Hizkuntza Naturalaren Prozesamenduak (NLP) makinekin harremanetan jartzeko modua eraldatu du. Orain, gure aplikazioek eta softwareek giza hizkuntza prozesatu eta uler dezakete.
Adimen artifizialaren diziplina gisa, NLP ordenagailuen eta pertsonen arteko hizkuntza naturaleko interakzioan zentratzen da.
Makinei giza hizkuntza aztertzen, ulertzen eta sintetizatzen laguntzen die, eta aplikazio ugari irekitzen ditu, hala nola, hizketa-ezagutza, itzulpen automatikoa, sentimenduen azterketa, eta chatbot-ak.
Azken urteotan garapen izugarria izan du, eta makinek hizkuntza ulertzeaz gain sormenez eta egokiro ere erabil dezakete.
Artikulu honetan, NLP hizkuntza eredu desberdinak aztertuko ditugu. Beraz, jarraitu, eta ezagu ditzagun eredu hauei buruz!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) hizkuntza naturalaren prozesamenduaren (NLP) hizkuntza eredu puntako bat da. 2018an sortu zuen g-ek eta Transformer arkitekturan oinarritzen da, a sare neural sarrera sekuentziala interpretatzeko eraikia.
BERT aurrez prestatutako hizkuntza-eredu bat da, hau da, testu-datuen bolumen masiboetan trebatu dela hizkuntza naturalaren ereduak eta egiturak ezagutzeko.
BERT noranzko biko eredua da, hau da, hitzen testuingurua eta esanahia bere aurreko eta ondorengo esaldien arabera atzeman ditzakeela, esaldi konplikatuen esanahia ulertzean arrakastatsuagoa izan dadin.
Nola dabil?
Gainbegiratu gabeko ikaskuntza erabiltzen da BERT testu-datu kopuru handietan trebatzeko. BERT-k esaldi batean falta diren hitzak antzemateko edo esaldiak sailkatzeko gaitasuna lortzen du prestakuntzan zehar.
Prestakuntza honen laguntzaz, BERT-k kalitate handiko txertaketak ekoitzi ditzake, hainbat NLP zereginetan aplika daitezkeenak, besteak beste, sentimenduen analisia, testuen kategorizazioa, galdera-erantzunak eta abar.
Gainera, BERT proiektu zehatz batean hobetu daiteke datu-multzo txikiago bat erabiliz zeregin horretan bereziki bideratzeko.
Non erabiltzen da Bert?
BERT maiz erabiltzen da NLP aplikazio ezagun ugaritan. Googlek, adibidez, bere bilatzaileen emaitzen zehaztasuna areagotzeko erabili du, eta Facebookek, berriz, gomendio algoritmoak hobetzeko.
BERT chatbot sentimenduen analisian, itzulpen automatikoan eta hizkuntza naturalaren ulermenean ere erabili izan da.
Horrez gain, BERT hainbatetan aritu da ikerketa akademikoa hainbat atazatan NLP ereduen errendimendua hobetzeko paperak. Oro har, BERT ezinbesteko tresna bihurtu da NLPko akademiko eta praktikatzaileentzat, eta diziplinan duen eragina gehiago areagotuko dela aurreikusten da.
2. Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) Facebook AI-k 2019an kaleratutako hizkuntza naturalaren prozesamendurako hizkuntza-eredu bat da. BERT-ren bertsio hobetua da, jatorrizko BERT ereduaren eragozpen batzuk gainditzea helburu duena.
RoBERTa BERT-ren antzera trebatu zen, RoBERTak prestakuntza-datu gehiago erabiltzen dituela eta prestakuntza-prozesua hobetzen duela salbuespena, errendimendu handiagoa lortzeko.
RoBERTa, BERT bezala, aurrez prestatutako hizkuntza-eredu bat da, lan jakin batean zehaztasun handia lortzeko fin-fintu daitekeena.
Nola dabil?
RoBERTa-k bere burua gainbegiratzen duen ikaskuntza-estrategia erabiltzen du testu-datu kopuru handi batean trebatzeko. Perpausetan falta diren hitzak iragartzen eta esaldiak talde ezberdinetan sailkatzen ikasten du prestakuntzan zehar.
RoBERTak hainbat prestakuntza-ikuspegi sofistikatu erabiltzen ditu, hala nola, maskaratze dinamikoa, ereduak datu berrietara orokortzeko duen gaitasuna areagotzeko.
Gainera, bere zehaztasuna areagotzeko, RoBERTak hainbat iturritako datu ugari erabiltzen ditu, besteak beste, Wikipedia, Common Crawl eta BooksCorpus.
Non erabil dezakegu Roberta?
Roberta ohi da sentimenduen analisirako, testuen kategorizaziorako, izendatutako entitatea identifikazioa, itzulpen automatikoa eta galderei erantzutea.
Egituratu gabeko testu-datuetatik informazio garrantzitsuak ateratzeko erabil daiteke, adibidez social media, kontsumitzaileen iritziak, albisteak eta beste iturri batzuk.
RoBERTa aplikazio zehatzagoetan erabili da, hala nola, dokumentuen laburpena, testua sortzea eta hizketa-ezagutzea, ohiko NLP zeregin horiez gain. Chatbot-ak, laguntzaile birtualak eta beste elkarrizketa AI sistemen zehaztasuna hobetzeko ere erabili da.
3. OpenAI-ren GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) OpenAI hizkuntza-eredu bat da, eta giza itxurako idazketa sortzen du, ikaskuntza sakoneko teknikak erabiliz. GPT-3 inoiz eraiki den hizkuntza eredu handienetako bat da, 175 milioi parametro dituena.
Eredua testu-datu ugaritan trebatu zen, liburuak, paperak eta web-orriak barne, eta gaur egun hainbat gairi buruzko edukia sor dezake.
Nola dabil?
GPT-3-k testua sortzen du gainbegiratu gabeko ikaskuntza-ikuspegia erabiliz. Horrek esan nahi du ereduari ez zaiola nahita lan jakin bat exekutatzen irakasten, baizik eta testua sortzen ikasten duela testu-datu kopuru handietan ereduak nabarituz.
Ataza zehatzetarako datu-multzo txikiagoetan trebatuz gero, eredua testua osatzeko edo sentimenduen analisia bezalako ataza zehatzetarako finkatu daiteke.
Erabilera-eremuak
GPT-3-k hainbat aplikazio ditu hizkuntza naturalaren prozesamenduaren arloan. Testuak osatzea, hizkuntzaren itzulpena, sentimenduen analisia eta beste aplikazio batzuk posible dira ereduarekin. GPT-3 poesia, albisteak eta ordenagailu-kodeak sortzeko ere erabili da.
GPT-3 aplikazio potentzialenetako bat txat-botak eta laguntzaile birtualak sortzea da. Ereduak gizakiaren antzeko testuak sor ditzakeenez, oso egokia da elkarrizketa-aplikazioetarako.
GPT-3 webguneetarako eta sare sozialetarako plataformetarako egokitutako edukia sortzeko ere erabili da, baita datuen azterketa eta ikerketan laguntzeko ere.
4. GPT-4
GPT-4 OpenAIren GPT serieko hizkuntza-eredu berriena eta sofistikatua da. 10 bilioi parametro harrigarriekin, aurreikusten da GPT-3 aurrekoa gainditu eta gaindituko duela eta munduko AI eredu indartsuenetako bat bihurtuko dela.
Nola dabil?
GPT-4k hizkuntza naturaleko testuak sortzen ditu sofistikatuak erabiliz ikasketa sakonerako algoritmoak. Liburuak, aldizkariak eta web-orriak barne hartzen dituen testu-datu multzo zabal batean trebatzen da, gai askori buruzko edukia sortzeko aukera emanez.
Gainera, ataza zehatzen datu-multzo txikiagoetan trebatuz, GPT-4 ataza zehatzetarako finkatu daiteke, hala nola galdera-erantzunak edo laburpenak egiteko.
Erabilera-eremuak
Tamaina handia eta gaitasun handiagoak direla eta, GPT-4-k aplikazio ugari eskaintzen ditu.
Erabilerarik itxaropentsuenetako bat hizkuntza naturalaren prozesamenduan dago, non erabil daitekeen chatbot-ak garatu, laguntzaile birtualak eta hizkuntza naturalen erantzunak sortzeko gai diren hizkuntza-itzulpen-sistemak, jendeak ekoitzitakoetatik ia bereiztezinak direnak.
GPT-4 hezkuntzan ere erabil daiteke.
Kontzeptua ikaslearen ikas-estilora egokitzeko eta iritzia eta laguntza indibidualizatua emateko gai diren tutoretza sistema adimendunak garatzeko erabil daiteke. Honek hezkuntza-kalitatea hobetzen lagun dezake eta ikaskuntza guztientzako eskuragarriagoa izan daiteke.
5. XLNet
XLNet Carnegie Mellon Unibertsitateak eta Google AI ikertzaileek 2019an sortutako hizkuntza eredu berritzailea da. Bere arkitektura transformadoreen arkitekturan oinarritzen da, BERT eta beste hizkuntza eredu batzuetan ere erabiltzen dena.
XLNetek, bestalde, hizkuntza naturalaren prozesatzeko hainbat zereginetan beste eredu batzuk gainditzea ahalbidetzen duen aurre-entrenamendu estrategia iraultzaile bat aurkezten du.
Nola dabil?
XLNet hizkuntza eredu auto-erregresiboaren ikuspegia erabiliz sortu zen, aurrekoetan oinarritutako testu-sekuentzia batean hurrengo hitza aurreikustea barne.
XLNet-ek, berriz, esaldi bateko hitzen permutazio potentzial guztiak ebaluatzen dituen bi norabideko metodoa hartzen du, ezkerretik eskuinera edo eskuinetik ezkerrera hurbilketa erabiltzen duten beste hizkuntza ereduen aldean. Horri esker, epe luzeko hitz-erlazioak harrapatzeko eta iragarpen zehatzagoak egiteko aukera ematen du.
XLNet-ek teknika sofistikatuak konbinatzen ditu, hala nola kodetze posizio erlatiboa eta segmentu-mailako errepikapen-mekanismoa, bere aurre-entrenamendu estrategia iraultzaileaz gain.
Estrategia hauek ereduaren errendimendu orokorrari laguntzen diote eta hizkuntza naturalaren prozesatzeko zeregin ugari kudeatzeko aukera ematen diote, hala nola hizkuntzaren itzulpena, sentimenduen analisia eta izendun entitateen identifikazioa.
XLNet-en erabilera-eremuak
XLNet-en ezaugarri sofistikatuek eta moldagarritasunek tresna eraginkorra bihurtzen dute hizkuntza naturalen prozesatzeko aplikazio sorta zabaletarako, besteak beste, txat-botak eta laguntzaile birtualak, hizkuntza-itzulpena eta sentimenduak aztertzeko.
Bere etengabeko garapenak eta software eta aplikazioekin txertatzeak ia ziur asko erabilera kasu liluragarriagoak izango ditu etorkizunean.
6. ELEKTRA
ELECTRA hizkuntza naturalaren prozesamendu eredu abangoardista bat da, Google ikertzaileek sortutakoa. "Token ordezkapenak zehaztasunez sailkatzen dituen kodetzaile bat modu eraginkorrean ikastea" esan nahi du eta bere zehaztasun eta abiadura apartagatik ezaguna da.
Nola dabil?
ELECTRAk testu-sekuentziaren token zati bat sortutako tokenekin ordezkatzen du. Ereduaren helburua ordezko token bakoitza zilegia den ala faltsutzea da behar bezala aurreikustea. ELECTRAk hitzen arteko testuinguru-elkarteak testu-sekuentzia batean modu eraginkorragoan gordetzen ikasten du ondorioz.
Gainera, ELECTRAk benetako tokenak ezkutatu beharrean token faltsuak sortzen dituenez, entrenamendu-multzo eta entrenamendu-aldi nabarmen handiagoak erabil ditzake hizkuntza-eredu estandarrak maskaratuta dauden gehiegizko kezkarik izan gabe.
Erabilera Eremuak
ELECTRA sentimenduen analisirako ere erabil daiteke, eta horrek testu baten tonu emozionala identifikatzea dakar.
Mozorrotutako testuetatik zein maskaragabeko testuetatik ikasteko duen ahalmenarekin, ELECTRA erabil liteke sentimenduen analisi-eredu zehatzagoak sortzeko, hizkuntza sotiltasunak hobeto ulertu eta ikuspegi esanguratsuagoak emateko.
7.T5
T5 edo Text-to-Text Transfer Transformer, Google AI Language eraldaketan oinarritutako hizkuntza eredua da. Lengoaia naturalaren prozesamendu-zeregin desberdinak exekutatu nahi dira, sarrerako testua irteerako testura malgutasunez itzuliz.
Nola dabil?
T5 Transformer arkitekturan eraikita dago eta gainbegiratu gabeko ikaskuntza erabiliz entrenatu zen testu-datu askoren gainean. T5, aurreko hizkuntza ereduak ez bezala, hainbat zereginetan trebatzen da, besteak beste, hizkuntzaren ulermena, galderen erantzuna, laburpena eta itzulpena.
Horri esker, T5-ek lan ugari egin ditzake eredua zeregin zehatz gutxiagorekin doituz.
Non erabiltzen da T5?
T5-ek hainbat aplikazio potentzial ditu hizkuntza naturalaren prozesamenduan. Txat-botak, laguntzaile birtualak eta hizkuntza naturalaren sarrera ulertzeko eta erantzuteko gai diren beste AI-sistema elkarrizketatu batzuk sortzeko erabil daiteke. T5 hizkuntza-itzulpena, laburpena eta testua osatzeko jardueretarako ere erabil daiteke.
T5 kode irekiko Google-k eskaini zuen eta NLP komunitateak asko onartu du hainbat aplikaziotarako, hala nola testuen kategorizazioa, galderen erantzuna eta itzulpen automatikoa.
8. PALM
PaLM (Pathways Language Model) Google AI Languagek sortutako hizkuntza eredu aurreratu bat da. Hizkuntza naturalaren prozesamendu-ereduen errendimendua hobetu nahi da, gero eta handiagoa den hizkuntza-zeregin korapilatsuen eskariari erantzuteko.
Nola dabil?
BERT eta GPT bezalako beste hizkuntza eredu askoren antzera, PaLM transformadoreetan oinarritutako eredua da. Hala ere, bere diseinu eta prestakuntza metodologiak beste ereduetatik bereizten du.
Errendimendua eta orokortze gaitasunak hobetzeko, PaLM trebatzen da ataza anitzeko ikaskuntza-paradigma bat erabiliz, ereduari aldi berean erronka ugarietatik ikastea ahalbidetzen diona.
Non erabiltzen dugu PaLM?
Palm NLP hainbat zereginetarako erabil daiteke, batez ere hizkuntza naturalaren ulermen sakona eskatzen dutenetan. Sentimenduak aztertzeko, galderei erantzuteko, hizkuntza modelatzeko, itzulpen automatikorako eta beste hainbat gauza egiteko erabilgarria da.
Programa eta tresna ezberdinen hizkuntza prozesatzeko gaitasunak hobetzeko, hala nola, txat-botak, laguntzaile birtualak eta ahotsa ezagutzeko sistemak ere gehitu daitezke.
Oro har, PaLM teknologia itxaropentsu bat da, aplikazio posible ugari dituena, hizkuntza prozesatzeko gaitasunak handitzeko duen ahalmenagatik.
Ondorioa
Azkenik, hizkuntza naturalaren prozesamenduak (NLP) teknologiarekin jarduteko modua eraldatu du, makinekin gizakion antzera hitz egiteko aukera emanez.
NLP inoiz baino zehatzagoa eta eraginkorragoa bihurtu da azken aurrerapenengatik makina ikaskuntza, batez ere GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA eta PaLM bezalako eskala handiko hizkuntza-ereduen eraikuntzan.
NLP-k aurrera egin ahala, gero eta hizkuntza-eredu indartsuagoak eta sofistikatuagoak agertuko direla espero genezake, teknologiarekin konektatzen garen, elkarren artean komunikatzen eta giza hizkuntzaren konplexutasuna ulertzeko modua eraldatzeko aukerarekin.
Utzi erantzun bat