Sabías que as computadoras poden producir textos que son case idénticos ao que os humanos poden escribir?
Grazas aos avances na IA asistimos a unha onda de modelos de linguas grandes.
Agora, están a traballar nunha escala sen precedentes!
Podemos utilizar estes modelos nunha variedade de casos interesantes. Neste artigo, analizaremos algunhas das aplicacións interesantes dos grandes modelos de linguaxe.
Que entendemos por grandes modelos lingüísticos?
Os grandes modelos de linguaxe son modelos de IA que se desenvolven para interpretar e crear linguaxe humana. Estes modelos empregan enfoques avanzados de aprendizaxe automática.
Por exemplo, usan aprendizaxe profunda examinar volumes masivos de datos de texto. E comprenden os patróns e estruturas da linguaxe natural.
Os modelos están adestrados en conxuntos de datos masivos, como libros, traballos e páxinas web. Deste xeito, poden comprender as complejidades da linguaxe humana. Así, poden crear contido que non se distinga do material escrito por humanos.
Cales son algúns exemplos destes modelos lingüísticos?
- GPT-3:Este é un modelo de linguaxe de vangarda creado por OpenAI que é capaz de xerar texto, responder preguntas e unha variedade de outras tarefas de PNL.
- BERT: Este é un modelo de linguaxe potente creado por Google que se poden usar para algunhas tarefas, como a resposta a preguntas e a tradución de idiomas.
- XLNet: Este modelo de linguaxe avanzado foi creado por Google e a Universidade Carnegie Mellon e fai uso dunha técnica de adestramento novedosa para mellorar a súa comprensión e produción de linguaxe xenuína.
- ROBERTA: Este modelo de linguaxe foi creado por Facebook e baséase na arquitectura BERT. Alcanzou un rendemento de vangarda nunha variedade de aplicacións que implican procesamento da linguaxe natural.
- T5: O transformador de transferencia de texto a texto foi creado por Google e pode adaptarse a unha variedade de propósitos que impliquen o procesamento da linguaxe natural.
- GShard: Google creou un marco de formación distribuído que se pode usar para adestrar modelos lingüísticos a gran escala.
- megatron: NVIDIA sistema de adestramento de modelos lingüísticos de alto rendemento, que pode adestrar modelos con ata 8.3 millóns de parámetros.
- ALBERTO: É unha versión "lite" máis eficiente e escalable de BERT creada por Google e Toyota Technological Institute en Chicago.
- ELECTRA: Google e a Universidade de Stanford crearon un modelo lingüístico que emprega unha nova estratexia de formación previa denominada "formación previa discriminativa" para aumentar o seu rendemento nas tarefas posteriores.
- Reformador: É un modelo de linguaxe de Google que emprega un mecanismo de atención máis eficiente para permitir o adestramento de modelos máis grandes cunha inferencia máis rápida.
Entón, cales son os casos de uso destes grandes modelos lingüísticos?
Casos de uso significativos dos grandes modelos lingüísticos
Análise de sentimentos
Estes modelos poden avaliar o texto e decidir se o sentimento é bo, negativo ou neutro. Principalmente, empregan procesamento da linguaxe natural e aprendizaxe de máquina enfoques para facelo.
Debido á súa capacidade para recoñecer o contexto e o significado das palabras nunha frase, utilízanse modelos como BERT e Roberta para análise de sentimentos.
A análise de sentimentos é cada vez máis precisa e eficiente cos modelos lingüísticos. Podemos utilizar a análise de sentimentos nunha ampla gama de sectores, como marketing, atención ao cliente e moito máis.
Chatbots e axentes conversacionais
Os axentes conversacionais e os chatbots están a ser populares nunha ampla gama de aplicacións. Podemos utilizalos no servizo de atención ao cliente e vendas, así como na educación e na saúde. Os grandes modelos lingüísticos están no corazón destes sistemas.
Poden interpretar e responder á entrada humana en linguaxe natural. Modelos como GPT-3 e BERT úsanse a miúdo nos chatbots para crear respostas máis atractivas.
Estes modelos están adestrados en enormes volumes de datos de texto. Poden comprender e emular patróns e estruturas da linguaxe humana. Os chatbots poden mellorar significativamente o compromiso dos clientes.
Tradución de idiomas
Podemos traducir textos dunha lingua a outra cunha precisión extraordinaria grazas a grandes modelos lingüísticos. Estes modelos comprenden as complexidades de varias linguas. E se relacionan entre si ao ser adestrados en enormes volumes de datos de texto multilingües.
Os modelos de tradución de idiomas populares inclúen GPT-3 de OpenAI, M2M-100 de Facebook e Neural Machine Translation (NMT) de Google. Debido aos cambios revolucionarios provocados por estes modelos, agora é moito máis sinxelo interactuar con persoas de todo o mundo.
Resumo do texto
O resumo de texto é o proceso de reducir un texto extenso a un resumo conservando os puntos clave. Grandes modelos lingüísticos pode examinar e comprender a estrutura dun texto. Isto permítelles proporcionar resumos precisos, o que os fai moi útiles neste campo.
Para tarefas de resumo de texto, implantáronse modelos como BERT e GPT-3. Mostran unha eficacia destacada na elaboración de resumos que recollen as ideas principais dun documento.
Podemos extraer información dun texto longo que ten aplicacións vitais en medios de comunicación, dereito e educación.
Pregunta contestando
Proporcionar unha pregunta a unha máquina e esperar que dea unha resposta adecuada coñécese como resposta de preguntas no procesamento da linguaxe natural. Con este obxectivo creáronse grandes modelos lingüísticos como GPT-3 e BERT.
Estes modelos examinan a consulta de entrada e escollen a información máis relevante dos datos.
Estes modelos examinan a consulta de entrada e escollen os datos máis pertinentes entre grandes cantidades de información. Isto é posible mediante o uso sofisticado redes neuronales.
Co poder destes modelos, podemos desenvolver sistemas para descubrir solucións a problemas complicados. Isto mellorará a nosa capacidade de aprendizaxe e de toma de decisións.
Creación de contidos e xeración de textos
Os grandes modelos lingüísticos xeran contido atractivo e de alta calidade para diversos sectores. Estes modelos poden compoñer artigos, publicacións en redes sociais, descricións de produtos e moito máis. Por exemplo, GPT-3 é un modelo popular neste caso.
Crea contido que é difícil de distinguir do texto escrito por humanos. Usando estes modelos, as empresas poden aforrar tempo e custos. Poden conectarse coa súa audiencia moito máis doado.
Recoñecemento de voz e transcrición de voz a texto
O recoñecemento de voz e a transcrición de voz a texto fan uso de grandes modelos lingüísticos.
Estes modelos, en particular, están adestrados en datos de audio. E, empregan avanzados algoritmos de aprendizaxe automática para transcribir con precisión as palabras faladas ao texto. Wav2vec, desenvolvido por Facebook AI, é un exemplo dun modelo de linguaxe usado para o recoñecemento de voz.
Este modelo está adestrado para recoñecer e extraer características relevantes das entradas de audio. Pódese usar para o recoñecemento de voz ou outras tarefas de procesamento da linguaxe natural.
As empresas poden aumentar a calidade e a velocidade dos seus servizos de transcrición ao mesmo tempo que reducen custos e aumentan a eficiencia adoptando modelos lingüísticos masivos.
Conclusión, como se ve o futuro?
Os grandes modelos lingüísticos desempeñarán un papel importante nunha variedade de industrias. Os investigadores e desenvolvedores están tentando mellorar estes modelos para que sexan máis potentes.
Podemos ter unha mellor comprensión do contexto e unha maior eficiencia e precisión. Ademais, podemos beneficiarnos dunha experiencia de usuario máis intuitiva e fluida en varias plataformas.
Poden cambiar a forma en que nos comunicamos e nos relacionamos coa tecnoloxía.
Deixe unha resposta