Tudtad, hogy a számítógépek olyan szövegeket tudnak előállítani, amelyek szinte teljesen megegyeznek az emberek által írható szövegekkel?
A mesterséges intelligencia fejlődésének köszönhetően egy hullámnak lehetünk tanúi a Large nyelvi modellekben.
Most soha nem látott mértékben dolgoznak!
Ezeket a modelleket számos érdekes esetben használhatjuk. Ebben a cikkben a nagy nyelvi modellek izgalmas alkalmazásait tekintjük át.
Mit értünk nagy nyelvi modelleken?
A nagy nyelvi modellek olyan mesterséges intelligencia modellek, amelyeket az emberi nyelv értelmezésére és létrehozására fejlesztettek ki. Ezek a modellek fejlett gépi tanulási megközelítéseket alkalmaznak.
Például használnak mély tanulás hatalmas mennyiségű szöveges adat megvizsgálására. És megértik a természetes nyelvi mintákat és szerkezeteket.
A modelleket hatalmas adathalmazokra, például könyvekre, papírokra és weboldalakra képezték ki. Így megragadhatják az emberi nyelv bonyolultságát. Így olyan tartalmat hozhatnak létre, amely megkülönböztethetetlen az ember által írt anyagoktól.
Milyen példák vannak ezekre a nyelvi modellekre?
- GPT-3:Ez az OpenAI által létrehozott élvonalbeli nyelvi modell, amely szöveggenerálásra, kérdések megválaszolására és számos egyéb NLP-feladatra képes.
- BERTI: Ez egy erős nyelvi modell, amelyet a Google amelyek bizonyos feladatokhoz, például kérdések megválaszolásához és nyelvi fordításhoz használhatók.
- XLNet: Ezt a fejlett nyelvi modellt a Google és a Carnegie Mellon Egyetem hozta létre, és egy új képzési technikát alkalmaz a valódi nyelv megértésének és előállításának javítására.
- RoBERTa: Ezt a nyelvi modellt a Facebook hozta létre, és a BERT architektúrán alapul. Élvonalbeli teljesítményt ért el számos természetes nyelvi feldolgozást magában foglaló alkalmazásban.
- T5: szöveg-szöveg átviteli transzformátort hozta létre Google és többféle célra szabhatók, beleértve a természetes nyelvi feldolgozást is.
- GShard: A Google létrehozott egy elosztott képzési keretrendszert, amellyel nagyszabású nyelvi modelleket lehet tanítani.
- Megatron: NVIDIA nagy teljesítményű nyelvi modellképző rendszer, amely akár 8.3 milliárd paraméterrel képes modelleket képezni.
- ALBERT: Ez a Google és a chicagói Toyota Technological Institute által létrehozott BERT egy hatékonyabb és skálázhatóbb „lite” változata.
- Electra: A Google és a Stanford Egyetem olyan nyelvi modellt hozott létre, amely a „diszkriminatív előképzésnek” nevezett új előképzési stratégiát alkalmazza, hogy növelje teljesítményét a későbbi feladatokban.
- Reformátor: Ez egy Google nyelvi modell, amely hatékonyabb figyelemmechanizmust alkalmaz, hogy lehetővé tegye nagyobb modellek képzését, gyorsabb következtetésekkel.
Tehát mi a használati esete ezeknek a nagy nyelvi modelleknek?
A nagy nyelvű modellek jelentős használati esetei
Hangulatelemzés
Ezek a modellek képesek kiértékelni a szöveget, és eldönteni, hogy a hangulat jó, negatív vagy semleges. Többnyire természetes nyelvi feldolgozást alkalmaznak és gépi tanulás megközelítések ehhez.
Mivel képesek felismerni a szavak kontextusát és jelentését egy kifejezésben, olyan modelleket alkalmaznak, mint a BERT és a RoBERTa. hangulat elemzés.
A nyelvi modellekkel a hangulatelemzés egyre pontosabb és hatékonyabb. A hangulatelemzést számos szektorban használhatjuk, mint például a marketing, az ügyfélszolgálat stb.
Chatbotok és beszélgetőpartnerek
A társalgási ügynökök és a chatbotok egyre népszerűbbek az alkalmazások széles körében. Használhatjuk őket az ügyfélszolgálatban és az értékesítésben, valamint az oktatásban és az egészségügyben. Ezeknek a rendszereknek a középpontjában a nagy nyelvi modellek állnak.
Tudják értelmezni és válaszolni az emberi bemenetre természetes nyelven. Az olyan modelleket, mint a GPT-3 és a BERT, gyakran alkalmazzák a chatbotokban, hogy vonzóbb válaszokat hozzanak létre.
Ezeket a modelleket hatalmas mennyiségű szöveges adatra képezték ki. Képesek megérteni és utánozni az emberi nyelvi mintákat és szerkezeteket. A chatbotok jelentősen növelhetik az ügyfelek elkötelezettségét.
Language Translation
A nagy nyelvi modelleknek köszönhetően rendkívüli pontossággal fordíthatunk szöveget egyik nyelvről a másikra. Ezek a modellek több nyelv bonyolultságát is megértik. És úgy viszonyulnak egymáshoz, hogy hatalmas mennyiségű többnyelvű szöveges adatra képezték ki őket.
A népszerű nyelvi fordítási modellek közé tartozik az OpenAI GPT-3, a Facebook M2M-100 és a Google Neural Machine Translation (NMT). Az e modellek által előidézett forradalmi változásoknak köszönhetően ma már sokkal egyszerűbb kapcsolatba lépni az egyénekkel a világ minden tájáról.
Szöveges összefoglaló
A szövegösszegzés az a folyamat, amelynek során egy hosszú szöveget összefoglalóvá redukálunk, miközben megőrizzük a legfontosabb pontokat. Nagy nyelvi modellek tudja vizsgálni és megérteni a szöveg szerkezetét. Ez lehetővé teszi számukra, hogy pontos összefoglalókat készítsenek, ami nagyon hasznos lehet ezen a területen.
A szöveges összefoglaló feladatokhoz olyan modelleket alkalmaztak, mint a BERT és a GPT-3. Kiemelkedő hatékonyságot mutatnak a dokumentum fő gondolatait tömörítő összefoglalók elkészítésében.
Információkat nyerhetünk ki egy hosszú szövegből, amely létfontosságú a médiában, a jogban és az oktatásban.
Kérdés válasz
A természetes nyelvi feldolgozásban kérdésmegválaszolásnak nevezzük azt, ha egy gépet kérdésekkel látunk el, és elvárjuk tőle, hogy megfelelő választ adjon. Ezt a célt szem előtt tartva hoztak létre olyan nagy nyelvi modelleket, mint a GPT-3 és a BERT.
Ezek a modellek megvizsgálják a bemeneti lekérdezést, és kiválasztják az adatok közül a legrelevánsabb információkat.
Ezek a modellek megvizsgálják a bemeneti lekérdezést, és hatalmas mennyiségű információból választják ki a legrelevánsabb adatokat. Ez kifinomult használatával lehetséges neurális hálózatok.
Ezeknek a modelleknek az erejével olyan rendszereket fejleszthetünk ki, amelyek segítségével megoldásokat találhatunk bonyolult problémákra. Ez javítja tanulási és döntéshozatali képességünket.
Tartalomalkotás és szöveggenerálás
A nagy nyelvi modellek kiváló minőségű, vonzó tartalmat hoznak létre számos ágazat számára. Ezek a modellek cikkeket, közösségi média bejegyzéseket, termékleírásokat stb. Például a GPT-3 népszerű modell ebben az esetben.
Olyan tartalmat hoz létre, amelyet nehéz megkülönböztetni az emberek által írt szövegtől. E modellek használatával a vállalatok időt és költségeket takaríthatnak meg. Sokkal könnyebben tudnak kapcsolódni a közönségükhöz.
Beszédfelismerés és beszéd-szöveg átírás
A beszédfelismerés és a beszéd-szöveg átírás egyaránt nagy nyelvi modelleket használ.
Ezek a modellek különösen hangadatokra vannak kiképezve. És alkalmaznak haladókat gépi tanulási algoritmusok hogy a kimondott szavakat pontosan átírjuk szöveggé. A Facebook AI által kifejlesztett Wav2vec a beszédfelismerésre használt nyelvi modell egyik példája.
Ezt a modellt úgy képezték ki, hogy felismerje és kivonja az audiobemenetek releváns jellemzőit. Használható beszédfelismerésre vagy más természetes nyelvi feldolgozási feladatokra.
A vállalatok növelhetik átírási szolgáltatásaik minőségét és sebességét, miközben csökkentik a költségeket és növelhetik a hatékonyságot hatalmas nyelvi modellek bevezetésével.
Összefoglalva, hogyan néz ki a jövő?
A nagy nyelvi modellek fontos szerepet fognak játszani számos iparágban. A kutatók és fejlesztők megpróbálják javítani ezeket a modelleket, hogy erősebbek legyenek.
Jobban megérthetjük a szövegkörnyezetet, és javíthatjuk a hatékonyságot és a pontosságot. Emellett a különféle platformokon intuitívabb és zökkenőmentesebb felhasználói élményt is élvezhetünk.
Megváltoztathatják azt, ahogyan kommunikálunk és kapcsolatba lépünk a technológiával.
Hagy egy Válaszol