Obrada prirodnog jezika (NLP) promijenila je način na koji radimo sa strojevima. Sada naše aplikacije i softver mogu obraditi i razumjeti ljudski jezik.
Kao disciplina umjetne inteligencije, NLP se fokusira na interakciju prirodnog jezika između računala i ljudi.
Pomaže strojevima da analiziraju, razumiju i sintetiziraju ljudski jezik, otvarajući mnoštvo aplikacija kao što su prepoznavanje govora, strojno prevođenje, sentiment analiza, i chatbotove.
Postigao je golem razvoj posljednjih godina, omogućujući strojevima ne samo da razumiju jezik, već ga i koriste kreativno i prikladno.
U ovom ćemo članku provjeriti različite NLP jezične modele. Dakle, slijedite nas i učimo o ovim modelima!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je vrhunski model jezika za obradu prirodnog jezika (NLP). Stvorio ga je 2018. g i temelji se na arhitekturi Transformer, a neuronska mreža izgrađen za tumačenje sekvencijalnog unosa.
BERT je prethodno uvježban jezični model, što znači da je uvježban na ogromnim količinama tekstualnih podataka za prepoznavanje obrazaca i strukture prirodnog jezika.
BERT je dvosmjerni model, što znači da može shvatiti kontekst i značenje riječi ovisno o njihovim prethodnim i sljedećim frazama, što ga čini uspješnijim u razumijevanju značenja kompliciranih rečenica.
Kako radi?
Učenje bez nadzora koristi se za obuku BERT-a na ogromnim količinama tekstualnih podataka. BERT tijekom obuke stječe sposobnost otkrivanja riječi koje nedostaju u rečenici ili kategoriziranja rečenica.
Uz pomoć ove obuke, BERT može proizvesti visokokvalitetne ugradnje koje se mogu primijeniti na razne NLP zadatke, uključujući analizu raspoloženja, kategorizaciju teksta, odgovaranje na pitanja i još mnogo toga.
Osim toga, BERT se može poboljšati na određenom projektu korištenjem manjeg skupa podataka kako bi se posebno usredotočio na taj zadatak.
Gdje se koristi Bert?
BERT se često koristi u širokom rasponu popularnih NLP aplikacija. Google ga je, primjerice, koristio za povećanje točnosti rezultata svojih tražilica, dok ga je Facebook koristio za poboljšanje svojih algoritama za preporuke.
BERT se također koristio u analizi sentimenta chatbota, strojnom prevođenju i razumijevanju prirodnog jezika.
Osim toga, BERT je zaposlen u nekoliko akademska istraživanja radovi za poboljšanje izvedbe NLP modela na različitim zadacima. Sve u svemu, BERT je postao nezamjenjiv alat za NLP akademike i praktičare, a predviđa se da će se njegov utjecaj na disciplinu i dalje povećavati.
2. Roberta
RoBERTa (robustly Optimized BERT Approach) jezični je model za obradu prirodnog jezika koji je Facebook AI objavio 2019. To je poboljšana verzija BERT-a čiji je cilj prevladati neke od nedostataka izvornog BERT modela.
RoBERTa je treniran na način sličan BERT-u, s tim da RoBERTa koristi više podataka o treningu i poboljšava proces treninga kako bi postigao bolje performanse.
RoBERTa je, poput BERT-a, unaprijed uvježban jezični model koji se može fino podesiti kako bi se postigla visoka točnost na određenom poslu.
Kako radi?
RoBERTa koristi strategiju samonadziranog učenja za obuku na velikoj količini tekstualnih podataka. Uči predvidjeti riječi koje nedostaju u rečenicama i kategorizirati izraze u različite skupine tijekom obuke.
RoBERTa također koristi nekoliko sofisticiranih pristupa obuci, kao što je dinamičko maskiranje, kako bi se povećao kapacitet modela za generalizaciju na nove podatke.
Nadalje, kako bi povećao svoju točnost, RoBERTa koristi ogromnu količinu podataka iz nekoliko izvora, uključujući Wikipediju, Common Crawl i BooksCorpus.
Gdje možemo koristiti RoBERTa?
Roberta se obično koristi za analizu osjećaja, kategorizaciju teksta, imenovani entitet identifikacija, strojno prevođenje i odgovaranje na pitanja.
Može se koristiti za izvlačenje relevantnih uvida iz nestrukturiranih tekstualnih podataka kao što su društvenih medija, recenzije potrošača, novinski članci i drugi izvori.
RoBERTa je korišten u specifičnijim aplikacijama, kao što je sažimanje dokumenata, stvaranje teksta i prepoznavanje govora, uz ove konvencionalne NLP zadatke. Također se koristi za poboljšanje točnosti chatbota, virtualnih pomoćnika i drugih sustava umjetne inteligencije za razgovor.
3. OpenAI-jev GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) je OpenAI jezični model koji generira ljudsko pisanje koristeći tehnike dubokog učenja. GPT-3 je jedan od najvećih jezičnih modela ikada konstruiranih, sa 175 milijardi parametara.
Model je obučen na širokom rasponu tekstualnih podataka, uključujući knjige, radove i web stranice, i sada može stvarati sadržaj na različite teme.
Kako radi?
GPT-3 generira tekst korištenjem pristupa učenja bez nadzora. To implicira da model nije namjerno podučen da izvršava bilo koji određeni posao, već umjesto toga uči stvarati tekst uočavanjem uzoraka u golemim količinama tekstualnih podataka.
Obučavanjem na manjim skupovima podataka specifičnim za zadatak, model se zatim može fino podesiti za specifične zadatke kao što je dovršavanje teksta ili analiza raspoloženja.
Područja upotrebe
GPT-3 ima nekoliko primjena u području obrade prirodnog jezika. Dovršavanje teksta, prijevod jezika, analiza osjećaja i druge primjene moguće su s modelom. GPT-3 se također koristio za stvaranje poezije, novinskih priča i računalnog koda.
Jedna od najpotencijalnijih GPT-3 aplikacija je stvaranje chatbota i virtualnih pomoćnika. Budući da model može stvoriti tekst sličan ljudskom, vrlo je prikladan za razgovorne aplikacije.
GPT-3 se također koristi za generiranje prilagođenog sadržaja za web stranice i platforme društvenih medija, kao i za pomoć u analizi podataka i istraživanju.
4. GPT-4
GPT-4 je najnoviji i sofisticirani jezični model u OpenAI GPT seriji. S nevjerojatnih 10 trilijuna parametara, predviđa se da će nadmašiti i nadmašiti svog prethodnika, GPT-3, te postati jedan od najmoćnijih svjetskih AI modela.
Kako radi?
GPT-4 generira tekst na prirodnom jeziku pomoću sofisticiranih algoritmi dubokog učenja. Uvježban je na ogromnom skupu tekstualnih podataka koji uključuje knjige, časopise i web stranice, što mu omogućuje stvaranje sadržaja o širokom rasponu tema.
Nadalje, obučavanjem na manjim skupovima podataka specifičnim za zadatak, GPT-4 se može fino podesiti za specifične zadatke kao što su odgovaranje na pitanja ili sažimanje.
Područja upotrebe
Zbog svoje ogromne veličine i vrhunskih mogućnosti, GPT-4 nudi širok izbor aplikacija.
Jedna od njegovih upotreba koje najviše obećavaju je obrada prirodnog jezika, gdje se može koristiti razviti chatbotove, virtualni pomoćnici i sustavi za prevođenje jezika koji mogu proizvesti odgovore na prirodnom jeziku koji se gotovo ne razlikuju od onih koje proizvode ljudi.
GPT-4 se također može koristiti u obrazovanju.
Koncept se može koristiti za razvoj inteligentnih sustava podučavanja koji se mogu prilagoditi stilu učenja učenika i pružiti individualiziranu povratnu informaciju i pomoć. To može pomoći u poboljšanju kvalitete obrazovanja i učiniti učenje dostupnijim svima.
5. XLNet
XLNet je inovativni jezični model koji su 2019. stvorili istraživači Sveučilišta Carnegie Mellon i Google AI. Njegova se arhitektura temelji na transformatorskoj arhitekturi, koja se također koristi u BERT-u i drugim jezičnim modelima.
XLNet, s druge strane, predstavlja revolucionarnu strategiju prije obuke koja mu omogućuje da nadmaši druge modele u raznim zadacima obrade prirodnog jezika.
Kako radi?
XLNet je stvoren korištenjem pristupa auto-regresivnog modeliranja jezika, koji uključuje predviđanje sljedeće riječi u tekstualnom nizu na temelju prethodnih.
XLNet, s druge strane, usvaja dvosmjernu metodu koja procjenjuje sve potencijalne permutacije riječi u frazi, za razliku od drugih jezičnih modela koji koriste pristup slijeva nadesno ili zdesna nalijevo. To mu omogućuje da uhvati dugoročne odnose riječi i napravi točnija predviđanja.
XLNet kombinira sofisticirane tehnike kao što je kodiranje relativnog položaja i mehanizam ponavljanja na razini segmenta uz svoju revolucionarnu strategiju prije obuke.
Ove strategije pridonose ukupnoj izvedbi modela i omogućuju mu da se nosi sa širokim rasponom zadataka obrade prirodnog jezika, kao što je prijevod jezika, analiza osjećaja i identifikacija imenovanog entiteta.
Područja upotrebe za XLNet
Sofisticirane značajke i prilagodljivost XLNeta čine ga učinkovitim alatom za širok raspon aplikacija za obradu prirodnog jezika, uključujući chatbotove i virtualne pomoćnike, prijevod jezika i analizu osjećaja.
Njegov stalni razvoj i integracija sa softverom i aplikacijama gotovo će sigurno rezultirati još fascinantnijim slučajevima upotrebe u budućnosti.
6. ELEKTRA
ELECTRA je vrhunski model obrade prirodnog jezika koji su stvorili Googleovi istraživači. Skraćenica je za "Učinkovito učenje kodera koji točno klasificira zamjene tokena" i poznat je po svojoj iznimnoj točnosti i brzini.
Kako radi?
ELECTRA radi tako da zamjenjuje dio tokena tekstualne sekvence proizvedenim tokenima. Svrha modela je ispravno predvidjeti je li svaki zamjenski token legitiman ili krivotvorina. Kao rezultat toga, ELECTRA uči učinkovitije pohranjivati kontekstualne asocijacije između riječi u tekstualnom nizu.
Nadalje, budući da ELECTRA stvara lažne tokene umjesto da maskira stvarne, može koristiti znatno veće skupove za obuku i razdoblja obuke bez istih problema s prekomjernim opremanjem kao standardni maskirani jezični modeli.
Područja upotrebe
ELECTRA se također može koristiti za analizu sentimenta, što podrazumijeva prepoznavanje emocionalnog tona teksta.
Sa svojom sposobnošću učenja i iz maskiranog i nemaskiranog teksta, ELECTRA bi se mogla koristiti za stvaranje preciznijih modela analize osjećaja koji mogu bolje razumjeti jezične suptilnosti i pružiti smislenije uvide.
7.T5
T5 ili pretvarač prijenosa teksta u tekst jezični je model temeljen na transformatoru Google AI jezika. Namijenjen je izvršavanju različitih zadataka obrade prirodnog jezika fleksibilnim prevođenjem ulaznog teksta u izlazni tekst.
Kako radi?
T5 je izgrađen na arhitekturi Transformer i obučen je korištenjem nenadziranog učenja na ogromnoj količini tekstualnih podataka. T5 se, za razliku od prethodnih jezičnih modela, obučava na raznim zadacima, uključujući razumijevanje jezika, odgovaranje na pitanja, sažimanje i prijevod.
To T5 omogućuje obavljanje brojnih poslova finim podešavanjem modela na unosu koji je manje specifičan za zadatak.
Gdje se koristi T5?
T5 ima nekoliko potencijalnih primjena u obradi prirodnog jezika. Može se koristiti za stvaranje chatbota, virtualnih asistenata i drugih sustava umjetne inteligencije za razgovor koji mogu razumjeti i odgovoriti na unos prirodnim jezikom. T5 se također može koristiti za aktivnosti kao što su prijevod jezika, sažimanje i dovršavanje teksta.
Google je osigurao T5 kao otvoreni kod i široko ga je prihvatila NLP zajednica za razne aplikacije kao što su kategorizacija teksta, odgovaranje na pitanja i strojno prevođenje.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) je napredni jezični model koji je kreirao Google AI Language. Namijenjen je poboljšanju izvedbe modela obrade prirodnog jezika kako bi se ispunila rastuća potražnja za kompliciranijim jezičnim zadacima.
Kako radi?
Slično mnogim drugim popularnim jezičnim modelima kao što su BERT i GPT, PaLM je model temeljen na transformatoru. Međutim, njegov dizajn i metodologija obuke izdvajaju ga od ostalih modela.
Kako bi poboljšao izvedbu i vještine generalizacije, PaLM se obučava pomoću paradigme učenja s više zadataka koja modelu omogućuje istovremeno učenje iz brojnih izazova.
Gdje koristimo PaLM?
Palm se može koristiti za razne NLP zadatke, posebno one koji zahtijevaju duboko razumijevanje prirodnog jezika. Koristan je za analizu raspoloženja, odgovaranje na pitanja, jezično modeliranje, strojno prevođenje i mnoge druge stvari.
Za poboljšanje vještina jezične obrade različitih programa i alata kao što su chatbotovi, virtualni pomoćnici i sustavi za prepoznavanje glasa, također se može dodati u njih.
Sveukupno, PaLM je obećavajuća tehnologija sa širokim rasponom mogućih primjena zbog svoje sposobnosti povećanja mogućnosti obrade jezika.
Zaključak
Konačno, obrada prirodnog jezika (NLP) transformirala je način na koji se bavimo tehnologijom, dopuštajući nam da razgovaramo sa strojevima na ljudski način.
NLP je postao precizniji i učinkovitiji nego ikad prije zahvaljujući nedavnim otkrićima u stroj za učenje, osobito u konstrukciji velikih jezičnih modela kao što su GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA i PaLM.
Kako NLP napreduje, možemo očekivati da će se pojaviti sve snažniji i sofisticiraniji jezični modeli, s potencijalom da transformiraju način na koji se povezujemo s tehnologijom, komuniciramo jedni s drugima i razumijemo složenost ljudskog jezika.
Ostavi odgovor