آیا میدانستید که رایانهها میتوانند متنهایی تولید کنند که تقریباً با آنچه انسان میتواند بنویسد یکسان باشد؟
به لطف پیشرفتهای هوش مصنوعی، شاهد موجی در مدلهای زبان بزرگ هستیم.
در حال حاضر، آنها در مقیاس بی سابقه ای کار می کنند!
ما می توانیم از این مدل ها در انواع موارد جالب استفاده کنیم. در این مقاله به برخی از کاربردهای هیجان انگیز مدل های زبان بزرگ می پردازیم.
منظور ما از مدل های زبان بزرگ چیست؟
مدلهای زبان بزرگ، مدلهای هوش مصنوعی هستند که برای تفسیر و ایجاد زبان انسانی ایجاد شدهاند. این مدل ها از رویکردهای پیشرفته یادگیری ماشینی استفاده می کنند.
مثلا استفاده می کنند یادگیری عمیق برای بررسی حجم عظیمی از داده های متنی و آنها الگوها و ساختارهای زبان طبیعی را درک می کنند.
این مدل ها بر روی مجموعه داده های عظیمی مانند کتاب ها، مقالات و صفحات وب آموزش داده شده اند. به این ترتیب، آنها می توانند پیچیدگی های زبان انسان را درک کنند. بنابراین، آنها می توانند محتوایی ایجاد کنند که از مطالب نوشته شده توسط انسان قابل تشخیص نیست.
چند نمونه از این مدل های زبانی چیست؟
- GPT-3:این یک مدل زبان پیشرفته است که توسط OpenAI ایجاد شده است که قادر به تولید متن، پاسخگویی به سوالات و انواع کارهای NLP است.
- برت: این یک مدل زبان قوی است که توسط گوگل که ممکن است برای برخی کارها مانند پاسخگویی به سؤال و ترجمه زبان استفاده شود.
- XLNet: این مدل زبان پیشرفته توسط گوگل و دانشگاه کارنگی ملون ایجاد شده است و از یک تکنیک آموزشی جدید برای افزایش درک و تولید زبان واقعی استفاده می کند.
- روبرتا: این مدل زبان توسط فیسبوک ساخته شده و بر اساس معماری BERT ساخته شده است. در کاربردهای متنوعی که شامل پردازش زبان طبیعی میشوند، به عملکردی پیشرفته دست یافته است.
- T5: ترانسفورماتور انتقال متن به متن توسط گوگل و ممکن است برای اهداف مختلف شامل پردازش زبان طبیعی طراحی شود.
- GShard: گوگل یک چارچوب آموزشی توزیع شده ایجاد کرد که می تواند برای آموزش مدل های زبانی در مقیاس بزرگ استفاده شود.
- Megatron در: انویدیا سیستم آموزش مدل زبان با کارایی بالا، که می تواند مدل هایی را با حداکثر 8.3 میلیارد پارامتر آموزش دهد.
- آلبرت: این یک نسخه "لایت" کارآمدتر و مقیاس پذیرتر از BERT است که توسط گوگل و موسسه فناوری تویوتا در شیکاگو ایجاد شده است.
- الکترو: گوگل و دانشگاه استنفورد یک مدل زبان ایجاد کردند که از یک استراتژی پیشآموزشی جدید به نام «پیشآموزشی تبعیضآمیز» برای افزایش عملکرد خود در کارهای پاییندستی استفاده میکند.
- اصلاح کننده: این یک مدل زبان گوگل است که از مکانیسم توجه کارآمدتری برای آموزش مدل های بزرگتر با استنتاج سریعتر استفاده می کند.
بنابراین، موارد استفاده از این مدل های زبان بزرگ چیست؟
موارد استفاده قابل توجه از مدل های زبان بزرگ
تجزیه و تحلیل احساسات
این مدلها میتوانند متن را ارزیابی کنند و تصمیم بگیرند که آیا احساس خوب، منفی یا خنثی است. آنها عمدتاً از پردازش زبان طبیعی و فراگیری ماشین رویکردهای انجام این کار
به دلیل توانایی آنها در تشخیص متن و معنای کلمات در یک عبارت، مدل هایی مانند BERT و RoBERTa برای تجزیه و تحلیل احساسات.
تحلیل احساسات با مدلهای زبانی دقیقتر و کارآمدتر میشود. ما می توانیم از تجزیه و تحلیل احساسات در طیف گسترده ای از بخش ها مانند بازاریابی، خدمات مشتری و غیره استفاده کنیم.
چت بات ها و عوامل مکالمه
عوامل مکالمه و چت بات ها در طیف گسترده ای از برنامه ها محبوب می شوند. ما از آنها در خدمات مشتری و فروش و همچنین آموزش و مراقبت های بهداشتی استفاده می کنیم. مدل های زبان بزرگ در قلب این سیستم ها قرار دارند.
آنها می توانند نظرات انسانی را به زبان طبیعی تفسیر کنند و به آنها پاسخ دهند. مدلهایی مانند GPT-3 و BERT اغلب در رباتهای گفتگو برای ایجاد پاسخهای جذابتر استفاده میشوند.
این مدل ها بر روی حجم عظیمی از داده های متنی آموزش دیده اند. آنها می توانند الگوها و ساختارهای زبان انسان را درک کرده و از آنها تقلید کنند. چت بات ها می توانند به طور قابل توجهی تعامل مشتری را افزایش دهند.
ترجمه زبان
به لطف مدل های زبان بزرگ می توانیم متن را از یک زبان به زبان دیگر با دقت فوق العاده ای ترجمه کنیم. این مدل ها پیچیدگی های چندین زبان را درک می کنند. و آنها با آموزش بر روی حجم عظیمی از داده های متنی چند زبانه با یکدیگر ارتباط برقرار می کنند.
مدلهای محبوب ترجمه زبان شامل GPT-3 OpenAI، M2M-100 فیسبوک و ترجمه ماشین عصبی Google (NMT) هستند. با توجه به تغییرات انقلابی ایجاد شده توسط این مدل ها، اکنون تعامل با افراد در سراسر جهان بسیار ساده تر است.
خلاصه سازی متن
خلاصه کردن متن فرآیند کاهش یک متن طولانی به خلاصه با حفظ نکات کلیدی است. مدل های زبان بزرگ می تواند ساختار یک متن را بررسی و درک کند. این آنها را قادر میسازد تا خلاصههای دقیقی را ارائه کنند و آنها را در این زمینه بسیار مفید میکند.
برای کارهای خلاصه متن، مدل هایی مانند BERT و GPT-3 به کار گرفته شده اند. آنها در تولید خلاصههایی که ایدههای اصلی یک سند را در بر میگیرد، اثربخشی برجستهای نشان میدهند.
میتوانیم اطلاعاتی را از یک متن طولانی استخراج کنیم که کاربردهای حیاتی در رسانه، حقوق و آموزش دارد.
جواب سوال
ارائه یک سوال به یک ماشین و انتظار از آن برای ارائه پاسخ مناسب به عنوان پاسخگویی به سوال در پردازش زبان طبیعی شناخته می شود. مدل های زبان بزرگ مانند GPT-3 و BERT با این هدف ایجاد شده اند.
این مدل ها پرس و جوی ورودی را بررسی می کنند و مرتبط ترین اطلاعات را از داده ها انتخاب می کنند.
این مدل ها پرس و جوی ورودی را بررسی می کنند و مرتبط ترین داده ها را از میان حجم عظیمی از اطلاعات انتخاب می کنند. این امر با استفاده از ابزارهای پیچیده امکان پذیر است شبکه های عصبی.
با قدرت این مدل ها، ما می توانیم سیستم هایی را برای کشف راه حل برای مسائل پیچیده توسعه دهیم. این باعث افزایش ظرفیت ما برای یادگیری و تصمیم گیری می شود.
تولید محتوا و تولید متن
مدلهای زبان بزرگ محتوای جذاب و با کیفیت بالا را برای بخشهای مختلف تولید میکنند. این مدل ها می توانند مقالات، پست های رسانه های اجتماعی، توضیحات محصول و موارد دیگر را بنویسند. به عنوان مثال، GPT-3 یک مدل محبوب در این مورد است.
محتوایی ایجاد می کند که تشخیص آن از متن نوشته شده توسط انسان دشوار است. با استفاده از این مدل ها، شرکت ها می توانند در زمان و هزینه ها صرفه جویی کنند. آنها می توانند بسیار راحت تر با مخاطبان خود ارتباط برقرار کنند.
تشخیص گفتار و رونویسی گفتار به متن
تشخیص گفتار و رونویسی گفتار به متن هر دو از مدل های زبان بزرگ استفاده می کنند.
این مدل ها، به ویژه، بر روی داده های صوتی آموزش داده شده اند. و پیشرفته را به کار می گیرند الگوریتم های یادگیری ماشین برای تبدیل دقیق کلمات گفتاری به متن Wav2vec که توسط فیسبوک AI توسعه یافته است، نمونهای از مدل زبانی است که برای تشخیص گفتار استفاده میشود.
این مدل برای تشخیص و استخراج ویژگی های مربوطه از ورودی های صوتی آموزش دیده است. می توان از آن برای تشخیص گفتار یا سایر کارهای پردازش زبان طبیعی استفاده کرد.
شرکت ها می توانند کیفیت و سرعت خدمات رونویسی خود را افزایش دهند و در عین حال هزینه ها را کاهش دهند و کارایی را با اتخاذ مدل های زبانی گسترده افزایش دهند.
جمع بندی، آینده چگونه است؟
مدل های زبان بزرگ نقش مهمی در صنایع مختلف ایفا خواهند کرد. محققان و توسعه دهندگان در تلاش هستند تا این مدل ها را برای قدرتمندتر شدن بهبود بخشند.
ما می توانیم درک بهتری از زمینه و کارایی و دقت بیشتر داشته باشیم. همچنین، میتوانیم از تجربه کاربری بصریتر و بدون درز در پلتفرمهای مختلف بهره ببریم.
آنها می توانند نحوه ارتباط و تعامل ما با فناوری را تغییر دهند.
پاسخ دهید