Kas teadsite, et arvutid suudavad toota tekste, mis on peaaegu identsed sellega, mida inimesed kirjutavad?
Tänu tehisintellekti arengule oleme tunnistajaks suurte keelemudelite lainele.
Nüüd töötavad nad enneolematus mahus!
Neid mudeleid saame kasutada erinevatel huvitavatel juhtudel. Selles artiklis vaatleme mõningaid suurte keelemudelite põnevaid rakendusi.
Mida me mõtleme suurte keelemudelite all?
Suured keelemudelid on AI mudelid, mis on välja töötatud inimkeele tõlgendamiseks ja loomiseks. Need mudelid kasutavad täiustatud masinõppe lähenemisviise.
Näiteks kasutavad nad sügav õpe uurida tohutuid tekstiandmeid. Ja nad mõistavad loomulikke keelemustreid ja struktuure.
Mudeleid õpetatakse kasutama tohutuid andmekogumeid, nagu raamatud, paberid ja veebilehed. Nii saavad nad aru inimkeele keerukusest. Seega saavad nad luua sisu, mis on inimeste kirjutatud materjalist eristamatu.
Millised on nende keelemudelite näited?
- GPT-3:See on OpenAI loodud tipptasemel keelemudel, mis on võimeline teksti genereerimiseks, küsimustele vastamiseks ja mitmesugusteks muudeks NLP-ülesanneteks.
- BERT: See on tugev keelemudel, mille on loonud Google mida saab kasutada teatud ülesannete jaoks, nagu küsimustele vastamine ja keele tõlkimine.
- XLNet: Selle täiustatud keelemudeli lõid Google ja Carnegie Melloni ülikool ning see kasutab uudset koolitustehnikat, et parandada selle mõistmist ja ehtsa keele tootmist.
- RoBERTa: Selle keelemudeli lõi Facebook ja see põhineb BERT-i arhitektuuril. See on saavutanud tipptasemel jõudluse mitmesugustes rakendustes, mis hõlmavad loomuliku keele töötlemist.
- T5: teksti-teksti ülekandetrafo lõi Google ja seda saab kohandada erinevatel eesmärkidel, mis hõlmavad loomuliku keele töötlemist.
- GShard: Google lõi hajutatud koolitusraamistiku, mida saab kasutada suuremahuliste keelemudelite koolitamiseks.
- Megatron: NVIDIA-d suure jõudlusega keelemudelite koolitussüsteem, mis suudab treenida kuni 8.3 miljardi parameetriga mudeleid.
- ALBERT: See on Google'i ja Chicagos asuva Toyota Tehnoloogiainstituudi loodud BERT-i tõhusam ja skaleeritavam "lihtne" versioon.
- ELECTRA: Google ja Stanfordi ülikool lõid keelemudeli, mis kasutab uut eelkoolituse strateegiat, mida nimetatakse diskrimineerivaks eelkoolituseks, et suurendada oma jõudlust järgnevate ülesannete täitmisel.
- Reformeerija: See on Google'i keelemudel, mis kasutab tõhusamat tähelepanumehhanismi, et võimaldada suuremate mudelite koolitamist kiirema järeldusega.
Niisiis, millised on nende suurte keelemudelite kasutusjuhud?
Suurte keelemudelite olulised kasutusjuhtumid
Sentimentide analüüs
Need mudelid saavad teksti hinnata ja otsustada, kas meeleolu on hea, negatiivne või neutraalne. Enamasti kasutavad nad loomuliku keele töötlemist ja masinõpe lähenemisviise selleks.
Kuna nad suudavad ära tunda fraasis olevate sõnade konteksti ja tähendust, kasutatakse selliseid mudeleid nagu BERT ja RoBERTa sentiment analüüs.
Tundeanalüüs muutub keelemudelitega üha täpsemaks ja tõhusamaks. Me saame kasutada sentimentianalüüsi väga erinevates sektorites, nagu turundus, klienditeenindus jm.
Vestlusbotid ja vestlusagendid
Vestlusagendid ja vestlusrobotid on muutumas populaarseks paljudes rakendustes. Saame neid kasutada nii klienditeeninduses ja müügis kui ka hariduses ja tervishoius. Nende süsteemide keskmes on suured keelemudelid.
Nad suudavad tõlgendada ja vastata inimese sisendile loomulikus keeles. Selliseid mudeleid nagu GPT-3 ja BERT kasutatakse vestlusrobotites sageli kaasahaaravamate vastuste loomiseks.
Need mudelid on koolitatud tohutul hulgal tekstiandmetel. Nad suudavad mõista ja jäljendada inimkeele mustreid ja struktuure. Vestlusbotid võivad oluliselt suurendada klientide kaasamist.
Keele tõlge
Tänu suurtele keelemudelitele suudame teksti ühest keelest teise tõlkida erakordse täpsusega. Need mudelid mõistavad mitme keele keerukust. Ja nad on üksteisega seotud, saades koolituse tohutul hulgal mitmekeelsete tekstiandmetega.
Populaarsete keelte tõlkemudelite hulka kuuluvad OpenAI GPT-3, Facebooki M2M-100 ja Google'i närvimasintõlge (NMT). Nende mudelite põhjustatud revolutsiooniliste muudatuste tõttu on nüüd palju lihtsam suhelda inimestega üle kogu maailma.
Teksti kokkuvõte
Teksti kokkuvõte on protsess, mille käigus taandatakse pikk tekst kokkuvõtteks, säilitades samal ajal põhipunktid. Suured keelemudelid oskab uurida ja mõista teksti struktuuri. See võimaldab neil teha täpseid kokkuvõtteid, mis on selles valdkonnas väga kasulikud.
Teksti kokkuvõtte ülesannete jaoks on kasutusele võetud sellised mudelid nagu BERT ja GPT-3. Need näitavad silmapaistvat tõhusust kokkuvõtete tegemisel, mis koondavad dokumendi peamised ideed.
Saame ammutada teavet pikast tekstist, millel on oluline rakendus meedias, õiguses ja hariduses.
Küsimusele vastamine
Masinale küsimuse esitamist ja sellelt sobiva vastuse loomist nimetatakse loomuliku keele töötlemisel küsimustele vastamiseks. Seda eesmärki silmas pidades on loodud suured keelemudelid, nagu GPT-3 ja BERT.
Need mudelid uurivad sisendpäringut ja valivad andmetest kõige asjakohasema teabe.
Need mudelid uurivad sisendpäringut ja valivad tohutu hulga teabe hulgast kõige asjakohasemad andmed. See on võimalik kasutades keerukaid närvivõrgud.
Nende mudelite abil saame välja töötada süsteeme keerulistele probleemidele lahenduste leidmiseks. See suurendab meie õppimis- ja otsustusvõimet.
Sisu loomine ja teksti genereerimine
Suured keelemudelid loovad kvaliteetset ja köitvat sisu erinevate sektorite jaoks. Need mudelid võivad koostada artikleid, sotsiaalmeedia postitusi, tootekirjeldusi ja palju muud. Näiteks GPT-3 on sel juhul populaarne mudel.
See loob sisu, mida on raske inimeste kirjutatud tekstist eristada. Neid mudeleid kasutades saavad ettevõtted säästa aega ja kulusid. Nad saavad oma publikuga palju lihtsamalt ühendust võtta.
Kõnetuvastus ja kõnest tekstiks transkriptsioon
Kõnetuvastus ja kõnest tekstiks transkriptsioon kasutavad nii suuri keelemudeleid.
Eelkõige on need mudelid heliandmetega seotud. Ja nad palkavad edasijõudnuid masinõppe algoritmid kõneldud sõnade täpne transkribeerimine tekstiks. Wav2vec, mille on välja töötanud Facebook AI, on üks näide kõnetuvastuseks kasutatavast keelemudelist.
Seda mudelit on õpetatud tuvastama ja eraldama helisisenditest asjakohaseid omadusi. Seda saab kasutada kõnetuvastuse või muude loomuliku keele töötlemise ülesannete jaoks.
Ettevõtted saavad massiliste keelemudelite kasutuselevõtuga tõsta oma transkriptsiooniteenuste kvaliteeti ja kiirust, vähendades samal ajal kulusid ja suurendades tõhusust.
Kokkuvõtteks, milline näeb välja tulevik?
Suured keelemudelid mängivad olulist rolli erinevates tööstusharudes. Teadlased ja arendajad püüavad neid mudeleid võimsamaks muuta.
Saame parema konteksti mõistmise ning tõhususe ja täpsuse. Samuti saame kasu intuitiivsemast ja sujuvamast kasutuskogemusest erinevatel platvormidel.
Need võivad muuta viisi, kuidas me suhtleme ja tehnoloogiaga suhtleme.
Jäta vastus