Jeste li znali da računala mogu proizvesti tekstove koji su gotovo identični onome što ljudi mogu napisati?
Zahvaljujući napretku u umjetnoj inteligenciji, svjedoci smo vala modela velikih jezika.
Sada rade u neviđenim razmjerima!
Ove modele možemo koristiti u raznim zanimljivim slučajevima. U ovom ćemo članku pogledati neke od uzbudljivih primjena velikih jezičnih modela.
Što mislimo pod velikim jezičnim modelima?
Veliki jezični modeli su modeli umjetne inteligencije koji su razvijeni za tumačenje i stvaranje ljudskog jezika. Ovi modeli koriste napredne pristupe strojnog učenja.
Na primjer, koriste duboko učenje za ispitivanje ogromnih količina tekstualnih podataka. I razumiju obrasce i strukture prirodnog jezika.
Modeli se treniraju na ogromnim skupovima podataka kao što su knjige, radovi i web stranice. Na taj način mogu shvatiti zamršenost ljudskog jezika. Dakle, oni mogu stvoriti sadržaj koji se ne može razlikovati od materijala koji su napisali ljudi.
Koji su neki od primjera ovih jezičnih modela?
- GPT-3:Ovo je vrhunski jezični model koji je stvorio OpenAI koji je sposoban za generiranje teksta, odgovaranje na pitanja i niz drugih NLP zadataka.
- BERTI: Ovo je moćan jezični model koji je stvorio Google koji se mogu koristiti za neke zadatke, poput odgovaranja na pitanja i prijevoda jezika.
- XLNet: Ovaj napredni jezični model kreirali su Google i Sveučilište Carnegie Mellon i koristi se novom tehnikom obuke za poboljšanje razumijevanja i stvaranja pravog jezika.
- RoBERTa: Ovaj jezični model kreirao je Facebook i temelji se na BERT arhitekturi. Postigao je vrhunske performanse u raznim aplikacijama koje uključuju obradu prirodnog jezika.
- T5: transformator za prijenos teksta u tekst stvorio je Google i može se prilagoditi za razne svrhe koje uključuju obradu prirodnog jezika.
- GShard: Google je stvorio okvir za distribuiranu obuku koji se može koristiti za obuku velikih jezičnih modela.
- megatron: Nvidia sustav za obuku jezičnih modela visokih performansi, koji može trenirati modele s do 8.3 milijarde parametara.
- ALBERT: To je učinkovitija i skalabilnija "lite" verzija BERT-a koju su kreirali Google i Toyotin tehnološki institut u Chicagu.
- Electra: Google i Sveučilište Stanford stvorili su jezični model koji koristi novu strategiju prethodne obuke nazvanu "diskriminirajuća prethodna obuka" kako bi poboljšao svoju izvedbu na nizvodnim zadacima.
- Reformator: To je Googleov jezični model koji koristi učinkovitiji mehanizam pažnje kako bi omogućio obuku većih modela s bržim zaključivanjem.
Dakle, koji su slučajevi upotrebe ovih velikih jezičnih modela?
Značajni slučajevi upotrebe velikih jezičnih modela
Analiza sentimenta
Ovi modeli mogu procijeniti tekst i odlučiti je li osjećaj dobar, negativan ili neutralan. Uglavnom koriste obradu prirodnog jezika i stroj za učenje pristupa za to.
Zbog svoje sposobnosti prepoznavanja konteksta i značenja riječi u frazi, modeli poput BERT-a i RoBERTa-e koriste se za sentiment analiza.
Analiza osjećaja postaje sve preciznija i učinkovitija s jezičnim modelima. Analizu sentimenta možemo koristiti u širokom rasponu sektora kao što su marketing, korisnička služba itd.
Chatbotovi i agenti za razgovor
Agenti za razgovor i chatbotovi postaju popularni u širokom rasponu aplikacija. Možemo ih koristiti u službi za korisnike i prodaji, kao iu obrazovanju i zdravstvu. Veliki jezični modeli su u srcu ovih sustava.
Oni mogu tumačiti i odgovoriti na ljudski unos prirodnim jezikom. Modeli kao što su GPT-3 i BERT često se koriste u chatbotovima za stvaranje zanimljivijih odgovora.
Ovi modeli se treniraju na ogromnim količinama tekstualnih podataka. Oni mogu razumjeti i oponašati ljudske jezične obrasce i strukture. Chatbotovi mogu značajno povećati angažman korisnika.
Prijevod jezika
Tekst s jednog jezika na drugi možemo prevesti s iznimnom preciznošću zahvaljujući velikim jezičnim modelima. Ovi modeli razumiju zamršenost nekoliko jezika. I međusobno su povezani jer su obučeni na golemim količinama višejezičnih tekstualnih podataka.
Popularni modeli prevođenja jezika uključuju OpenAI-jev GPT-3, Facebookov M2M-100 i Googleov Neural Machine Translation (NMT). Zbog revolucionarnih promjena koje su donijeli ovi modeli, sada je puno jednostavnije komunicirati s pojedincima diljem svijeta.
Sažimanje teksta
Sažimanje teksta je postupak smanjivanja podužeg teksta na sažetak uz očuvanje ključnih točaka. Veliki jezični modeli može ispitati i shvatiti strukturu teksta. To im omogućuje da daju precizne sažetke, što ih čini vrlo korisnima u ovom području.
Za zadatke tekstualnog sažetka, implementirani su modeli poput BERT i GPT-3. Pokazuju izvanrednu učinkovitost u izradi sažetaka koji sažimaju glavne ideje dokumenta.
Možemo izvući informacije iz dugog teksta koji ima vitalne primjene u medijima, pravu i obrazovanju.
Odgovaranje na pitanje
Postavljanje pitanja stroju i očekivanje da će dati odgovarajući odgovor poznato je kao odgovaranje na pitanja u obradi prirodnog jezika. Veliki jezični modeli poput GPT-3 i BERT stvoreni su s tim ciljem na umu.
Ovi modeli ispituju ulazni upit i odabiru najrelevantnije informacije iz podataka.
Ovi modeli ispituju ulazni upit i odabiru najrelevantnije podatke iz ogromne količine informacija. To je moguće korištenjem sofisticiranih neuronske mreže.
Snagom ovih modela možemo razviti sustave za otkrivanje rješenja za komplicirana pitanja. To će povećati našu sposobnost učenja i donošenja odluka.
Kreiranje sadržaja i generiranje teksta
Veliki jezični modeli stvaraju visokokvalitetan, privlačan sadržaj za različite sektore. Ovi modeli mogu sastavljati članke, objave na društvenim mrežama, opise proizvoda i još mnogo toga. Na primjer, GPT-3 je popularan model u ovom slučaju.
Stvara sadržaj koji je teško razlikovati od teksta koji su napisali ljudi. Korištenjem ovih modela tvrtke mogu uštedjeti vrijeme i troškove. Mogu se puno lakše povezati sa svojom publikom.
Prepoznavanje govora i transkripcija govora u tekst
I prepoznavanje govora i transkripcija govora u tekst koriste velike jezične modele.
Ovi se modeli posebno obučavaju na audio podacima. I, zapošljavaju napredne algoritmi strojnog učenja točno prepisati izgovorene riječi u tekst. Wav2vec, koji je razvio Facebook AI, jedan je primjer jezičnog modela koji se koristi za prepoznavanje govora.
Ovaj je model osposobljen za prepoznavanje i izdvajanje relevantnih karakteristika iz audio ulaza. Može se koristiti za prepoznavanje govora ili druge zadatke obrade prirodnog jezika.
Tvrtke mogu povećati kvalitetu i brzinu svojih usluga prijepisa uz smanjenje troškova i povećanje učinkovitosti usvajanjem masivnih jezičnih modela.
Zaključak, kako izgleda budućnost?
Veliki jezični modeli igrat će važnu ulogu u raznim industrijama. Istraživači i programeri pokušavaju poboljšati te modele kako bi bili moćniji.
Možemo imati bolje razumijevanje konteksta i poboljšanu učinkovitost i točnost. Također, možemo imati koristi od intuitivnijeg i besprijekornog korisničkog iskustva na raznim platformama.
Mogu promijeniti način na koji komuniciramo i bavimo se tehnologijom.
Ostavi odgovor