A Natural Language Processing (NLP) megváltoztatta a gépekkel való kapcsolatunkat. Mostantól alkalmazásaink és szoftvereink képesek feldolgozni és megérteni az emberi nyelvet.
A mesterséges intelligencia tudományágaként az NLP a számítógépek és az emberek közötti természetes nyelvi interakcióra összpontosít.
Segíti a gépeket az emberi nyelv elemzésében, megértésében és szintetizálásában, és számos alkalmazást nyit meg, például beszédfelismerést, gépi fordítást, hangulat elemzésés chatbotok.
Óriási fejlődésen ment keresztül az elmúlt években, lehetővé téve a gépek számára, hogy ne csak megértsék a nyelvet, hanem kreatívan és megfelelően használják is.
Ebben a cikkben megvizsgáljuk a különböző NLP nyelvi modelleket. Kövess hát, és ismerkedjünk meg ezekkel a modellekkel!
1.BERT
A BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) egy élvonalbeli Natural Language Processing (NLP) nyelvi modell. 2018-ban hozta létre a g, és a Transformer architektúrán alapul, a neurális hálózat szekvenciális bemenet értelmezésére épült.
A BERT egy előre betanított nyelvi modell, ami azt jelenti, hogy hatalmas mennyiségű szöveges adatra képezték ki a természetes nyelvi minták és szerkezetek felismerésére.
A BERT egy kétirányú modell, ami azt jelenti, hogy képes megragadni a szavak kontextusát és jelentését mind az előző, mind a következő kifejezéseiktől függően, így sikeresebbé teszi a bonyolult mondatok jelentésének megértését.
Hogyan működik?
A felügyelet nélküli tanulást a BERT betanítására használják hatalmas mennyiségű szöveges adatra. A BERT képessé válik a hiányzó szavak észlelésére a mondatban vagy a mondatok kategorizálására a képzés során.
A képzés segítségével a BERT kiváló minőségű beágyazásokat tud készíteni, amelyek különféle NLP-feladatokhoz alkalmazhatók, beleértve a hangulatelemzést, a szöveg kategorizálását, a kérdések megválaszolását stb.
Ezenkívül a BERT javítható egy adott projekten, ha egy kisebb adatkészletet használnak, hogy kifejezetten az adott feladatra összpontosítsanak.
Hol használják a Bert-et?
A BERT-et gyakran használják a népszerű NLP alkalmazások széles körében. A Google például a keresőmotorok eredményeinek pontosságának növelésére, a Facebook pedig az ajánlási algoritmusok fejlesztésére használta fel.
A BERT-et a chatbot-hangulatelemzésben, a gépi fordításban és a természetes nyelvi megértésben is használták.
Emellett a BERT-t többen is alkalmazták tudományos kutatás dokumentumok az NLP-modellek teljesítményének javítására különféle feladatokban. Összességében a BERT nélkülözhetetlen eszközzé vált az NLP akadémikusai és gyakorlói számára, és a tudományágra gyakorolt befolyása az előrejelzések szerint tovább fog növekedni.
2. Roberta
A RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) a Facebook AI által 2019-ben kiadott természetes nyelvi feldolgozás nyelvi modellje. Ez a BERT továbbfejlesztett változata, amelynek célja az eredeti BERT-modell néhány hátrányának kiküszöbölése.
A RoBERTa-t a BERT-hez hasonló módon képezték ki, azzal az eltéréssel, hogy a RoBERTa több edzési adatot használ fel, és javítja az edzési folyamatot a magasabb teljesítmény elérése érdekében.
A RoBERTa a BERT-hez hasonlóan egy előre betanított nyelvi modell, amely finomhangolható, hogy egy adott munkán nagy pontosságot érjen el.
Hogyan működik?
A RoBERTa önfelügyelt tanulási stratégiát használ, hogy nagy mennyiségű szöveges adaton oktasson. Megtanulja megjósolni a hiányzó szavakat a mondatokban, és a kifejezéseket külön csoportokba sorolja a képzés során.
A RoBERTa számos kifinomult képzési megközelítést is alkalmaz, például a dinamikus maszkolást, hogy növelje a modell képességét az új adatok általánosítására.
Ezen túlmenően a pontosságának növelése érdekében a RoBERTa hatalmas mennyiségű adatot hasznosít számos forrásból, beleértve a Wikipediát, a Common Crawl-t és a BooksCorpus-t.
Hol használhatjuk a RoBERTa-t?
A Roberta-t gyakran használják érzéselemzésre, szövegek kategorizálására, nevű entitás azonosítás, gépi fordítás és kérdések megválaszolása.
Segítségével releváns betekintést nyerhetünk strukturálatlan szöveges adatokból, mint pl Közösségi média, fogyasztói vélemények, hírcikkek és egyéb források.
A RoBERTa-t specifikusabb alkalmazásokban alkalmazták, mint például a dokumentumösszegzés, a szövegalkotás és a beszédfelismerés, a hagyományos NLP-feladatok mellett. A chatbotok, virtuális asszisztensek és más társalgási AI-rendszerek pontosságának javítására is használták.
3. OpenAI GPT-3
A GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) egy OpenAI nyelvi modell, amely mély tanulási technikák segítségével emberszerű írást generál. A GPT-3 az egyik legnagyobb nyelvi modell, amelyet valaha készítettek, 175 milliárd paraméterrel.
A modellt szöveges adatok széles skálájára képezték ki, beleértve a könyveket, iratokat és weboldalakat, és most már számos témában tud tartalmat létrehozni.
Hogyan működik?
A GPT-3 felügyelet nélküli tanulási módszerrel hoz létre szöveget. Ez azt jelenti, hogy a modellt nem szándékosan tanítják meg egy adott feladat elvégzésére, hanem megtanul szöveget létrehozni azáltal, hogy észreveszi a hatalmas mennyiségű szöveges adatban lévő mintákat.
Kisebb, feladatspecifikus adatkészletekre való betanításával a modell finomhangolható konkrét feladatokra, például szövegkiegészítésre vagy hangulatelemzésre.
Felhasználási területek
A GPT-3 számos alkalmazással rendelkezik a természetes nyelvi feldolgozás területén. Szövegkiegészítés, nyelvi fordítás, hangulatelemzés és egyéb alkalmazások lehetségesek a modellel. A GPT-3-at költészetek, hírek és számítógépes kódok készítésére is használták.
Az egyik legnagyobb potenciális GPT-3 alkalmazás a chatbotok és virtuális asszisztensek létrehozása. Mivel a modell képes emberszerű szöveget létrehozni, kiválóan alkalmas társalgási alkalmazásokhoz.
A GPT-3-at arra is használták, hogy személyre szabott tartalmat hozzanak létre webhelyekhez és közösségi média platformokhoz, valamint segítsék az adatelemzést és a kutatást.
4. GPT-4
A GPT-4 az OpenAI GPT sorozatának legújabb és legkifinomultabb nyelvi modellje. Elképesztő 10 billió paraméterével az előrejelzések szerint felülmúlja és felülmúlja elődjét, a GPT-3-at, és a világ egyik legerősebb mesterségesintelligencia-modelljévé válik.
Hogyan működik?
A GPT-4 természetes nyelvű szöveget generál kifinomult mély tanulási algoritmusok. Hatalmas szöveges adatkészletre van kiképezve, amely könyveket, folyóiratokat és weboldalakat tartalmaz, és lehetővé teszi számára, hogy sokféle témában tudjon tartalmat létrehozni.
Ezen túlmenően, ha kisebb, feladatspecifikus adatkészletekre tanítja, a GPT-4 finomhangolható speciális feladatokra, mint például a kérdések megválaszolása vagy az összegzés.
Felhasználási területek
Hatalmas méretének és kiváló képességeinek köszönhetően a GPT-4 alkalmazások széles választékát kínálja.
Az egyik legígéretesebb felhasználási területe a természetes nyelvi feldolgozás, ahol megszokhattuk chatbotokat fejleszteni, virtuális asszisztensek és nyelvi fordítórendszerek, amelyek képesek természetes nyelvi válaszok előállítására, amelyek szinte megkülönböztethetetlenek az emberek által generált válaszoktól.
A GPT-4 oktatásban is használható.
A koncepció felhasználható olyan intelligens oktatói rendszerek kifejlesztésére, amelyek képesek alkalmazkodni a tanuló tanulási stílusához, és személyre szabott visszajelzést és segítséget nyújtanak. Ez segíthet az oktatás minőségének javításában, és mindenki számára elérhetőbbé teheti a tanulást.
5. XLNet
Az XLNet egy innovatív nyelvi modell, amelyet 2019-ben hoztak létre a Carnegie Mellon Egyetem és a Google AI kutatói. Architektúrája a BERT-ben és más nyelvi modellekben is használt transzformátor-architektúrán alapul.
Az XLNet ezzel szemben egy forradalmian új előképzési stratégiát mutat be, amely lehetővé teszi, hogy felülmúljon más modelleket számos természetes nyelvi feldolgozási feladatban.
Hogyan működik?
Az XLNet egy autoregresszív nyelvi modellezési megközelítéssel jött létre, amely magában foglalja a következő szó előrejelzését egy szövegsorozatban az előzőek alapján.
Az XLNet ezzel szemben egy kétirányú módszert alkalmaz, amely kiértékeli a szavak összes lehetséges permutációját egy kifejezésben, szemben a balról jobbra vagy jobbról balra irányú megközelítést alkalmazó más nyelvi modellekkel. Ez lehetővé teszi a hosszú távú szókapcsolatok megragadását és pontosabb előrejelzések készítését.
Az XLNet olyan kifinomult technikákat ötvöz, mint a relatív pozíciókódolás és a szegmensszintű ismétlődési mechanizmus a forradalmian új előképzési stratégiája mellett.
Ezek a stratégiák hozzájárulnak a modell általános teljesítményéhez, és lehetővé teszik a természetes nyelvi feldolgozási feladatok széles skálájának kezelését, mint például a nyelvi fordítás, a hangulatelemzés és az elnevezett entitás azonosítása.
Az XLNet felhasználási területei
Az XLNet kifinomult jellemzői és alkalmazkodóképessége hatékony eszközzé teszik a természetes nyelvi feldolgozó alkalmazások széles skálájához, beleértve a chatbotokat és a virtuális asszisztenseket, a nyelvi fordítást és a hangulatelemzést.
Folyamatos fejlesztése, valamint szoftverekkel és alkalmazásokkal való beépítése szinte bizonyosan még lenyűgözőbb használati eseteket eredményez a jövőben.
6. ELECTRA
Az ELECTRA egy élvonalbeli természetes nyelvi feldolgozási modell, amelyet a Google kutatói hoztak létre. A „Token cseréket pontosan osztályozó kódoló hatékony tanulása” rövidítése, és kivételes pontosságáról és sebességéről híres.
Hogyan működik?
Az ELECTRA úgy működik, hogy a szövegsorozat tokenek egy részét előállított tokenekre cseréli. A modell célja, hogy megfelelően előre jelezze, hogy az egyes helyettesítő token jogos-e vagy hamisítvány. Ennek eredményeként az ELECTRA megtanulja, hogy a szövegsorozatban lévő szavak közötti kontextuális asszociációkat hatékonyabban tárolja.
Továbbá, mivel az ELECTRA hamis tokeneket hoz létre, nem pedig a ténylegeseket, lényegesen nagyobb képzési sorozatokat és képzési periódusokat alkalmazhat anélkül, hogy ugyanazokat a túlillesztési problémákat tapasztalná, mint a szabványos maszkolt nyelvi modellek.
Felhasználási területek
Az ELECTRA érzéselemzésre is használható, ami magában foglalja a szöveg érzelmi tónusának azonosítását.
Mivel az ELECTRA képes tanulni mind a maszkolt, mind a nem maszkolt szövegből, pontosabb érzéselemzési modellek létrehozására használható, amelyek jobban megértik a nyelvi finomságokat és értelmesebb betekintést nyújtanak.
7.T5
A T5 vagy Text-to-Text Transfer Transformer egy Google AI nyelvi transzformátor alapú nyelvi modell. Célja, hogy különböző természetes nyelvi feldolgozási feladatokat hajtson végre a bemeneti szöveg rugalmas fordításával kimeneti szöveggé.
Hogyan működik?
A T5 a Transformer architektúrára épül, és hatalmas mennyiségű szöveges adat felügyelet nélküli tanulásával képezték ki. A T5 a korábbi nyelvi modellekkel ellentétben számos feladatra van kiképezve, beleértve a nyelvi megértés, a kérdések megválaszolása, az összegzés és a fordítás.
Ez lehetővé teszi a T5 számára, hogy számos feladatot elvégezzen a modell finomhangolásával kevésbé feladatspecifikus bemeneten.
Hol használható a T5?
A T5 számos lehetséges alkalmazást kínál a természetes nyelvi feldolgozásban. Használható chatbotok, virtuális asszisztensek és más társalgási AI-rendszerek létrehozására, amelyek képesek megérteni és reagálni a természetes nyelvi bevitelre. A T5 olyan tevékenységekre is használható, mint a nyelvi fordítás, az összegzés és a szövegkiegészítés.
A T5-öt nyílt forráskódú a Google biztosította, és az NLP-közösség széles körben felkarolta számos alkalmazáshoz, mint például a szöveg kategorizálása, a kérdések megválaszolása és a gépi fordítás.
8. PaLM
A PaLM (Pathways Language Model) a Google AI Language által létrehozott fejlett nyelvi modell. Célja a természetes nyelvi feldolgozási modellek teljesítményének javítása a bonyolultabb nyelvi feladatok iránti növekvő igény kielégítése érdekében.
Hogyan működik?
Sok más kedvelt nyelvi modellhez, mint például a BERT és a GPT, a PaLM transzformátor alapú modell. Tervezése és képzési módszertana azonban megkülönbözteti a többi modelltől.
A teljesítmény és az általánosítási készségek javítása érdekében a PaLM-et egy többfeladatos tanulási paradigma segítségével képezik, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy egyidejűleg számos kihívásból tanuljon.
Hol használjuk a PaLM-et?
A Palm számos NLP-feladathoz használható, különösen azokhoz, amelyek a természetes nyelv mély megértését igénylik. Hasznos érzelemelemzéshez, kérdések megválaszolásához, nyelvi modellezéshez, gépi fordításhoz és sok máshoz.
A különféle programok és eszközök, például chatbotok, virtuális asszisztensek és hangfelismerő rendszerek nyelvi feldolgozási készségeinek fejlesztése érdekében ez is hozzáadható hozzájuk.
Összességében a PaLM ígéretes technológia a lehetséges alkalmazások széles skálájával, mivel képes bővíteni a nyelvi feldolgozási képességeket.
Következtetés
Végül, a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) megváltoztatta a technológiával való kapcsolatunkat, lehetővé téve számunkra, hogy a gépekkel emberibb módon beszéljünk.
Az NLP minden eddiginél pontosabbá és hatékonyabbá vált a legutóbbi áttöréseknek köszönhetően gépi tanulás, különösen a nagyszabású nyelvi modellek, például a GPT-4, a RoBERTa, az XLNet, az ELECTRA és a PaLM felépítésében.
Az NLP előrehaladtával egyre erősebb és kifinomultabb nyelvi modellek megjelenésére számíthatunk, amelyek képesek megváltoztatni a technológiával való kapcsolatunkat, az egymással való kommunikációt és az emberi nyelv összetettségének megértését.
Hagy egy Válaszol