O procesamento da linguaxe natural (PNL) transformou a forma en que nos relacionamos coas máquinas. Agora, as nosas aplicacións e software poden procesar e comprender a linguaxe humana.
Como disciplina da intelixencia artificial, a PNL céntrase na interacción da linguaxe natural entre ordenadores e persoas.
Axuda ás máquinas a analizar, comprender e sintetizar a linguaxe humana, abrindo unha infinidade de aplicacións como o recoñecemento de voz, a tradución automática, análise de sentimentos, e chatbots.
Realizou un enorme desenvolvemento nos últimos anos, permitindo que as máquinas non só comprendan a linguaxe senón que tamén a utilicen de forma creativa e adecuada.
Neste artigo, imos comprobar os diferentes modelos de linguaxe PNL. Entón, segue e imos coñecer estes modelos!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é un modelo de linguaxe de procesamento da linguaxe natural (NLP) de vangarda. Foi creado en 2018 por g e baséase na arquitectura Transformer, a rede neural construído para interpretar entradas secuenciais.
BERT é un modelo de linguaxe preadestrado, o que significa que foi adestrado en volumes masivos de datos de texto para recoñecer patróns e estruturas de linguaxe natural.
BERT é un modelo bidireccional, o que significa que pode comprender o contexto e o significado das palabras en función das súas frases anteriores e seguintes, o que fai que teña máis éxito para comprender o significado de frases complicadas.
Como funciona?
A aprendizaxe non supervisada úsase para adestrar a BERT en grandes cantidades de datos de texto. BERT adquire a capacidade de detectar palabras que faltan nunha frase ou de categorizar frases durante o adestramento.
Coa axuda deste adestramento, BERT pode producir incorporacións de alta calidade que se poden aplicar a unha variedade de tarefas de PNL, incluíndo análise de sentimentos, categorización de textos, respostas a preguntas e moito máis.
Ademais, BERT pódese mellorar nun proxecto específico utilizando un conxunto de datos máis pequeno para centrarse nesa tarefa específicamente.
Onde se usa Bert?
BERT utilízase con frecuencia nunha ampla gama de aplicacións populares de PNL. Google, por exemplo, utilizouno para aumentar a precisión dos resultados dos seus buscadores, mentres que Facebook utilizouno para mellorar os seus algoritmos de recomendación.
BERT tamén se utilizou na análise de sentimentos do chatbot, na tradución automática e na comprensión da linguaxe natural.
Ademais, BERT estivo empregado en varios investigación académica traballos para mellorar o rendemento dos modelos de PNL nunha variedade de tarefas. En xeral, BERT converteuse nunha ferramenta indispensable para os académicos e profesionais da PNL, e prevese que a súa influencia na disciplina aumente aínda máis.
2. Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) é un modelo de linguaxe para o procesamento da linguaxe natural lanzado por Facebook AI en 2019. É unha versión mellorada de BERT destinada a superar algúns dos inconvenientes do modelo BERT orixinal.
RoBERTa adestrouse dun xeito similar ao BERT, coa excepción de que RoBERTa utiliza máis datos de adestramento e mellora o proceso de adestramento para obter un maior rendemento.
RoBERTa, como BERT, é un modelo de linguaxe previamente adestrado que se pode axustar para conseguir unha alta precisión nun traballo determinado.
Como funciona?
RoBERTa usa unha estratexia de aprendizaxe autosupervisada para adestrarse sobre unha gran cantidade de datos de texto. Aprende a predicir as palabras que faltan nas frases e a clasificar frases en distintos grupos durante o adestramento.
RoBERTa tamén fai uso de varios enfoques de adestramento sofisticados, como o enmascaramento dinámico, para aumentar a capacidade do modelo para xeneralizar a novos datos.
Ademais, para aumentar a súa precisión, RoBERTa aproveita unha gran cantidade de datos de varias fontes, incluíndo Wikipedia, Common Crawl e BooksCorpus.
Onde podemos usar Roberta?
Roberta úsase habitualmente para análise de sentimentos, categorización de textos, entidade denominada identificación, tradución automática e resposta a preguntas.
Pódese usar para extraer información relevante de datos de texto non estruturados, como medios sociais, comentarios de consumidores, artigos de noticias e outras fontes.
RoBERTa utilizouse en aplicacións máis específicas, como resumo de documentos, creación de textos e recoñecemento de voz, ademais destas tarefas convencionais de PNL. Tamén se utilizou para mellorar a precisión dos chatbots, asistentes virtuais e outros sistemas de IA conversacionais.
3. GPT-3 de OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) é un modelo de linguaxe OpenAI que xera escritura de tipo humano mediante técnicas de aprendizaxe profunda. GPT-3 é un dos modelos lingüísticos máis grandes xamais construídos, con 175 millóns de parámetros.
O modelo foi adestrado nunha ampla gama de datos de texto, incluíndo libros, traballos e páxinas web, e agora pode crear contido sobre unha variedade de temas.
Como funciona?
GPT-3 xera texto utilizando un enfoque de aprendizaxe sen supervisión. Isto implica que o modelo non se ensina intencionadamente a executar ningún traballo en particular, senón que aprende a crear texto observando patróns en enormes volumes de datos de texto.
Ao adestralo en conxuntos de datos máis pequenos e específicos para tarefas, o modelo pódese axustar para tarefas específicas como completar texto ou análise de sentimentos.
Áreas de uso
GPT-3 ten varias aplicacións no campo do procesamento da linguaxe natural. O modelo permite completar textos, tradución de idiomas, análise de sentimentos e outras aplicacións. GPT-3 tamén se utilizou para crear poesía, noticias e código informático.
Unha das aplicacións GPT-3 máis potenciais é a creación de chatbots e asistentes virtuais. Debido a que o modelo pode crear texto de tipo humano, é moi axeitado para aplicacións conversacionais.
GPT-3 tamén se utilizou para xerar contido personalizado para sitios web e plataformas de redes sociais, así como para axudar na análise e investigación de datos.
4. GPT-4
GPT-4 é o modelo de linguaxe máis recente e sofisticado da serie GPT de OpenAI. Cuns sorprendentes 10 billóns de parámetros, prevese que supere e supere ao seu predecesor, GPT-3, e se converterá nun dos modelos de IA máis poderosos do mundo.
Como funciona?
GPT-4 xera texto en linguaxe natural usando sofisticados algoritmos de aprendizaxe profunda. Está adestrado nun amplo conxunto de datos de texto que inclúe libros, revistas e páxinas web, o que lle permite crear contido sobre unha ampla gama de temas.
Ademais, ao adestralo en conxuntos de datos máis pequenos e específicos para tarefas, o GPT-4 pódese axustar para tarefas específicas, como responder a preguntas ou resumir.
Áreas de uso
Debido ao seu enorme tamaño e capacidades superiores, GPT-4 ofrece unha gran variedade de aplicacións.
Un dos seus usos máis prometedores é no procesamento da linguaxe natural, onde se pode usar desenvolver chatbots, asistentes virtuais e sistemas de tradución de idiomas capaces de producir respostas en linguaxe natural que son case indistinguibles das producidas polas persoas.
GPT-4 tamén se pode usar na educación.
O concepto pode utilizarse para desenvolver sistemas de titoría intelixente capaces de adaptarse ao estilo de aprendizaxe do alumno e de proporcionar información e axuda individualizadas. Isto pode axudar a mellorar a calidade da educación e facer que a aprendizaxe sexa máis accesible para todos.
5. XLNet
XLNet é un modelo de linguaxe innovador creado en 2019 pola Universidade Carnegie Mellon e os investigadores de Google AI. A súa arquitectura está baseada na arquitectura de transformadores, que tamén se utiliza en BERT e outros modelos de linguaxe.
XLNet, pola súa banda, presenta unha estratexia de formación previa revolucionaria que lle permite superar a outros modelos nunha variedade de tarefas de procesamento da linguaxe natural.
Como funciona?
XLNet creouse mediante un enfoque de modelado de linguaxe autorregresivo, que inclúe a predicción da seguinte palabra nunha secuencia de texto baseada nas precedentes.
XLNet, pola súa banda, adopta un método bidireccional que avalía todas as permutacións potenciais das palabras nunha frase, en oposición a outros modelos de linguaxe que usan un enfoque de esquerda a dereita ou de dereita a esquerda. Isto permítelle captar relacións de palabras a longo prazo e facer predicións máis precisas.
XLNet combina técnicas sofisticadas como a codificación posicional relativa e un mecanismo de recorrencia a nivel de segmento ademais da súa revolucionaria estratexia de adestramento previo.
Estas estratexias contribúen ao rendemento global do modelo e permítenlle xestionar unha ampla gama de tarefas de procesamento da linguaxe natural, como a tradución da linguaxe, a análise de sentimentos e a identificación de entidades con nome.
Áreas de uso para XLNet
As funcións sofisticadas e a adaptabilidade de XLNet convérteno nunha ferramenta eficaz para unha ampla gama de aplicacións de procesamento da linguaxe natural, incluíndo chatbots e asistentes virtuais, tradución de idiomas e análise de sentimentos.
O seu continuo desenvolvemento e incorporación con software e aplicacións dará lugar case con toda seguridade a casos de uso aínda máis fascinantes no futuro.
6. ELECTRA
ELECTRA é un modelo de procesamento da linguaxe natural de vangarda creado por investigadores de Google. Significa "Aprender de forma eficiente un codificador que clasifique as substitucións de tokens con precisión" e é coñecido pola súa excepcional precisión e velocidade.
Como funciona?
ELECTRA funciona substituíndo unha parte dos tokens de secuencia de texto por tokens producidos. O propósito do modelo é prever adecuadamente se cada ficha de substitución é lexítima ou unha falsificación. Como resultado, ELECTRA aprende a almacenar asociacións contextuais entre palabras nunha secuencia de texto de forma máis eficiente.
Ademais, debido a que ELECTRA crea fichas falsas en lugar de enmascarar as reais, pode empregar conxuntos de adestramento e períodos de adestramento significativamente maiores sen experimentar as mesmas preocupacións excesivas que os modelos estándar de linguaxe enmascarada.
Áreas de Uso
ELECTRA tamén se pode usar para a análise de sentimentos, que implica identificar o ton emocional dun texto.
Coa súa capacidade de aprender tanto de textos enmascarados como sen enmascarar, ELECTRA pode utilizarse para crear modelos de análise de sentimentos máis precisos que poidan comprender mellor as sutilezas lingüísticas e ofrecer unha visión máis significativa.
7.T5
T5, ou Text-to-Text Transfer Transformer, é un modelo de linguaxe baseado no transformador da IA de Google. Destínase a executar diferentes tarefas de procesamento da linguaxe natural traducindo de forma flexible o texto de entrada ao texto de saída.
Como funciona?
T5 está construído sobre a arquitectura Transformer e foi adestrado usando aprendizaxe non supervisada sobre unha gran cantidade de datos de texto. A T5, a diferenza dos modelos lingüísticos anteriores, está adestrada nunha variedade de tarefas, incluíndo comprensión lingüística, resposta a preguntas, resumo e tradución.
Isto permite que T5 realice numerosos traballos axustando o modelo con menos entradas específicas para a tarefa.
Onde se usa T5?
T5 ten varias aplicacións potenciais no procesamento da linguaxe natural. Pódese usar para crear chatbots, asistentes virtuais e outros sistemas de IA conversacionais capaces de comprender e responder á entrada da linguaxe natural. O T5 tamén se pode utilizar para actividades como a tradución de idiomas, o resumo e a realización de textos.
T5 foi proporcionado de código aberto por Google e foi amplamente aceptado pola comunidade de PNL para unha variedade de aplicacións, como a categorización de textos, a resposta a preguntas e a tradución automática.
8. PALM
PaLM (Pathways Language Model) é un modelo de linguaxe avanzado creado por Google AI Language. Preténdese mellorar o rendemento dos modelos de procesamento da linguaxe natural para satisfacer a crecente demanda de tarefas lingüísticas máis complicadas.
Como funciona?
Semellante a moitos outros modelos de linguaxe moi populares como BERT e GPT, PaLM é un modelo baseado en transformadores. Non obstante, o seu deseño e a súa metodoloxía de formación diferenciano doutros modelos.
Para mellorar o rendemento e as habilidades de xeneralización, PaLM adestrase utilizando un paradigma de aprendizaxe multitarefa que permite que o modelo aprenda simultaneamente de numerosos desafíos.
Onde usamos PaLM?
Palm pódese usar para unha variedade de tarefas de PNL, especialmente aquelas que requiren unha comprensión profunda da linguaxe natural. É útil para a análise de sentimentos, responder preguntas, modelar idiomas, tradución automática e moitas outras cousas.
Para mellorar as habilidades de procesamento da linguaxe de diferentes programas e ferramentas como chatbots, asistentes virtuais e sistemas de recoñecemento de voz, tamén se pode engadir a eles.
En xeral, PaLM é unha tecnoloxía prometedora cunha ampla gama de posibles aplicacións debido á súa capacidade para ampliar as capacidades de procesamento da linguaxe.
Conclusión
Finalmente, o procesamento da linguaxe natural (PNL) transformou a forma en que nos relacionamos coa tecnoloxía, permitíndonos falar coas máquinas dun xeito máis humano.
A PNL foi máis precisa e eficiente que nunca debido aos recentes avances no sector aprendizaxe de máquina, especialmente na construción de modelos lingüísticos a gran escala como GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA e PaLM.
A medida que a PNL avanza, podemos esperar ver xurdir modelos de linguaxe cada vez máis potentes e sofisticados, co potencial de transformar a forma en que nos conectamos coa tecnoloxía, nos comunicamos entre nós e comprendemos a complexidade da linguaxe humana.
Deixe unha resposta