Saviez-vous que les ordinateurs peuvent produire des textes presque identiques à ce que les humains peuvent écrire ?
Grâce aux progrès de l'IA, nous assistons à une vague de grands modèles de langage.
Maintenant, ils travaillent à une échelle sans précédent !
Nous pouvons utiliser ces modèles dans une variété de cas intéressants. Dans cet article, nous examinerons certaines des applications intéressantes des grands modèles de langage.
Qu'entendons-nous par grands modèles de langage ?
Les grands modèles de langage sont des modèles d'IA qui sont développés pour interpréter et créer le langage humain. Ces modèles utilisent des approches avancées d'apprentissage automatique.
Par exemple, ils utilisent l'apprentissage en profondeur pour examiner des volumes massifs de données textuelles. Et, ils comprennent les modèles et les structures du langage naturel.
Les modèles sont formés sur des ensembles de données massifs tels que des livres, des articles et des pages Web. De cette façon, ils peuvent saisir les subtilités du langage humain. Ainsi, ils peuvent créer un contenu qui ne se distingue pas du matériel écrit par l'homme.
Quels sont quelques exemples de ces modèles de langage ?
- GPT-3:Il s'agit d'un modèle de langage de pointe créé par OpenAI qui est capable de générer du texte, de répondre à des questions et de diverses autres tâches NLP.
- BERT: Il s'agit d'un puissant modèle de langage créé par Google qui peut être utilisé pour certaines tâches, comme la réponse aux questions et la traduction de la langue.
- XLNet: Ce modèle de langage avancé a été créé par Google et l'Université Carnegie Mellon et utilise une nouvelle technique de formation pour améliorer sa compréhension et la production d'un langage authentique.
- ROBERTa: Ce modèle de langage a été créé par Facebook et est basé sur l'architecture BERT. Il a atteint des performances de pointe sur une variété d'applications impliquant le traitement du langage naturel.
- T5: le transformateur de transfert de texte à texte a été créé par Google et peuvent être adaptés à diverses fins impliquant le traitement du langage naturel.
- GShard : Google a créé un cadre de formation distribué qui peut être utilisé pour former des modèles de langage à grande échelle.
- Megatron: De NVIDIA système de formation de modèles de langage haute performance, qui peut former des modèles avec jusqu'à 8.3 milliards de paramètres.
- ALBERT: Il s'agit d'une version « allégée » plus efficace et évolutive du BERT créée par Google et le Toyota Technological Institute de Chicago.
- ELECTRA: Google et l'Université de Stanford ont créé un modèle de langage qui utilise une nouvelle stratégie de pré-formation appelée "pré-formation discriminative" pour améliorer ses performances sur les tâches en aval.
- Réformateur: Il s'agit d'un modèle de langage Google qui utilise un mécanisme d'attention plus efficace pour permettre la formation de modèles plus grands avec une inférence plus rapide.
Alors, quels sont les cas d'utilisation de ces grands modèles de langage ?
Cas d'utilisation significatifs de grands modèles de langage
Analyse des sentiments
Ces modèles peuvent évaluer le texte et décider si le sentiment est bon, négatif ou neutre. La plupart du temps, ils utilisent le traitement du langage naturel et machine learning approches pour ce faire.
En raison de leur capacité à reconnaître le contexte et le sens des mots dans une phrase, des modèles comme BERT et RoBERTa sont utilisés pour l'analyse des sentiments.
L'analyse des sentiments devient de plus en plus précise et efficace avec les modèles de langage. Nous pouvons utiliser l'analyse des sentiments dans un large éventail de secteurs tels que le marketing, le service client, etc.
Chatbots et agents conversationnels
Les agents conversationnels et les chatbots deviennent populaires dans un large éventail d'applications. Nous pouvons les utiliser dans le service client et les ventes ainsi que dans l'éducation et la santé. Les grands modèles de langage sont au cœur de ces systèmes.
Ils peuvent interpréter et répondre aux entrées humaines en langage naturel. Des modèles tels que GPT-3 et BERT sont souvent utilisés dans les chatbots pour créer des réponses plus engageantes.
Ces modèles sont entraînés sur d'énormes volumes de données textuelles. Ils peuvent comprendre et imiter les modèles et les structures du langage humain. Les chatbots peuvent considérablement améliorer l'engagement des clients.
Traduction
Nous pouvons traduire du texte d'une langue à une autre avec une précision extraordinaire grâce à de grands modèles de langue. Ces modèles comprennent les subtilités de plusieurs langages. Et, ils se rapportent les uns aux autres en étant formés sur d'énormes volumes de données textuelles multilingues.
Les modèles de traduction de langue populaires incluent GPT-3 d'OpenAI, M2M-100 de Facebook et Neural Machine Translation (NMT) de Google. En raison des changements révolutionnaires apportés par ces modèles, il est désormais beaucoup plus simple d'interagir avec des individus du monde entier.
Résumé de texte
Le résumé de texte est le processus qui consiste à réduire un long texte à un résumé tout en préservant les points clés. Grands modèles de langage peut examiner et comprendre la structure d'un texte. Cela leur permet de fournir des résumés précis, ce qui les rend très utiles dans ce domaine.
Pour les tâches de synthèse de texte, des modèles tels que BERT et GPT-3 ont été déployés. Ils font preuve d'une efficacité remarquable dans la production de résumés qui résument les idées principales d'un document.
Nous pouvons extraire des informations d'un long texte qui a des applications vitales dans les médias, le droit et l'éducation.
Question répondant
Fournir une question à une machine et s'attendre à ce qu'elle fournisse une réponse appropriée est connu sous le nom de réponse aux questions dans le traitement du langage naturel. De grands modèles de langage comme GPT-3 et BERT ont été créés dans cet objectif.
Ces modèles examinent la requête d'entrée et sélectionnent les informations les plus pertinentes à partir des données.
Ces modèles examinent la requête d'entrée et choisissent les données les plus pertinentes parmi d'énormes quantités d'informations. Ceci est possible en utilisant des les réseaux de neurones.
Grâce à la puissance de ces modèles, nous pouvons développer des systèmes pour découvrir des solutions à des problèmes complexes. Cela renforcera notre capacité d'apprentissage et de prise de décision.
Création de contenu et génération de texte
Les grands modèles linguistiques génèrent un contenu engageant de haute qualité pour une variété de secteurs. Ces modèles peuvent composer des articles, des publications sur les réseaux sociaux, des descriptions de produits, etc. Par exemple, GPT-3 est un modèle populaire dans ce cas.
Il crée un contenu difficile à distinguer du texte écrit par des humains. En utilisant ces modèles, les entreprises peuvent économiser du temps et de l'argent. Ils peuvent se connecter à leur public beaucoup plus facilement.
Reconnaissance vocale et transcription de la parole en texte
La reconnaissance vocale et la transcription parole-texte utilisent toutes deux de grands modèles de langage.
Ces modèles, en particulier, sont entraînés sur des données audio. Et, ils emploient avancé algorithmes d'apprentissage automatique pour retranscrire fidèlement les paroles prononcées en texte. Wav2vec, développé par Facebook AI, est un exemple de modèle de langage utilisé pour la reconnaissance vocale.
Ce modèle est formé pour reconnaître et extraire les caractéristiques pertinentes des entrées audio. Il peut être utilisé pour la reconnaissance vocale ou d'autres tâches de traitement du langage naturel.
Les entreprises peuvent augmenter la qualité et la rapidité de leurs services de transcription tout en réduisant les coûts et en augmentant l'efficacité en adoptant des modèles de langage massifs.
Conclusion, à quoi ressemble l'avenir ?
Les grands modèles de langage joueront un rôle important dans une variété d'industries. Les chercheurs et les développeurs tentent d'améliorer ces modèles pour qu'ils soient plus puissants.
Nous pouvons avoir une meilleure compréhension du contexte et une efficacité et une précision accrues. De plus, nous pouvons bénéficier d'une expérience utilisateur plus intuitive et transparente sur diverses plateformes.
Ils peuvent changer la façon dont nous communiquons et interagissons avec la technologie.
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