Le traitement du langage naturel (NLP) a transformé la façon dont nous interagissons avec les machines. Désormais, nos applications et nos logiciels peuvent traiter et comprendre le langage humain.
En tant que discipline de l'intelligence artificielle, la PNL se concentre sur l'interaction en langage naturel entre les ordinateurs et les personnes.
Il aide les machines à analyser, comprendre et synthétiser le langage humain, ouvrant une pléthore d'applications telles que la reconnaissance vocale, la traduction automatique, l'analyse des sentiments, et les chatbots.
Il a connu un énorme développement ces dernières années, permettant aux machines non seulement de comprendre le langage, mais aussi de l'utiliser de manière créative et appropriée.
Dans cet article, nous allons découvrir les différents modèles de langage NLP. Alors, suivez-nous et découvrons ces modèles !
1. BERTE
BERT (Représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs) est un modèle de langage de traitement du langage naturel (NLP) de pointe. Il a été créé en 2018 par g et est basé sur l'architecture Transformer, un Réseau neuronal construit pour interpréter l'entrée séquentielle.
BERT est un modèle de langage pré-formé, ce qui signifie qu'il a été formé sur d'énormes volumes de données textuelles pour reconnaître les modèles et la structure du langage naturel.
Le BERT est un modèle bidirectionnel, ce qui signifie qu'il peut saisir le contexte et le sens des mots en fonction de leurs phrases précédentes et suivantes, ce qui lui permet de mieux comprendre le sens des phrases compliquées.
Comment ça marche?
L'apprentissage non supervisé est utilisé pour entraîner le BERT sur des quantités massives de données textuelles. BERT gagne la capacité de détecter les mots manquants dans une phrase ou de catégoriser les phrases pendant la formation.
Avec l'aide de cette formation, BERT peut produire des intégrations de haute qualité qui peuvent être appliquées à une variété de tâches NLP, y compris l'analyse des sentiments, la catégorisation de texte, la réponse aux questions, etc.
De plus, BERT peut être amélioré sur un projet spécifique en utilisant un ensemble de données plus petit pour se concentrer spécifiquement sur cette tâche.
Où Bert est-il utilisé ?
BERT est fréquemment utilisé dans une large gamme d'applications NLP populaires. Google, par exemple, l'a utilisé pour augmenter la précision des résultats de ses moteurs de recherche, tandis que Facebook l'a utilisé pour améliorer ses algorithmes de recommandation.
BERT a également été utilisé dans l'analyse des sentiments des chatbots, la traduction automatique et la compréhension du langage naturel.
En outre, BERT a été employé dans plusieurs recherche universitaire articles pour améliorer les performances des modèles de PNL sur une variété de tâches. Dans l'ensemble, le BERT est devenu un outil indispensable pour les universitaires et les praticiens de la PNL, et son influence sur la discipline devrait encore augmenter.
2. Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) est un modèle de langage pour le traitement du langage naturel publié par Facebook AI en 2019. Il s'agit d'une version améliorée de BERT visant à surmonter certains des inconvénients du modèle BERT d'origine.
RoBERTa a été formé d'une manière similaire à BERT, à l'exception que RoBERTa utilise plus de données de formation et améliore le processus de formation pour obtenir des performances plus élevées.
RoBERTa, comme BERT, est un modèle de langage pré-formé qui peut être affiné pour obtenir une grande précision sur un travail donné.
Comment ça marche?
RoBERTa utilise une stratégie d'apprentissage auto-supervisé pour s'entraîner sur une grande quantité de données textuelles. Il apprend à prédire les mots manquants dans les phrases et à classer les phrases en groupes distincts pendant la formation.
RoBERTa utilise également plusieurs approches de formation sophistiquées, telles que le masquage dynamique, pour augmenter la capacité du modèle à se généraliser à de nouvelles données.
De plus, pour augmenter sa précision, RoBERTa exploite une grande quantité de données provenant de plusieurs sources, notamment Wikipedia, Common Crawl et BooksCorpus.
Où pouvons-nous utiliser RoBERTa ?
Roberta est couramment utilisé pour l'analyse des sentiments, la catégorisation de texte, entité nommée identification, traduction automatique et réponse aux questions.
Il peut être utilisé pour extraire des informations pertinentes à partir de données textuelles non structurées telles que réseaux sociaux, avis de consommateurs, articles de presse et autres sources.
RoBERTa a été utilisé dans des applications plus spécifiques, telles que la synthèse de documents, la création de texte et la reconnaissance vocale, en plus de ces tâches NLP conventionnelles. Il a également été utilisé pour améliorer la précision des chatbots, des assistants virtuels et d'autres systèmes d'IA conversationnels.
3. GPT-3 d'OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) est un modèle de langage OpenAI qui génère une écriture de type humain à l'aide de techniques d'apprentissage en profondeur. GPT-3 est l'un des plus grands modèles de langage jamais construits, avec 175 milliards de paramètres.
Le modèle a été formé sur un large éventail de données textuelles, y compris des livres, des articles et des pages Web, et il peut désormais créer du contenu sur une variété de thèmes.
Comment ça marche?
GPT-3 génère du texte en utilisant une approche d'apprentissage non supervisée. Cela implique que le modèle n'est pas intentionnellement enseigné à exécuter une tâche particulière, mais apprend plutôt à créer du texte en remarquant des modèles dans d'énormes volumes de données textuelles.
En l'entraînant sur des ensembles de données plus petits et spécifiques à une tâche, le modèle peut ensuite être affiné pour des tâches spécifiques telles que la complétion de texte ou l'analyse des sentiments.
Zones d'utilisation
GPT-3 a plusieurs applications dans le domaine du traitement du langage naturel. La complétion de texte, la traduction de la langue, l'analyse des sentiments et d'autres applications sont possibles avec le modèle. GPT-3 a également été utilisé pour créer de la poésie, des reportages et du code informatique.
L'une des applications GPT-3 les plus potentielles est la création de chatbots et d'assistants virtuels. Étant donné que le modèle peut créer un texte de type humain, il convient parfaitement aux applications conversationnelles.
GPT-3 a également été utilisé pour générer du contenu personnalisé pour les sites Web et les plateformes de médias sociaux, ainsi que pour faciliter l'analyse et la recherche de données.
4.GPT-4
GPT-4 est le modèle de langage le plus récent et le plus sophistiqué de la série GPT d'OpenAI. Avec un nombre étonnant de 10 billions de paramètres, il devrait surpasser et surpasser son prédécesseur, GPT-3, et devenir l'un des modèles d'IA les plus puissants au monde.
Comment ça marche?
GPT-4 génère du texte en langage naturel à l'aide de algorithmes d'apprentissage en profondeur. Il est formé sur un vaste ensemble de données textuelles qui comprend des livres, des revues et des pages Web, ce qui lui permet de créer du contenu sur un large éventail de sujets.
De plus, en l'entraînant sur des ensembles de données plus petits et spécifiques à une tâche, GPT-4 peut être affiné pour des tâches spécifiques telles que la réponse aux questions ou la synthèse.
Zones d'utilisation
En raison de sa taille énorme et de ses capacités supérieures, GPT-4 offre une grande variété d'applications.
L'une de ses utilisations les plus prometteuses est le traitement du langage naturel, où il peut être utilisé pour développer des chatbots, des assistants virtuels et des systèmes de traduction linguistique capables de produire des réponses en langage naturel presque impossibles à distinguer de celles produites par des personnes.
GPT-4 pourrait également être utilisé dans l'éducation.
Le concept peut être utilisé pour développer des systèmes de tutorat intelligents capables de s'adapter au style d'apprentissage d'un élève et de fournir une rétroaction et une aide individualisées. Cela peut contribuer à améliorer la qualité de l'éducation et à rendre l'apprentissage plus accessible à tous.
5. XL Net
XLNet est un modèle de langage innovant créé en 2019 par des chercheurs de l'Université Carnegie Mellon et de Google AI. Son architecture est basée sur l'architecture de transformateur, qui est également utilisée dans BERT et d'autres modèles de langage.
XLNet, d'autre part, présente une stratégie de pré-formation révolutionnaire qui lui permet de surpasser les autres modèles sur une variété de tâches de traitement du langage naturel.
Comment ça marche?
XLNet a été créé à l'aide d'une approche de modélisation de langage auto-régressive, qui comprend la prédiction du mot suivant dans une séquence de texte basée sur les précédents.
XLNet, d'autre part, adopte une méthode bidirectionnelle qui évalue toutes les permutations potentielles des mots dans une phrase, par opposition à d'autres modèles de langage qui utilisent une approche de gauche à droite ou de droite à gauche. Cela lui permet de saisir les relations de mots à long terme et de faire des prédictions plus précises.
XLNet combine des techniques sophistiquées telles que l'encodage positionnel relatif et un mécanisme de récurrence au niveau du segment en plus de sa stratégie de pré-formation révolutionnaire.
Ces stratégies contribuent aux performances globales du modèle et lui permettent de gérer un large éventail de tâches de traitement du langage naturel, telles que la traduction de la langue, l'analyse des sentiments et l'identification des entités nommées.
Domaines d'utilisation de XLNet
Les fonctionnalités sophistiquées et l'adaptabilité de XLNet en font un outil efficace pour un large éventail d'applications de traitement du langage naturel, y compris les chatbots et les assistants virtuels, la traduction linguistique et l'analyse des sentiments.
Son développement continu et son intégration avec des logiciels et des applications se traduiront presque certainement par des cas d'utilisation encore plus fascinants à l'avenir.
6. ÉLECTRE
ELECTRA est un modèle de pointe de traitement du langage naturel créé par des chercheurs de Google. Il signifie «Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately» et est réputé pour sa précision et sa vitesse exceptionnelles.
Comment ça marche?
ELECTRA fonctionne en remplaçant une partie des jetons de séquence de texte par des jetons produits. Le but du modèle est de prévoir correctement si chaque jeton de remplacement est légitime ou un faux. ELECTRA apprend ainsi à stocker plus efficacement les associations contextuelles entre les mots d'une séquence de texte.
De plus, comme ELECTRA crée de faux jetons plutôt que de masquer les vrais, il peut utiliser des ensembles de formation et des périodes de formation beaucoup plus importants sans rencontrer les mêmes problèmes de surajustement que les modèles de langage masqué standard.
Domaines d'utilisation
ELECTRA peut également être utilisé pour l'analyse des sentiments, ce qui implique d'identifier le ton émotionnel d'un texte.
Avec sa capacité à apprendre à partir de textes masqués et non masqués, ELECTRA pourrait être utilisé pour créer des modèles d'analyse des sentiments plus précis qui peuvent mieux comprendre les subtilités linguistiques et fournir des informations plus significatives.
7. T5
T5, ou Text-to-Text Transfer Transformer, est un modèle de langage basé sur le transformateur Google AI Language. Il est destiné à exécuter différentes tâches de traitement du langage naturel en traduisant de manière flexible le texte d'entrée en texte de sortie.
Comment ça marche?
T5 est construit sur l'architecture Transformer et a été formé à l'aide d'un apprentissage non supervisé sur une grande quantité de données textuelles. T5, contrairement aux modèles de langage précédents, est entraîné sur une variété de tâches, y compris la compréhension du langage, la réponse aux questions, le résumé et la traduction.
Cela permet à T5 d'effectuer de nombreuses tâches en affinant le modèle sur des entrées moins spécifiques à la tâche.
Où T5 utilise-t-il ?
T5 a plusieurs applications potentielles dans le traitement du langage naturel. Il peut être utilisé pour créer des chatbots, des assistants virtuels et d'autres systèmes d'IA conversationnels capables de comprendre et de répondre aux entrées en langage naturel. T5 peut également être utilisé pour des activités telles que la traduction, la synthèse et l'achèvement de texte.
T5 a été fourni en open source par Google et a été largement adopté par la communauté NLP pour une variété d'applications telles que la catégorisation de texte, la réponse aux questions et la traduction automatique.
8. PALME
PaLM (Pathways Language Model) est un modèle de langage avancé créé par Google AI Language. Il est destiné à améliorer les performances des modèles de traitement du langage naturel pour répondre à la demande croissante de tâches linguistiques plus complexes.
Comment ça marche?
Semblable à de nombreux autres modèles de langage appréciés comme BERT et GPT, PaLM est un modèle basé sur un transformateur. Cependant, sa conception et sa méthodologie de formation le distinguent des autres modèles.
Pour améliorer les performances et les compétences de généralisation, PaLM est formé à l'aide d'un paradigme d'apprentissage multitâche qui permet au modèle d'apprendre simultanément de nombreux défis.
Où utilisons-nous PaLM ?
Palm peut être utilisé pour une variété de tâches PNL, en particulier celles qui nécessitent une compréhension approfondie du langage naturel. Il est utile pour l'analyse des sentiments, la réponse aux questions, la modélisation du langage, la traduction automatique et bien d'autres choses.
Pour améliorer les compétences de traitement du langage de différents programmes et outils tels que les chatbots, les assistants virtuels et les systèmes de reconnaissance vocale, il peut également y être ajouté.
Dans l'ensemble, PaLM est une technologie prometteuse avec un large éventail d'applications possibles en raison de sa capacité à augmenter les capacités de traitement du langage.
Conclusion
Enfin, le traitement du langage naturel (TLN) a transformé la façon dont nous interagissons avec la technologie, nous permettant de parler avec des machines d'une manière plus humaine.
La PNL est devenue plus précise et efficace que jamais grâce aux récentes percées dans machine learning, notamment dans la construction de modèles de langage à grande échelle tels que GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA et PaLM.
Au fur et à mesure que la PNL progresse, nous pouvons nous attendre à voir émerger des modèles de langage de plus en plus puissants et sophistiqués, avec le potentiel de transformer la façon dont nous nous connectons à la technologie, communiquons les uns avec les autres et comprenons la complexité du langage humain.
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