پردازش زبان طبیعی (NLP) نحوه تعامل ما با ماشین ها را تغییر داده است. اکنون، برنامه ها و نرم افزارهای ما می توانند زبان انسان را پردازش و درک کنند.
به عنوان یک رشته از هوش مصنوعی، NLP بر تعامل زبان طبیعی بین رایانه و مردم تمرکز دارد.
این به ماشینها کمک میکند تا زبان انسان را تجزیه و تحلیل، درک و ترکیب کنند و کاربردهای فراوانی مانند تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی را باز کنند. تجزیه و تحلیل احساساتو چت بات ها.
در سالهای اخیر پیشرفت زیادی کرده است و به ماشینها اجازه میدهد نه تنها زبان را درک کنند، بلکه از آن به طور خلاقانه و مناسب استفاده کنند.
در این مقاله، مدل های مختلف زبان NLP را بررسی می کنیم. پس با ما همراه باشید و با این مدل ها آشنا شویم!
1. برت
BERT (نمایش رمزگذار دوطرفه از ترانسفورماتورها) یک مدل زبان پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفته است. این در سال 2018 توسط g ساخته شد و بر اساس معماری Transformer، a شبکه های عصبی برای تفسیر ورودی متوالی ساخته شده است.
BERT یک مدل زبان از پیش آموزش دیده است، به این معنی که بر روی حجم عظیمی از داده های متنی برای تشخیص الگوها و ساختار زبان طبیعی آموزش دیده است.
BERT یک مدل دو جهته است، به این معنی که می تواند متن و معنای کلمات را بسته به عبارات قبلی و بعدی آنها درک کند و در درک معنای جملات پیچیده موفق تر شود.
چگونه کار می کند؟
یادگیری بدون نظارت برای آموزش BERT در مقادیر انبوه داده متنی استفاده می شود. BERT توانایی تشخیص کلمات گم شده در یک جمله یا دسته بندی جملات را در طول آموزش به دست می آورد.
با کمک این آموزش، BERT میتواند تعبیههایی با کیفیت بالا تولید کند که میتواند برای انواع وظایف NLP از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، طبقهبندی متن، پاسخگویی به سؤال و غیره اعمال شود.
علاوه بر این، BERT را می توان در یک پروژه خاص با استفاده از یک مجموعه داده کوچکتر برای تمرکز بر روی آن کار بهبود بخشید.
کجا از Bert استفاده می شود؟
BERT اغلب در طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی محبوب NLP استفاده می شود. به عنوان مثال، گوگل از آن برای افزایش دقت نتایج موتور جستجوی خود استفاده کرده است، در حالی که فیس بوک از آن برای بهبود الگوریتم های توصیه خود استفاده کرده است.
BERT همچنین در تجزیه و تحلیل احساسات چت بات، ترجمه ماشینی و درک زبان طبیعی استفاده شده است.
علاوه بر این، BERT در چندین مورد به کار گرفته شده است تحقیقات دانشگاهی مقالاتی برای بهبود عملکرد مدل های NLP در انواع وظایف. به طور کلی، BERT به ابزاری ضروری برای دانشگاهیان و متخصصان NLP تبدیل شده است و پیش بینی می شود که تأثیر آن بر این رشته بیشتر شود.
2. روبرتا
RoBERTa (رویکرد بهینه سازی قوی BERT) یک مدل زبان برای پردازش زبان طبیعی است که توسط فیس بوک AI در سال 2019 منتشر شد. این نسخه بهبود یافته BERT است که با هدف غلبه بر برخی از اشکالات مدل اصلی BERT است.
RoBERTa به روشی مشابه BERT آموزش داده شد، با این تفاوت که RoBERTa از داده های آموزشی بیشتری استفاده می کند و روند تمرین را برای به دست آوردن عملکرد بالاتر بهبود می بخشد.
RoBERTa، مانند BERT، یک مدل زبان از پیش آموزش دیده است که ممکن است برای دستیابی به دقت بالا در یک کار خاص، به خوبی تنظیم شود.
چگونه کار می کند؟
RoBERTa از یک استراتژی یادگیری خود نظارت شده برای آموزش بر روی مقدار زیادی از داده های متنی استفاده می کند. در طول آموزش یاد می گیرد که کلمات گم شده را در جملات پیش بینی کند و عبارات را در گروه های مجزا دسته بندی کند.
RoBERTa همچنین از چندین رویکرد آموزشی پیچیده مانند پوشش پویا برای افزایش ظرفیت مدل برای تعمیم به داده های جدید استفاده می کند.
علاوه بر این، برای افزایش دقت، RoBERTa از مقدار زیادی داده از چندین منبع، از جمله Wikipedia، Common Crawl و BooksCorpus استفاده میکند.
کجا می توانیم از RoBERTa استفاده کنیم؟
روبرتا معمولاً برای تجزیه و تحلیل احساسات، طبقه بندی متن، موجودیت نامگذاری شده شناسایی، ترجمه ماشینی و پاسخگویی به سوالات.
می توان از آن برای استخراج بینش های مرتبط از داده های متنی بدون ساختار مانند رسانه های اجتماعی، نظرات مصرف کنندگان، مقالات خبری و سایر منابع.
RoBERTa در برنامههای خاصتری مانند خلاصهسازی اسناد، ایجاد متن، و تشخیص گفتار، علاوه بر این وظایف NLP معمولی، استفاده شده است. همچنین برای بهبود دقت رباتهای چت، دستیاران مجازی و سایر سیستمهای مکالمه هوش مصنوعی استفاده شده است.
3. GPT-3 OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) یک مدل زبان OpenAI است که با استفاده از تکنیکهای یادگیری عمیق، نوشتاری شبیه انسان ایجاد میکند. GPT-3 یکی از بزرگترین مدل های زبانی است که تاکنون ساخته شده است، با 175 میلیارد پارامتر.
این مدل بر روی طیف گستردهای از دادههای متنی، از جمله کتابها، مقالهها و صفحات وب آموزش داده شد و اکنون میتواند محتوا را در موضوعات مختلف ایجاد کند.
چگونه کار می کند؟
GPT-3 با استفاده از رویکرد یادگیری بدون نظارت، متن تولید می کند. این نشان میدهد که این مدل عمداً برای اجرای کار خاصی آموزش داده نمیشود، بلکه یاد میگیرد با توجه به الگوهایی در حجم عظیمی از دادههای متنی، متن ایجاد کند.
با آموزش آن بر روی مجموعه دادههای کوچکتر و مختص کار، مدل ممکن است برای کارهای خاص مانند تکمیل متن یا تجزیه و تحلیل احساسات به خوبی تنظیم شود.
زمینه های استفاده
GPT-3 کاربردهای متعددی در زمینه پردازش زبان طبیعی دارد. تکمیل متن، ترجمه زبان، تحلیل احساسات و سایر کاربردها با این مدل امکان پذیر است. GPT-3 همچنین برای ایجاد شعر، داستان های خبری و کدهای کامپیوتری استفاده شده است.
یکی از بالقوه ترین برنامه های GPT-3 ایجاد چت بات ها و دستیاران مجازی است. از آنجایی که این مدل می تواند متنی شبیه انسان ایجاد کند، برای برنامه های مکالمه بسیار مناسب است.
GPT-3 همچنین برای تولید محتوای مناسب برای وب سایت ها و پلتفرم های رسانه های اجتماعی و همچنین برای کمک به تجزیه و تحلیل داده ها و تحقیقات استفاده شده است.
4. GPT-4
GPT-4 جدیدترین و پیشرفته ترین مدل زبان در سری GPT OpenAI است. با 10 تریلیون پارامتر شگفتانگیز، پیشبینی میشود که عملکرد بهتر و بهتری از نسل قبلی خود یعنی GPT-3 داشته باشد و به یکی از قدرتمندترین مدلهای هوش مصنوعی جهان تبدیل شود.
چگونه کار می کند؟
GPT-4 متن زبان طبیعی را با استفاده از پیچیده تولید می کند الگوریتم های یادگیری عمیق. این مجموعه بر روی مجموعه داده متنی گسترده ای که شامل کتاب ها، مجلات و صفحات وب است، آموزش داده شده است که به آن امکان می دهد در طیف وسیعی از موضوعات محتوا ایجاد کند.
علاوه بر این، با آموزش آن بر روی مجموعه دادههای کوچکتر و مختص کار، GPT-4 ممکن است برای کارهای خاص مانند پاسخگویی به سؤال یا خلاصهسازی بهخوبی تنظیم شود.
زمینه های استفاده
GPT-4 به دلیل اندازه عظیم و قابلیت های برترش، برنامه های کاربردی متنوعی را ارائه می دهد.
یکی از امیدوارکننده ترین کاربردهای آن در پردازش زبان طبیعی است، جایی که ممکن است مورد استفاده قرار گیرد توسعه ربات های چت، دستیارهای مجازی، و سیستم های ترجمه زبان قادر به تولید پاسخ های زبان طبیعی هستند که تقریباً از پاسخ های تولید شده توسط مردم قابل تشخیص نیستند.
GPT-4 همچنین ممکن است در آموزش استفاده شود.
این مفهوم ممکن است برای توسعه سیستمهای آموزشی هوشمندی که قادر به تطبیق با سبک یادگیری دانشآموز و ارائه بازخورد و کمک فردی هستند، استفاده شود. این می تواند به افزایش کیفیت آموزش کمک کند و یادگیری را برای همه قابل دسترس تر کند.
5. XLNet
XLNet یک مدل زبان نوآورانه است که در سال 2019 توسط دانشگاه کارنگی ملون و محققان هوش مصنوعی گوگل ایجاد شد. معماری آن بر اساس معماری ترانسفورماتور است که در BERT و سایر مدل های زبانی نیز استفاده می شود.
از سوی دیگر، XLNet یک استراتژی پیشآموزشی انقلابی را ارائه میکند که آن را قادر میسازد تا از مدلهای دیگر در انواع وظایف پردازش زبان طبیعی بهتر عمل کند.
چگونه کار می کند؟
XLNet با استفاده از یک رویکرد مدلسازی زبان رگرسیون خودکار ایجاد شد که شامل پیشبینی کلمه بعدی در یک دنباله متن بر اساس موارد قبلی است.
از سوی دیگر، XLNet یک روش دو طرفه را اتخاذ می کند که همه جایگشت های بالقوه کلمات را در یک عبارت ارزیابی می کند، برخلاف سایر مدل های زبان که از رویکرد چپ به راست یا راست به چپ استفاده می کنند. این به آن امکان میدهد تا روابط بلندمدت کلمات را پیدا کند و پیشبینیهای دقیقتری انجام دهد.
XLNet علاوه بر استراتژی انقلابی قبل از آموزش، تکنیکهای پیچیدهای مانند رمزگذاری موقعیتی نسبی و مکانیزم تکرار در سطح بخش را ترکیب میکند.
این استراتژیها به عملکرد کلی مدل کمک میکنند و آن را قادر میسازند تا طیف وسیعی از وظایف پردازش زبان طبیعی، مانند ترجمه زبان، تجزیه و تحلیل احساسات، و شناسایی موجودیت نامگذاری شده را انجام دهد.
زمینه های استفاده برای XLNet
ویژگیهای پیچیده و سازگاری XLNet آن را به ابزاری مؤثر برای طیف گستردهای از برنامههای پردازش زبان طبیعی، از جمله رباتهای گفتگو و دستیاران مجازی، ترجمه زبان و تحلیل احساسات تبدیل میکند.
توسعه مداوم و ادغام آن با نرمافزارها و برنامهها تقریباً مطمئناً منجر به موارد استفاده جذابتر در آینده خواهد شد.
6. الکترا
ELECTRA یک مدل پردازش زبان طبیعی پیشرفته است که توسط محققان گوگل ایجاد شده است. این مخفف عبارت «یادگیری کارآمد رمزگذار است که جایگزینهای توکن را بهطور دقیق طبقهبندی میکند» و به دلیل دقت و سرعت استثنایی خود مشهور است.
چگونه کار می کند؟
ELECTRA با جایگزینی بخشی از توکن های دنباله متن با توکن های تولید شده کار می کند. هدف این مدل این است که به درستی پیش بینی کند که آیا هر توکن جایگزینی قانونی است یا جعلی است. در نتیجه، ELECTRA یاد می گیرد که ارتباطات متنی بین کلمات را در یک دنباله متن به طور موثرتری ذخیره کند.
علاوه بر این، از آنجایی که ELECTRA به جای پوشاندن نشانههای واقعی، توکنهای کاذب ایجاد میکند، ممکن است مجموعههای آموزشی و دورههای آموزشی بسیار بزرگتری را بدون تجربه همان نگرانیهای بیش از حدی که مدلهای زبان نقابدار استاندارد انجام میدهند، به کار گیرد.
زمینه های استفاده
ELECTRA همچنین می تواند برای تجزیه و تحلیل احساسات استفاده شود، که مستلزم شناسایی لحن احساسی متن است.
ELECTRA با ظرفیت یادگیری از هر دو متن پوشانده و بدون نقاب، ممکن است برای ایجاد مدلهای تحلیل احساسات دقیقتر که میتواند ظرافتهای زبانی را بهتر درک کند و بینشهای معنادارتری ارائه دهد، استفاده شود.
7.T5
T5 یا Text-to-Text Transfer Transformer، یک مدل زبان مبتنی بر ترانسفورماتور زبان هوش مصنوعی گوگل است. در نظر گرفته شده است که وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی را با ترجمه انعطاف پذیر متن ورودی به متن خروجی انجام دهد.
چگونه کار می کند؟
T5 بر اساس معماری ترانسفورماتور ساخته شده است و با استفاده از یادگیری بدون نظارت بر روی مقدار زیادی از داده های متنی آموزش داده شده است. T5 برخلاف مدلهای زبان قبلی، در زمینههای مختلفی از جمله درک زبان، پاسخ به سؤال، خلاصهنویسی و ترجمه آموزش دیده است.
این کار T5 را قادر میسازد تا با تنظیم دقیق مدل در ورودیهای کمتر اختصاصی، کارهای متعددی را انجام دهد.
T5 کجا استفاده می شود؟
T5 چندین کاربرد بالقوه در پردازش زبان طبیعی دارد. ممکن است برای ایجاد رباتهای چت، دستیاران مجازی و سایر سیستمهای هوش مصنوعی مکالمهای که قادر به درک و پاسخگویی به ورودی زبان طبیعی هستند، استفاده شود. T5 همچنین ممکن است برای فعالیت هایی مانند ترجمه زبان، خلاصه سازی و تکمیل متن استفاده شود.
T5 منبع باز توسط گوگل ارائه شده است و به طور گسترده ای توسط جامعه NLP برای برنامه های مختلف مانند دسته بندی متن، پاسخگویی به سوالات و ترجمه ماشینی مورد استقبال قرار گرفته است.
8. کف دست
PALM (مدل زبان مسیرها) یک مدل زبان پیشرفته است که توسط Google AI Language ایجاد شده است. در نظر گرفته شده است که عملکرد مدلهای پردازش زبان طبیعی را بهبود بخشد تا تقاضای رو به رشد برای وظایف زبانی پیچیدهتر را برآورده کند.
چگونه کار می کند؟
مشابه بسیاری از مدلهای زبان محبوب دیگر مانند BERT و GPT، PalM یک مدل مبتنی بر ترانسفورماتور است. با این حال، روش طراحی و آموزش آن را از سایر مدل ها متمایز می کند.
برای بهبود عملکرد و مهارت های تعمیم، PaLM با استفاده از یک الگوی یادگیری چند وظیفه ای آموزش داده شده است که مدل را قادر می سازد به طور همزمان از چالش های متعدد بیاموزد.
کجا از پالم استفاده کنیم؟
پالم را می توان برای انواع وظایف NLP استفاده کرد، به ویژه آنهایی که به درک عمیق زبان طبیعی نیاز دارند. این برای تجزیه و تحلیل احساسات، پاسخ به سوالات، مدل سازی زبان، ترجمه ماشینی و بسیاری موارد دیگر مفید است.
برای بهبود مهارتهای پردازش زبان برنامهها و ابزارهای مختلف مانند رباتهای گفتگو، دستیاران مجازی و سیستمهای تشخیص صدا، میتوان آن را نیز به آنها اضافه کرد.
به طور کلی، PALM یک فناوری امیدوارکننده با طیف گسترده ای از کاربردهای ممکن به دلیل ظرفیت آن در افزایش قابلیت های پردازش زبان است.
نتیجه
در نهایت، پردازش زبان طبیعی (NLP) نحوه تعامل ما با فناوری را تغییر داده است و به ما این امکان را میدهد که با ماشینها به شیوهای شبیه انسان صحبت کنیم.
NLP به دلیل پیشرفت های اخیر در این زمینه، دقیق تر و کارآمدتر از قبل شده است فراگیری ماشینبه ویژه در ساخت مدل های زبان در مقیاس بزرگ مانند GPT-4، RoBERTa، XLNet، ELECTRA و PalM.
با پیشرفت NLP، ممکن است انتظار داشته باشیم که مدلهای زبانی قویتر و پیچیدهتر ظهور کنند، با پتانسیل تغییر نحوه ارتباط ما با فناوری، ارتباط با یکدیگر، و درک پیچیدگی زبان انسانی.
پاسخ دهید