, küsimustele vastamine ja masintõlge.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) on täiustatud keelemudel, mille on loonud Google AI Language. Selle eesmärk on parandada loomuliku keele töötlemise mudelite jõudlust, et täita kasvavat nõudlust keerukamate keeleülesannete järele.
Kuidas see töötab?
Sarnaselt paljudele teistele populaarsetele keelemudelitele, nagu BERT ja GPT, on PaLM trafopõhine mudel. Kuid selle disain ja koolitusmetoodika eristavad seda teistest mudelitest.
Toimivuse ja üldistusoskuste parandamiseks koolitatakse PaLM-i mitme ülesandega õppimise paradigma abil, mis võimaldab mudelil üheaegselt õppida paljudest väljakutsetest.
Kus me PaLM-i kasutame?
Palmi saab kasutada mitmesuguste NLP-ülesannete jaoks, eriti nende puhul, mis nõuavad loomuliku keele sügavat mõistmist. See on kasulik tundeanalüüsiks, küsimustele vastamiseks, keele modelleerimiseks, masintõlkeks ja paljudeks muudeks asjadeks.
Erinevate programmide ja tööriistade (nt vestlusrobotid, virtuaalsed assistendid ja hääletuvastussüsteemid) keeletöötlusoskuste parandamiseks saab selle ka nendesse lisada.
Üldiselt on PaLM paljutõotav tehnoloogia, millel on lai valik võimalikke rakendusi, kuna see suudab keeletöötlusvõimalusi suurendada.
Järeldus
Lõpuks on loomuliku keele töötlemine (NLP) muutnud viisi, kuidas me tehnoloogiaga suhtleme, võimaldades meil masinatega rääkida inimlikumal viisil.
NLP on hiljutiste läbimurrete tõttu muutunud täpsemaks ja tõhusamaks kui kunagi varem masinõpe, eelkõige suuremahuliste keelemudelite, nagu GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA ja PaLM, koostamisel.
NLP arenedes võime oodata üha võimsamate ja keerukamate keelemudelite tekkimist, mis võivad muuta seda, kuidas me tehnoloogiaga suhtleme, üksteisega suhtleme ja inimkeele keerukust mõistame.
Jäta vastus