Ba al zenekien ordenagailuek gizakiek idatz ditzaketenaren ia berdinak diren testuak sor ditzakeela?
AIren aurrerapenei esker hizkuntza Handien ereduetan olatu baten lekuko ari gara.
Orain, aurrekaririk gabeko eskalan ari dira lanean!
Eredu hauek hainbat kasu interesgarritan erabil ditzakegu. Artikulu honetan, hizkuntza eredu handien aplikazio zirraragarri batzuk aztertuko ditugu.
Zer esan nahi dugu hizkuntza eredu handiekin?
Hizkuntza eredu handiak giza hizkuntza interpretatzeko eta sortzeko garatzen diren AI ereduak dira. Eredu hauek ikaskuntza automatikoko ikuspegi aurreratuak erabiltzen dituzte.
Adibidez, erabiltzen dute ikaskuntza sakona testu-datuen bolumen handiak aztertzeko. Eta, hizkuntza naturalaren ereduak eta egiturak ulertzen dituzte.
Ereduak datu multzo masiboetan trebatzen dira, hala nola liburuak, paperak eta web orrialdeak. Horrela, giza hizkuntzaren korapilatsuak jabetu daitezke. Beraz, gizakiek idatzitako materialarekin bereizten ez den edukia sor dezakete.
Zeintzuk dira hizkuntza eredu horien adibide batzuk?
- GPT-3:OpenAI-k sortutako punta-puntako hizkuntza-eredua da hau, testuak sortzeko, galderak erantzuteko eta NLP beste hainbat zeregin egiteko gai dena.
- BERT: Honek sortutako hizkuntza eredu indartsua da Google zeregin batzuetarako erabil daiteke, hala nola galderei erantzuteko eta hizkuntza-itzultzeko.
- XLNet: Hizkuntza-eredu aurreratu hau Googlek eta Carnegie Mellon Unibertsitateak sortu zuten eta prestakuntza-teknika berri bat erabiltzen du benetako hizkuntzaren ulermena eta ekoizpena hobetzeko.
- ROBERTa: Hizkuntza eredu hau Facebookek sortu zuen eta BERT arkitekturan oinarritzen da. Lengoaia naturalaren prozesamenduarekin lotutako hainbat aplikaziotan puntako errendimendua lortu du.
- T5: Testutik testura transferitzeko transformatzailea sortu zen Google eta hizkuntza naturalaren prozesamenduaren inguruko hainbat helburutarako egokitu daiteke.
- GShard: Google-k prestakuntza-esparru banatu bat sortu zuen, eskala handiko hizkuntza-ereduak prestatzeko erabil daitekeena.
- Megatron: NVIDIA en errendimendu handiko hizkuntza-ereduen prestakuntza-sistema, gehienez 8.3 milioi parametro dituzten modeloak entrena ditzakeena.
- ALBERT: Googlek eta Chicagoko Toyota Technological Institutek sortutako BERT-ren bertsio eraginkorragoa eta eskalagarriagoa da.
- ELEKTRA: Google-k eta Stanford Unibertsitateak hizkuntza-eredu bat sortu zuten, "aurre-prestakuntza diskriminatzailea" izeneko estrategia berri bat erabiltzen duena, beherako zereginetan bere errendimendua areagotzeko.
- erreformatzaile: Google-ren hizkuntza-eredua da, arreta-mekanismo eraginkorragoa erabiltzen duena, eredu handiagoak inferentzia azkarragoekin entrenatzeko.
Beraz, zeintzuk dira hizkuntza eredu handi hauen erabilera kasuak?
Hizkuntza-eredu handien erabilera kasu esanguratsuak
Sentimenduen analisia
Eredu hauek testua ebaluatu eta sentimendua ona, negatiboa edo neutroa den erabaki dezakete. Gehienetan, hizkuntza naturalaren prozesamendua erabiltzen dute eta makina ikaskuntza horretarako planteamenduak.
Esaldi bateko hitzen testuingurua eta esanahia ezagutzeko duten gaitasuna dela eta, BERT eta RoBERTa bezalako ereduak erabiltzen dira. sentimenduen azterketa.
Sentimenduen azterketa gero eta zehatzagoa eta eraginkorragoa da hizkuntza ereduekin. Sentimenduen analisia hainbat sektoretan erabil dezakegu, hala nola marketina, bezeroarentzako arreta eta abar.
Chatbot-ak eta elkarrizketa-eragileak
Elkarrizketa-agenteak eta txat-botak ezagunak egiten ari dira aplikazio ugaritan. Bezeroarentzako zerbitzuan eta salmentan nahiz hezkuntzan eta osasungintzan erabil ditzakegu. Hizkuntza eredu handiak daude sistema horien muina.
Gizakiaren ekarpena hizkuntza naturalean interpretatu eta erantzun dezakete. GPT-3 eta BERT bezalako ereduak maiz erabiltzen dira chatbot-etan erantzun erakargarriagoak sortzeko.
Eredu hauek testu-datu-bolumen handietan trebatzen dira. Giza hizkuntza-ereduak eta egiturak ulertu eta imitatu ditzakete. Chatbot-ek bezeroen konpromisoa nabarmen hobetu dezakete.
Hizkuntza Itzulpena
Testua hizkuntza batetik bestera itzul dezakegu aparteko zehaztasunarekin hizkuntza eredu handiei esker. Eredu hauek hainbat hizkuntzaren konplexutasuna ulertzen dute. Eta, elkarren artean erlazionatzen dira testu-datu eleaniztun bolumen handietan trebatuta.
Hizkuntza-itzulpen eredu ezagunenak OpenAI-ren GPT-3, Facebook-en M2M-100 eta Google-ren Neural Machine Translation (NMT) dira. Eredu hauek ekarritako aldaketa iraultzaileen ondorioz, gaur egun askoz errazagoa da mundu osoko pertsonekin elkarreragina egitea.
Testuaren laburpena
Testu laburpena testu luze bat laburpen izatera murrizteko prozesua da, funtsezko puntuak gordez. Hizkuntza eredu handiak testu baten egitura aztertu eta uler dezake. Horri esker, laburpen zehatzak egin ditzakete, eta arlo honetan oso lagungarriak dira.
Testu laburpen-zereginetarako, BERT eta GPT-3 bezalako ereduak zabaldu dira. Dokumentu baten ideia nagusiak biltzen dituzten laburpenak egiteko eraginkortasun nabarmena erakusten dute.
Hedabideetan, zuzenbidean eta hezkuntzan funtsezko aplikazioak dituen testu luze batetik informazioa atera dezakegu.
Galdera erantzutea
Makina bati galdera bat ematea eta erantzun egoki bat emango duela espero izatea hizkuntza naturalaren prozesamenduan galdera-erantzun gisa ezagutzen da. Helburu horrekin sortu dira GPT-3 eta BERT bezalako hizkuntza eredu handiak.
Eredu hauek sarrerako kontsulta aztertzen dute eta datuetatik informaziorik garrantzitsuena aukeratzen dute.
Eredu hauek sarrerako kontsulta aztertzen dute eta informazio kopuru handietatik datu garrantzitsuenak aukeratzen dituzte. Hau posible da sofistikatua erabiliz neural sareak.
Eredu hauen indarrarekin, arazo konplikatuei irtenbideak aurkitzeko sistemak garatu ditzakegu. Horrek ikasteko eta erabakitzeko gaitasuna hobetuko du.
Edukiak sortzea eta testuak sortzea
Hizkuntza-eredu handiek kalitate handiko eta erakargarriak diren edukiak sortzen dituzte hainbat sektoretarako. Eredu hauek artikuluak, sare sozialetako argitalpenak, produktuen deskribapenak eta abar konposa ditzakete. Adibidez, GPT-3 eredu ezaguna da kasu honetan.
Gizakiak idatzitako testuetatik bereizten zaila den edukia sortzen du. Eredu hauek erabiliz, enpresek denbora eta kostuak aurreztu ditzakete. Askoz errazago konektatu daitezke euren publikoarekin.
Hizketa-ezagutzea eta hizketa-testu transkripzioa
Ahotsaren ezagutzak eta hizketarako testuaren transkripzioak hizkuntza eredu handiak erabiltzen dituzte.
Eredu hauek, bereziki, audio datuetan trebatzen dira. Eta, aurreratua enplegatzen dute makina ikasteko algoritmoak ahozko hitzak testura zehaztasunez transkribatzeko. Wav2vec, Facebook AI-k garatua, hizketa ezagutzeko erabiltzen den hizkuntza-ereduaren adibide bat da.
Eredu hau audio sarreretatik ezaugarri garrantzitsuak ezagutu eta ateratzeko trebatuta dago. Hizketa ezagutzeko edo hizkuntza naturalaren prozesatzeko beste zereginetarako erabil daiteke.
Enpresek transkripzio-zerbitzuen kalitatea eta abiadura handitu dezakete kostuak murrizten eta eraginkortasuna areagotzen duten bitartean, hizkuntza-eredu masiboak hartuz.
Bukatzea, nolakoa da etorkizuna?
Hizkuntza eredu handiek zeregin garrantzitsua izango dute hainbat industriatan. Ikertzaileak eta garatzaileak eredu horiek hobetzen saiatzen ari dira indartsuagoak izateko.
Testuinguruaren ulermena hobetu eta eraginkortasuna eta zehaztasuna hobetu ditzakegu. Gainera, hainbat plataformatan erabiltzailearen esperientzia intuitiboagoa eta ezin hobeagoaz baliatu gaitezke.
Teknologiarekin komunikatzeko eta jarduteko modua alda dezakete.
Utzi erantzun bat