Բնական լեզվի մշակումը (NLP) փոխել է այն, թե ինչպես ենք մենք զբաղվում մեքենաների հետ: Այժմ մեր հավելվածներն ու ծրագրերը կարող են մշակել և հասկանալ մարդկային լեզուն:
Որպես արհեստական ինտելեկտի դիսցիպլին, NLP-ն կենտրոնանում է համակարգիչների և մարդկանց միջև բնական լեզվով փոխազդեցության վրա:
Այն օգնում է մեքենաներին վերլուծել, հասկանալ և սինթեզել մարդկային լեզուն՝ բացելով բազմաթիվ ծրագրեր, ինչպիսիք են խոսքի ճանաչումը, մեքենայական թարգմանությունը, զգայական վերլուծություն, և չաթ-բոտեր։
Վերջին տարիներին այն հսկայական զարգացում է ապրել՝ թույլ տալով մեքենաներին ոչ միայն հասկանալ լեզուն, այլև օգտագործել այն ստեղծագործորեն և պատշաճ կերպով:
Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք NLP լեզվի տարբեր մոդելները: Այսպիսով, հետևեք և եկեք իմանանք այս մոդելների մասին:
1. ԲԵՐՏ
BERT-ը (Երկուղղորդված կոդավորիչի ներկայացում տրանսֆորմատորներից) բնական լեզուների մշակման (NLP) ժամանակակից լեզվի մոդել է: Այն ստեղծվել է 2018 թվականին g-ի կողմից և հիմնված է Տրանսֆորմեր ճարտարապետության վրա՝ ա նյարդային ցանց կառուցված է հաջորդական մուտքագրումը մեկնաբանելու համար:
BERT-ը նախապես պատրաստված լեզվական մոդել է, ինչը նշանակում է, որ այն վերապատրաստվել է տեքստային տվյալների հսկայական ծավալների վրա՝ ճանաչելու բնական լեզվի օրինաչափությունները և կառուցվածքը:
BERT-ը երկկողմանի մոդել է, ինչը նշանակում է, որ այն կարող է ըմբռնել բառերի ենթատեքստն ու իմաստը՝ կախված դրանց նախորդ և հաջորդ արտահայտություններից՝ ավելի հաջողակ դարձնելով բարդ նախադասությունների իմաստը:
Ինչպես է դա աշխատում?
Չվերահսկվող ուսուցումն օգտագործվում է BERT-ին մեծ քանակությամբ տեքստային տվյալների վրա մարզելու համար: BERT-ը ձեռք է բերում նախադասության մեջ բացակայող բառերը հայտնաբերելու կամ պարապմունքների ընթացքում նախադասությունները դասակարգելու ունակություն:
Այս թրեյնինգի օգնությամբ BERT-ը կարող է արտադրել բարձրորակ ներկառուցումներ, որոնք կարող են կիրառվել NLP-ի մի շարք առաջադրանքների համար, ներառյալ զգացմունքների վերլուծությունը, տեքստի դասակարգումը, հարցերի պատասխանները և այլն:
Բացի այդ, BERT-ը կարող է բարելավվել կոնկրետ նախագծի վրա՝ օգտագործելով ավելի փոքր տվյալների բազա՝ հատուկ այդ առաջադրանքի վրա կենտրոնանալու համար:
Որտեղ է օգտագործվում Բերտը:
BERT-ը հաճախ օգտագործվում է հայտնի NLP հավելվածների լայն շրջանակում: Google-ն, օրինակ, օգտագործել է այն իր որոնման համակարգի արդյունքների ճշգրտությունը բարձրացնելու համար, մինչդեռ Facebook-ն այն օգտագործել է իր առաջարկությունների ալգորիթմները բարելավելու համար:
BERT-ն օգտագործվել է նաև չաթբոտի տրամադրությունների վերլուծության, մեքենայական թարգմանության և բնական լեզվի ընկալման մեջ:
Բացի այդ, BERT-ն աշխատանքի է ընդունվել մի քանի երկրներում գիտական հետազոտություններ թղթեր՝ բարելավելու NLP մոդելների կատարումը մի շարք առաջադրանքների վրա: Ընդհանուր առմամբ, BERT-ը դարձել է անփոխարինելի գործիք NLP ակադեմիկոսների և պրակտիկ մասնագետների համար, և կանխատեսվում է, որ դրա ազդեցությունը կարգապահության վրա կավելանա:
2. Ռոբերտա
RoBERTa-ն (առողջորեն օպտիմիզացված BERT մոտեցում) բնական լեզվի մշակման լեզվական մոդել է, որը թողարկվել է Facebook AI-ի կողմից 2019 թվականին: Այն BERT-ի բարելավված տարբերակն է, որը նպատակ ունի հաղթահարել սկզբնական BERT մոդելի որոշ թերություններ:
RoBERTa-ն վերապատրաստվել է BERT-ի նման ձևով, բացառությամբ, որ RoBERTa-ն օգտագործում է ավելի շատ ուսուցման տվյալներ և բարելավում է մարզման գործընթացը՝ ավելի բարձր կատարողականություն ստանալու համար:
RoBERTa-ն, ինչպես BERT-ը, նախապես վերապատրաստված լեզվական մոդել է, որը կարող է ճշգրտորեն կարգավորվել՝ տվյալ աշխատանքում բարձր ճշգրտության հասնելու համար:
Ինչպես է դա աշխատում?
RoBERTa-ն օգտագործում է ինքնուրույն վերահսկվող ուսուցման ռազմավարություն՝ մեծ քանակությամբ տեքստային տվյալների վրա մարզվելու համար: Այն սովորում է կանխատեսել բացակայող բառերը նախադասություններում և դասակարգել արտահայտությունները առանձին խմբերի մարզման ընթացքում:
RoBERTa-ն նաև օգտագործում է մի քանի բարդ ուսուցման մոտեցումներ, ինչպիսիք են դինամիկ դիմակավորումը, որպեսզի մեծացնի մոդելի կարողությունը ընդհանրացնել նոր տվյալներին:
Ավելին, իր ճշգրտությունը բարձրացնելու համար RoBERTa-ն օգտագործում է տվյալների հսկայական քանակություն մի քանի աղբյուրներից, այդ թվում՝ Wikipedia-ից, Common Crawl-ից և BooksCorpus-ից:
Որտե՞ղ կարող ենք օգտագործել RoBERTa-ն:
Ռոբերտան սովորաբար օգտագործվում է զգացմունքների վերլուծության, տեքստի դասակարգման, անվանված սուբյեկտ նույնականացում, մեքենայական թարգմանություն և հարցերի պատասխան:
Այն կարող է օգտագործվել չկառուցված տեքստային տվյալներից համապատասխան պատկերացումներ հանելու համար, ինչպիսիք են սոցիալական լրատվամիջոցների, սպառողների ակնարկներ, նորությունների հոդվածներ և այլ աղբյուրներ։
RoBERTa-ն օգտագործվել է ավելի կոնկրետ ծրագրերում, ինչպիսիք են փաստաթղթերի ամփոփումը, տեքստի ստեղծումը և խոսքի ճանաչումը, ի լրումն այս սովորական NLP առաջադրանքների: Այն նաև օգտագործվել է չաթ-բոտերի, վիրտուալ օգնականների և այլ խոսակցական AI համակարգերի ճշգրտությունը բարելավելու համար:
3. OpenAI-ի GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) OpenAI լեզվի մոդել է, որը ստեղծում է մարդու նման գրություն՝ օգտագործելով խորը ուսուցման տեխնիկան: GPT-3-ը երբևէ կառուցված ամենամեծ լեզվական մոդելներից մեկն է՝ 175 միլիարդ պարամետրով:
Մոդելը վերապատրաստվել է տեքստային տվյալների լայն շրջանակի վրա, ներառյալ գրքերը, թերթերը և վեբ էջերը, և այժմ այն կարող է ստեղծել բովանդակություն տարբեր թեմաներով:
Ինչպես է դա աշխատում?
GPT-3-ը ստեղծում է տեքստ՝ օգտագործելով չվերահսկվող ուսուցման մոտեցումը: Սա ենթադրում է, որ մոդելը միտումնավոր չի սովորեցնում կատարել որևէ կոնկրետ աշխատանք, այլ փոխարենը սովորում է ստեղծել տեքստ՝ նկատելով օրինաչափություններ հսկայական ծավալի տեքստային տվյալների մեջ:
Ուսուցանելով այն ավելի փոքր, առաջադրանքին հատուկ տվյալների հավաքածուների վրա, մոդելը կարող է այնուհետև ճշգրտվել հատուկ առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են տեքստի լրացումը կամ տրամադրությունների վերլուծությունը:
Օգտագործման ոլորտները
GPT-3-ն ունի մի քանի կիրառություն բնական լեզվի մշակման ոլորտում։ Մոդելի հետ հնարավոր է տեքստի լրացում, լեզվի թարգմանություն, տրամադրությունների վերլուծություն և այլ կիրառություններ: GPT-3-ն օգտագործվել է նաև պոեզիա, նորություններ և համակարգչային կոդ ստեղծելու համար:
Ամենապոտենցիալ GPT-3 հավելվածներից մեկը չաթ-բոտերի և վիրտուալ օգնականների ստեղծումն է: Քանի որ մոդելը կարող է ստեղծել մարդու նման տեքստ, այն շատ հարմար է խոսակցական ծրագրերի համար:
GPT-3-ը նաև օգտագործվել է վեբկայքերի և սոցիալական մեդիա հարթակների համար հարմարեցված բովանդակություն ստեղծելու, ինչպես նաև տվյալների վերլուծության և հետազոտությունների համար:
4.GPT-4
GPT-4-ը OpenAI-ի GPT շարքի ամենավերջին և բարդ լեզվական մոդելն է: Զարմանալի 10 տրիլիոն պարամետրով, կանխատեսվում է, որ այն կգերազանցի և կգերազանցի իր նախորդին՝ GPT-3-ին, և կդառնա աշխարհի ամենահզոր AI մոդելներից մեկը:
Ինչպես է դա աշխատում?
GPT-4-ը ստեղծում է բնական լեզվով տեքստ՝ օգտագործելով բարդ խորը ուսման ալգորիթմներ. Այն վերապատրաստվում է տեքստային տվյալների հսկայական հավաքածուի վրա, որը ներառում է գրքեր, ամսագրեր և վեբ էջեր, ինչը թույլ է տալիս ստեղծել բովանդակություն թեմաների լայն շրջանակի վերաբերյալ:
Ավելին, վարժեցնելով այն ավելի փոքր, առաջադրանքների համար հատուկ տվյալների շտեմարանների վրա, GPT-4-ը կարող է ճշգրտորեն կարգավորվել հատուկ առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են հարցի պատասխանը կամ ամփոփումը:
Օգտագործման ոլորտները
Իր հսկայական չափերի և գերազանց հնարավորությունների պատճառով GPT-4-ն առաջարկում է հավելվածների լայն տեսականի:
Դրա ամենահեռանկարային կիրառություններից մեկը բնական լեզվի մշակումն է, որտեղ այն կարող է օգտագործվել զարգացնել չաթ-բոտեր, վիրտուալ օգնականներ և լեզվի թարգմանության համակարգեր, որոնք կարող են բնական լեզվով պատասխաններ տալ, որոնք գրեթե չեն տարբերվում մարդկանց կողմից:
GPT-4-ը կարող է օգտագործվել նաև կրթության մեջ:
Հայեցակարգը կարող է օգտագործվել ինտելեկտուալ կրկնուսուցման համակարգեր մշակելու համար, որոնք կարող են հարմարվել ուսանողի ուսուցման ոճին և տրամադրել անհատական արձագանք և օգնություն: Սա կարող է նպաստել կրթության որակի բարձրացմանը և ուսուցումն ավելի մատչելի դարձնել բոլորի համար:
5. XLNet
XLNet-ը լեզվի նորարարական մոդել է, որը ստեղծվել է 2019 թվականին Կարնեգի Մելոն համալսարանի և Google AI հետազոտողների կողմից: Նրա ճարտարապետությունը հիմնված է տրանսֆորմատորային ճարտարապետության վրա, որն օգտագործվում է նաև BERT-ում և այլ լեզուների մոդելներում:
Մյուս կողմից, XLNet-ը ներկայացնում է հեղափոխական նախնական վերապատրաստման ռազմավարություն, որը հնարավորություն է տալիս նրան գերազանցել այլ մոդելներին բնական լեզվի մշակման մի շարք առաջադրանքներում:
Ինչպես է դա աշխատում?
XLNet-ը ստեղծվել է ավտոմատ ռեգրեսիվ լեզվի մոդելավորման մոտեցմամբ, որը ներառում է հաջորդ բառի կանխատեսումը տեքստային հաջորդականությամբ՝ հիմնվելով նախորդների վրա:
XLNet-ը, մյուս կողմից, ընդունում է երկկողմանի մեթոդ, որը գնահատում է արտահայտության մեջ բառերի բոլոր հնարավոր փոխարկումները՝ ի տարբերություն այլ լեզվական մոդելների, որոնք օգտագործում են ձախից աջ կամ աջից ձախ մոտեցումը: Սա հնարավորություն է տալիս բռնել երկարաժամկետ բառային հարաբերությունները և ավելի ճշգրիտ կանխատեսումներ անել:
XLNet-ը համատեղում է բարդ տեխնիկան, ինչպիսիք են հարաբերական դիրքային կոդավորումը և հատվածի մակարդակի կրկնության մեխանիզմը, ի լրումն իր հեղափոխական նախապատրաստման ռազմավարության:
Այս ռազմավարությունները նպաստում են մոդելի ընդհանուր կատարողականին և հնարավորություն են տալիս նրան իրականացնել բնական լեզվի մշակման խնդիրների լայն շրջանակ, ինչպիսիք են լեզվի թարգմանությունը, զգացմունքների վերլուծությունը և անվանված միավորի նույնականացումը:
XLNet-ի օգտագործման ոլորտները
XLNet-ի բարդ առանձնահատկությունները և հարմարվողականությունը դարձնում են այն արդյունավետ գործիք բնական լեզվի մշակման հավելվածների լայն շրջանակի համար, ներառյալ չաթ-բոտերը և վիրտուալ օգնականները, լեզվի թարգմանությունը և զգացմունքների վերլուծությունը:
Դրա շարունակական զարգացումը և ծրագրային ապահովման և հավելվածների հետ համատեղումը գրեթե անկասկած կհանգեցնի ավելի հետաքրքրաշարժ օգտագործման դեպքերի ապագայում:
6. ԷԼԵԿՏՐԱ
ELECTRA-ն բնական լեզվի մշակման ժամանակակից մոդել է, որը ստեղծվել է Google-ի հետազոտողների կողմից: Այն նշանակում է «Արդյունավետ կերպով սովորում է կոդավորիչը, որը դասակարգում է նշանների փոխարինումները ճշգրիտ» և հայտնի է իր բացառիկ ճշգրտությամբ և արագությամբ:
Ինչպես է դա աշխատում?
ELECTRA-ն աշխատում է՝ տեքստային հաջորդականության նշանների մի մասը փոխարինելով արտադրված նշաններով: Մոդելի նպատակն է ճիշտ կանխատեսել, թե արդյոք փոխարինման յուրաքանչյուր նշան օրինական է, թե կեղծ: ELECTRA-ն սովորում է ավելի արդյունավետ պահել տեքստային հաջորդականությամբ բառերի միջև համատեքստային կապերը:
Ավելին, քանի որ ELECTRA-ն ստեղծում է կեղծ նշաններ, այլ ոչ թե քողարկում իրականը, այն կարող է օգտագործել զգալիորեն ավելի մեծ ուսուցման հավաքածուներ և ուսուցման ժամանակաշրջաններ՝ առանց զգալու նույն անտեղի մտահոգությունները, որոնք անում են ստանդարտ դիմակավորված լեզվի մոդելները:
Օգտագործման ոլորտները
ELECTRA-ն կարող է օգտագործվել նաև տրամադրությունների վերլուծության համար, ինչը ենթադրում է տեքստի էմոցիոնալ երանգի նույնականացում:
Թե՛ դիմակավորված, թե՛ դիմակազերծված տեքստից սովորելու իր կարողությամբ՝ ELECTRA-ն կարող է օգտագործվել տրամադրությունների վերլուծության ավելի ճշգրիտ մոդելներ ստեղծելու համար, որոնք կարող են ավելի լավ հասկանալ լեզվական նրբությունները և տալ ավելի իմաստալից պատկերացումներ:
7. Տ5
T5-ը կամ Text-to-Text Transfer Transformer-ը Google AI Language տրանսֆորմատորի վրա հիմնված լեզվական մոդել է: Այն նախատեսված է բնական լեզվի մշակման տարբեր առաջադրանքներ կատարելու համար՝ մուտքային տեքստը ելքային տեքստի ճկուն կերպով թարգմանելով:
Ինչպես է դա աշխատում?
T5-ը կառուցված է Տրանսֆորմատորի ճարտարապետության վրա և վերապատրաստվել է՝ օգտագործելով չվերահսկվող ուսուցում հսկայական քանակությամբ տեքստային տվյալների վրա: T5-ը, ի տարբերություն նախորդ լեզուների մոդելների, վերապատրաստվում է մի շարք խնդիրների, ներառյալ լեզվի ըմբռնումը, հարցերի պատասխանը, ամփոփումը և թարգմանությունը:
Սա թույլ է տալիս T5-ին կատարել բազմաթիվ աշխատանքներ՝ մանրակրկիտ կարգավորելով մոդելը ավելի քիչ առաջադրանքին հատուկ մուտքագրման վրա:
Որտե՞ղ է օգտագործվում T5-ը:
T5-ն ունի մի քանի պոտենցիալ կիրառություն բնական լեզվի մշակման մեջ: Այն կարող է օգտագործվել չաթ-բոտերի, վիրտուալ օգնականների և այլ խոսակցական AI համակարգեր ստեղծելու համար, որոնք կարող են հասկանալ և արձագանքել բնական լեզվի մուտքագրմանը: T5-ը կարող է օգտագործվել նաև այնպիսի գործողությունների համար, ինչպիսիք են լեզվի թարգմանությունը, ամփոփումը և տեքստի լրացումը:
T5-ը տրամադրվել է բաց կոդով Google-ի կողմից և լայնորեն ընդունվել է NLP համայնքի կողմից մի շարք ծրագրերի համար, ինչպիսիք են տեքստի դասակարգումը, հարցերի պատասխանը և մեքենայական թարգմանությունը:
8. ՊԱԼՄ
PaLM-ը (Pathways Language Model) առաջադեմ լեզվի մոդել է, որը ստեղծվել է Google AI Language-ի կողմից: Այն նախատեսված է բարելավել բնական լեզվի մշակման մոդելների կատարումը` բավարարելու լեզվական ավելի բարդ առաջադրանքների աճող պահանջարկը:
Ինչպես է դա աշխատում?
Ինչպես BERT-ն և GPT-ն, ինչպես օրինակ՝ BERT-ն և GPT-ն, շատ այլ լավ սիրված լեզուների մոդելներ, PaLM-ը տրանսֆորմատորի վրա հիմնված մոդել է: Այնուամենայնիվ, դիզայնի և վերապատրաստման մեթոդոլոգիան այն առանձնացնում է այլ մոդելներից:
Կատարողականության և ընդհանրացման հմտությունները բարելավելու համար PaLM-ը վերապատրաստվում է՝ օգտագործելով բազմաբնույթ առաջադրանքների ուսուցման պարադիգմը, որը մոդելին հնարավորություն է տալիս միաժամանակ սովորել բազմաթիվ մարտահրավերներից:
Որտե՞ղ ենք մենք օգտագործում PalM-ը:
Palm-ը կարող է օգտագործվել NLP-ի մի շարք առաջադրանքների համար, հատկապես նրանք, որոնք պահանջում են բնական լեզվի խորը ընկալում: Այն օգտակար է զգացմունքների վերլուծության, հարցերին պատասխանելու, լեզվի մոդելավորման, մեքենայական թարգմանության և շատ այլ բաների համար:
Տարբեր ծրագրերի և գործիքների լեզվի մշակման հմտությունները բարելավելու համար, ինչպիսիք են չաթ-բոտերը, վիրտուալ օգնականները և ձայնի ճանաչման համակարգերը, այն կարող է նաև ավելացվել դրանց մեջ:
Ընդհանուր առմամբ, PaLM-ը խոստումնալից տեխնոլոգիա է, որն ունի հնարավոր կիրառությունների լայն շրջանակ՝ շնորհիվ լեզվի մշակման հնարավորությունները մեծացնելու իր կարողության:
Եզրափակում
Վերջապես, բնական լեզվի մշակումը (NLP) փոխեց տեխնոլոգիայի հետ մեր ներգրավվածության ձևը՝ թույլ տալով մեզ խոսել մեքենաների հետ ավելի մարդկային ձևով:
NLP-ն աճել է ավելի ճշգրիտ և արդյունավետ, քան երբևէ նախկինում վերջին հայտնագործությունների պատճառով Machine Learning, հատկապես լայնածավալ լեզվական մոդելների կառուցման մեջ, ինչպիսիք են GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA և PalM:
Քանի որ NLP-ն զարգանում է, մենք կարող ենք ակնկալել տեսնել ավելի ու ավելի հզոր և բարդ լեզվական մոդելների ի հայտ գալ՝ ներուժով փոխելու, թե ինչպես ենք մենք կապվում տեխնոլոգիայի հետ, շփվում ենք միմյանց հետ և ըմբռնում մարդկային լեզվի բարդությունը:
Թողնել գրառում