Գիտեի՞ք, որ համակարգիչները կարող են ստեղծել տեքստեր, որոնք գրեթե նույնական են, ինչ մարդիկ կարող են գրել:
Արհեստական ինտելեկտի առաջընթացի շնորհիվ մենք ականատես ենք լինում մեծ լեզվական մոդելների ալիքի:
Այժմ նրանք աշխատում են աննախադեպ մասշտաբով։
Մենք կարող ենք օգտագործել այս մոդելները տարբեր հետաքրքիր դեպքերում: Այս հոդվածում մենք կանդրադառնանք մեծ լեզվական մոդելների որոշ հետաքրքիր կիրառություններին:
Ի՞նչ ենք հասկանում Լեզուների մեծ մոդելներ ասելով:
Լեզուների մեծ մոդելները արհեստական ինտելեկտի մոդելներ են, որոնք մշակվել են մարդկային լեզուն մեկնաբանելու և ստեղծելու համար: Այս մոդելները օգտագործում են մեքենայական ուսուցման առաջադեմ մոտեցումներ:
Օրինակ՝ օգտագործում են խորը ուսուցում տեքստային տվյալների հսկայական ծավալներ ուսումնասիրելու համար: Եվ նրանք հասկանում են բնական լեզվի օրինաչափություններն ու կառուցվածքները:
Մոդելները վերապատրաստվում են հսկայական տվյալների հավաքածուների վրա, ինչպիսիք են գրքերը, փաստաթղթերը և վեբ էջերը: Այս կերպ նրանք կարող են հասկանալ մարդկային լեզվի բարդությունները: Այսպիսով, նրանք կարող են ստեղծել այնպիսի բովանդակություն, որը չի տարբերվում մարդու կողմից գրված նյութից:
Որո՞նք են այս լեզվական մոդելների որոշ օրինակներ:
- GPT-3:Սա OpenAI-ի կողմից ստեղծված գերժամանակակից լեզվական մոդել է, որն ի վիճակի է տեքստի ստեղծման, հարցերի պատասխանների և մի շարք այլ NLP առաջադրանքների:
- ԲԵՐՏ: Սա հզոր լեզվական մոդել է, որը ստեղծվել է Google որը կարող է օգտագործվել որոշ առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են՝ հարցերի պատասխանը և լեզվի թարգմանությունը:
- Xlnet: Լեզվի այս առաջադեմ մոդելը ստեղծվել է Google-ի և Քարնեգի Մելլոնի համալսարանի կողմից և օգտագործում է նոր ուսուցման տեխնիկա՝ բարելավելու իր ըմբռնումն ու իսկական լեզվի արտադրությունը:
- ՌոԲԵՐՏա: Լեզվի այս մոդելը ստեղծվել է Facebook-ի կողմից և հիմնված է BERT ճարտարապետության վրա: Այն ձեռք է բերել առաջադեմ արդյունավետություն մի շարք ծրագրերում, որոնք ներառում են բնական լեզվի մշակում:
- T5: տեքստից տեքստ փոխանցման տրանսֆորմատորը ստեղծվել է Google և կարող է հարմարեցված լինել տարբեր նպատակների համար, որոնք ներառում են բնական լեզվի մշակում:
- Gshard: Google-ը ստեղծել է բաշխված ուսուցման շրջանակ, որը կարող է օգտագործվել լայնածավալ լեզվական մոդելներ պատրաստելու համար:
- Megatron: NVIDIA- ն բարձր արդյունավետությամբ լեզուների մոդելների ուսուցման համակարգ, որը կարող է պատրաստել մինչև 8.3 միլիարդ պարամետր ունեցող մոդելներ:
- ԱԼԲԵՐՏ: Այն BERT-ի ավելի արդյունավետ և մասշտաբային «lite» տարբերակն է, որը ստեղծվել է Google-ի և Չիկագոյի Toyota տեխնոլոգիական ինստիտուտի կողմից:
- ԷԼԵԿՏՐԱ: Google-ը և Սթենֆորդի համալսարանը ստեղծել են լեզվական մոդել, որն օգտագործում է նոր նախավարժանքի ռազմավարություն, որը կոչվում է «խտրական նախավարժանք»՝ բարձրացնելու իր կատարողականությունը ներքևում գտնվող առաջադրանքներում:
- Reformer- ը: Դա Google-ի լեզվի մոդել է, որն օգտագործում է ավելի արդյունավետ ուշադրության մեխանիզմ՝ ավելի արագ եզրակացություններով ավելի մեծ մոդելների վերապատրաստման հնարավորություն տալու համար:
Այսպիսով, ո՞րն է այս մեծ լեզվական մոդելների օգտագործման դեպքերը:
Լեզուների մեծ մոդելների զգալի օգտագործման դեպքեր
Sգացմունքների վերլուծություն
Այս մոդելները կարող են գնահատել տեքստը և որոշել՝ տրամադրությունը լավ է, բացասական կամ չեզոք: Հիմնականում նրանք օգտագործում են բնական լեզվի մշակում և Machine Learning դա անելու մոտեցումները:
Բառերի ենթատեքստն ու իմաստը արտահայտելու իրենց կարողության պատճառով օգտագործվում են BERT-ի և RoBERTa-ի նման մոդելներ. զգայական վերլուծություն.
Զգացմունքների վերլուծությունը գնալով ավելի ճշգրիտ և արդյունավետ է դառնում լեզվական մոդելների հետ: Մենք կարող ենք օգտագործել տրամադրությունների վերլուծությունը մի շարք ոլորտներում, ինչպիսիք են մարքեթինգը, հաճախորդների սպասարկումը և այլն:
Chatbots և խոսակցական գործակալներ
Խոսակցական գործակալները և չաթ-բոտերը դառնում են հայտնի հավելվածների լայն շրջանակում: Մենք կարող ենք դրանք օգտագործել հաճախորդների սպասարկման և վաճառքի, ինչպես նաև կրթության և առողջապահության ոլորտում: Լեզուների մեծ մոդելներն այս համակարգերի հիմքում են:
Նրանք կարող են մեկնաբանել և արձագանքել մարդկային ներդրմանը բնական լեզվով: Մոդելներ, ինչպիսիք են GPT-3-ը և BERT-ը, հաճախ օգտագործվում են չաթ-բոտերում՝ ավելի գրավիչ պատասխաններ ստեղծելու համար:
Այս մոդելները պատրաստված են հսկայական ծավալի տեքստային տվյալների վրա: Նրանք կարող են հասկանալ և ընդօրինակել մարդկային լեզվական օրինաչափությունները և կառուցվածքները: Chatbots-ը կարող է զգալիորեն մեծացնել հաճախորդների ներգրավվածությունը:
Լեզվի թարգմանություն
Լեզուների մեծ մոդելների շնորհիվ մենք կարող ենք արտասովոր ճշգրտությամբ թարգմանել տեքստը մի լեզվից մյուսը: Այս մոդելները հասկանում են մի քանի լեզուների բարդությունները: Եվ նրանք փոխկապակցվում են միմյանց հետ՝ ուսուցանվելով բազմալեզու տեքստային տվյալների հսկայական ծավալների վրա:
Լեզուների հայտնի թարգմանության մոդելները ներառում են OpenAI-ի GPT-3, Facebook-ի M2M-100 և Google-ի նյարդային մեքենայական թարգմանությունը (NMT): Այս մոդելների կողմից բերված հեղափոխական փոփոխությունների շնորհիվ այժմ շատ ավելի հեշտ է շփվել անհատների հետ ամբողջ աշխարհում:
Տեքստի ամփոփում
Տեքստի ամփոփումը երկարատև տեքստը ամփոփման վերածելու գործընթաց է՝ պահպանելով հիմնական կետերը: Լեզուների մեծ մոդելներ կարող է ուսումնասիրել և հասկանալ տեքստի կառուցվածքը. Սա նրանց հնարավորություն է տալիս ճշգրիտ ամփոփումներ տրամադրել՝ դրանք շատ օգտակար դարձնելով այս ոլորտում:
Տեքստի ամփոփման առաջադրանքների համար կիրառվել են BERT և GPT-3 մոդելներ: Նրանք ցույց են տալիս ակնառու արդյունավետություն փաստաթղթի հիմնական գաղափարները ամփոփող ամփոփագրերի պատրաստման գործում:
Մենք կարող ենք տեղեկատվություն քաղել երկար տեքստից, որն ունի կենսական նշանակություն լրատվամիջոցների, իրավունքի և կրթության ոլորտներում:
Հարց պատասխան
Մեքենային հարց տրամադրելը և դրա համապատասխան պատասխանը ակնկալելը հայտնի է որպես հարցի պատասխան բնական լեզվի մշակման մեջ: Լեզուների խոշոր մոդելներ, ինչպիսիք են GPT-3-ը և BERT-ը, ստեղծվել են այս նպատակով:
Այս մոդելները ուսումնասիրում են մուտքագրման հարցումը և տվյալներից ընտրում առավել համապատասխան տեղեկատվությունը:
Այս մոդելները ուսումնասիրում են մուտքագրման հարցումը և ընտրում են առավել համապատասխան տվյալները հսկայական քանակությամբ տեղեկատվությունից: Դա հնարավոր է օգտագործելով բարդ նյարդային ցանցեր.
Այս մոդելների հզորությամբ մենք կարող ենք զարգացնել բարդ խնդիրների լուծումներ գտնելու համակարգեր: Սա կբարձրացնի սովորելու և որոշումներ կայացնելու մեր կարողությունները:
Բովանդակության ստեղծում և տեքստի ստեղծում
Լեզուների մեծ մոդելները ստեղծում են բարձրորակ, գրավիչ բովանդակություն տարբեր ոլորտների համար: Այս մոդելները կարող են գրել հոդվածներ, սոցիալական ցանցերում գրառումներ, ապրանքների նկարագրություններ և այլն: Օրինակ, GPT-3-ը այս դեպքում հայտնի մոդել է:
Այն ստեղծում է այնպիսի բովանդակություն, որը դժվար է տարբերել մարդկանց կողմից գրված տեքստից: Օգտագործելով այս մոդելները՝ ընկերությունները կարող են խնայել ժամանակն ու ծախսերը: Նրանք կարող են շատ ավելի հեշտ կապվել իրենց լսարանի հետ:
Խոսքի ճանաչում և խոսքի տեքստի արտագրում
Խոսքի ճանաչումը և խոսքի տեքստի տառադարձումը երկուսն էլ օգտագործում են մեծ լեզվական մոդելներ:
Այս մոդելները, մասնավորապես, պատրաստված են աուդիո տվյալների վրա: Եվ նրանք աշխատում են առաջադեմ մեքենայի ուսուցման ալգորիթմներ խոսակցական բառերը ճշգրիտ կերպով արտագրել տեքստի: Wav2vec-ը, որը մշակվել է Facebook AI-ի կողմից, լեզվի մոդելի օրինակ է, որն օգտագործվում է խոսքի ճանաչման համար:
Այս մոդելը պատրաստված է աուդիո մուտքերից համապատասխան բնութագրերը ճանաչելու և հանելու համար: Այն կարող է օգտագործվել խոսքի ճանաչման կամ բնական լեզվի մշակման այլ առաջադրանքների համար:
Ընկերությունները կարող են բարձրացնել իրենց տառադարձման ծառայությունների որակն ու արագությունը՝ միաժամանակ նվազեցնելով ծախսերը և բարձրացնելով արդյունավետությունը՝ ընդունելով լեզվական զանգվածային մոդելներ:
Ամփոփում, ինչպիսի՞ն է ապագան:
Լեզուների մեծ մոդելները կարևոր դեր կխաղան տարբեր ոլորտներում: Հետազոտողները և մշակողները փորձում են բարելավել այս մոդելները՝ ավելի հզոր լինելու համար:
Մենք կարող ենք ունենալ համատեքստի բարելավված ըմբռնում և բարձր արդյունավետություն և ճշգրտություն: Բացի այդ, մենք կարող ենք օգտվել ավելի ինտուիտիվ և անխափան օգտագործողի փորձից տարբեր հարթակներում:
Նրանք կարող են փոխել մեր հաղորդակցվելու և տեխնոլոգիայի հետ առնչվելու ձևը:
Թողնել գրառում