Natural Language Processing (NLP) telah mengubah cara kita berinteraksi dengan mesin. Sekarang, aplikasi dan perangkat lunak kami dapat memproses dan memahami bahasa manusia.
Sebagai disiplin kecerdasan buatan, NLP berfokus pada interaksi bahasa alami antara komputer dan manusia.
Ini membantu mesin untuk menganalisis, memahami, dan mensintesis bahasa manusia, membuka banyak aplikasi seperti pengenalan suara, terjemahan mesin, analisis sentimen, dan chatbot.
Itu telah membuat perkembangan besar dalam beberapa tahun terakhir, memungkinkan mesin tidak hanya memahami bahasa tetapi juga menggunakannya secara kreatif dan tepat.
Pada artikel ini, kami akan memeriksa berbagai model bahasa NLP. Jadi, ikuti terus, dan mari belajar tentang model-model ini!
1.BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adalah model bahasa Natural Language Processing (NLP) mutakhir. Itu dibuat pada tahun 2018 oleh g dan didasarkan pada arsitektur Transformer, a saraf jaringan dibangun untuk menginterpretasikan input berurutan.
BERT adalah model bahasa pra-terlatih, yang berarti telah dilatih pada volume besar data teks untuk mengenali pola dan struktur bahasa alami.
BERT adalah model dua arah, yang berarti dapat memahami konteks dan arti kata tergantung pada frasa sebelumnya dan berikutnya, membuatnya lebih berhasil dalam memahami arti kalimat yang rumit.
Bagaimana cara kerjanya?
Pembelajaran tanpa pengawasan digunakan untuk melatih BERT pada sejumlah besar data teks. BERT memperoleh kemampuan untuk mendeteksi kata-kata yang hilang dalam sebuah kalimat atau mengkategorikan kalimat selama pelatihan.
Dengan bantuan pelatihan ini, BERT dapat menghasilkan penyematan berkualitas tinggi yang dapat diterapkan ke berbagai tugas NLP, termasuk analisis sentimen, kategorisasi teks, menjawab pertanyaan, dan banyak lagi.
Selain itu, BERT dapat ditingkatkan pada proyek tertentu dengan memanfaatkan kumpulan data yang lebih kecil untuk fokus pada tugas tersebut secara khusus.
Dimana Bert Digunakan?
BERT sering digunakan dalam berbagai aplikasi NLP populer. Google, misalnya, telah menggunakannya untuk meningkatkan keakuratan hasil mesin pencarinya, sementara Facebook menggunakannya untuk meningkatkan algoritme rekomendasinya.
BERT juga telah digunakan dalam analisis sentimen chatbot, terjemahan mesin, dan pemahaman bahasa alami.
Selain itu, BERT telah dipekerjakan di beberapa penelitian akademik makalah untuk meningkatkan kinerja model NLP pada berbagai tugas. Secara keseluruhan, BERT telah menjadi alat yang sangat diperlukan bagi akademisi dan praktisi NLP, dan pengaruhnya terhadap disiplin diproyeksikan akan semakin meningkat.
2. Berta
RoBERTa (Pendekatan BERT yang Dioptimalkan dengan Kuat) adalah model bahasa untuk pemrosesan bahasa alami yang dirilis oleh AI Facebook pada tahun 2019. Ini adalah versi BERT yang disempurnakan yang bertujuan untuk mengatasi beberapa kelemahan model BERT asli.
RoBERTa dilatih dengan cara yang mirip dengan BERT, kecuali RoBERTa menggunakan lebih banyak data pelatihan dan meningkatkan proses pelatihan untuk memperoleh kinerja yang lebih tinggi.
RoBERTa, seperti BERT, adalah model bahasa terlatih yang dapat disesuaikan untuk mencapai akurasi tinggi pada pekerjaan tertentu.
Bagaimana cara kerjanya?
RoBERTa menggunakan strategi pembelajaran mandiri untuk melatih data teks dalam jumlah besar. Itu belajar untuk memprediksi kata-kata yang hilang dalam kalimat dan mengkategorikan frasa ke dalam kelompok yang berbeda selama pelatihan.
RoBERTa juga memanfaatkan beberapa pendekatan pelatihan canggih, seperti masking dinamis, untuk meningkatkan kapasitas model untuk menggeneralisasi data baru.
Selain itu, untuk meningkatkan akurasinya, RoberTa memanfaatkan sejumlah besar data dari berbagai sumber, termasuk Wikipedia, Common Crawl, dan BooksCorpus.
Di mana Kami Dapat Menggunakan Roberta?
Roberta umumnya digunakan untuk analisis sentimen, kategorisasi teks, entitas bernama identifikasi, terjemahan mesin, dan menjawab pertanyaan.
Ini dapat digunakan untuk mengekstrak wawasan yang relevan dari data teks tidak terstruktur seperti media sosial, ulasan konsumen, artikel berita, dan sumber lainnya.
RoBERTa telah digunakan dalam aplikasi yang lebih spesifik, seperti peringkasan dokumen, pembuatan teks, dan pengenalan suara, selain tugas-tugas NLP konvensional ini. Ini juga telah digunakan untuk meningkatkan chatbot, asisten virtual, dan akurasi sistem AI percakapan lainnya.
3. GPT-3 OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) adalah model bahasa OpenAI yang menghasilkan tulisan seperti manusia menggunakan teknik pembelajaran mendalam. GPT-3 adalah salah satu model bahasa terbesar yang pernah dibuat, dengan 175 miliar parameter.
Model ini dilatih pada berbagai data teks, termasuk buku, makalah, dan halaman web, dan sekarang dapat membuat konten dengan berbagai tema.
Bagaimana cara kerjanya?
GPT-3 menghasilkan teks menggunakan pendekatan pembelajaran tanpa pengawasan. Ini menyiratkan bahwa model tidak sengaja diajarkan untuk melaksanakan pekerjaan tertentu, melainkan belajar membuat teks dengan memperhatikan pola dalam volume data teks yang sangat besar.
Dengan melatihnya pada kumpulan data khusus tugas yang lebih kecil, model kemudian dapat disesuaikan untuk tugas tertentu seperti penyelesaian teks atau analisis sentimen.
Area Penggunaan
GPT-3 memiliki beberapa aplikasi di bidang natural language processing. Penyelesaian teks, terjemahan bahasa, analisis sentimen, dan aplikasi lain dimungkinkan dengan model ini. GPT-3 juga telah digunakan untuk membuat puisi, berita, dan kode komputer.
Salah satu aplikasi GPT-3 yang paling potensial adalah pembuatan chatbot dan asisten virtual. Karena model dapat membuat teks seperti manusia, model ini sangat cocok untuk aplikasi percakapan.
GPT-3 juga telah digunakan untuk menghasilkan konten yang disesuaikan untuk situs web dan platform media sosial, serta untuk membantu analisis dan penelitian data.
4.GPT-4
GPT-4 adalah model bahasa terbaru dan canggih dalam seri GPT OpenAI. Dengan parameter 10 triliun yang mencengangkan, diprediksi akan mengungguli dan mengungguli pendahulunya, GPT-3, dan menjadi salah satu model AI terkuat di dunia.
Bagaimana cara kerjanya?
GPT-4 menghasilkan teks bahasa alami menggunakan canggih algoritma pembelajaran yang mendalam. Itu dilatih pada kumpulan data teks yang luas yang mencakup buku, jurnal, dan halaman web, memungkinkannya membuat konten tentang berbagai topik.
Selain itu, dengan melatihnya pada kumpulan data khusus tugas yang lebih kecil, GPT-4 dapat disesuaikan untuk tugas tertentu seperti menjawab pertanyaan atau meringkas.
Area Penggunaan
Karena ukurannya yang besar dan kemampuannya yang unggul, GPT-4 menawarkan beragam aplikasi.
Salah satu kegunaannya yang paling menjanjikan adalah dalam pemrosesan bahasa alami, yang mungkin biasa digunakan mengembangkan chatbot, asisten virtual, dan sistem terjemahan bahasa yang mampu menghasilkan balasan bahasa alami yang hampir tidak dapat dibedakan dari yang dihasilkan oleh manusia.
GPT-4 juga dapat digunakan dalam pendidikan.
Konsep ini dapat digunakan untuk mengembangkan sistem bimbingan belajar yang cerdas yang mampu beradaptasi dengan gaya belajar siswa dan memberikan umpan balik dan bantuan individual. Hal ini dapat membantu meningkatkan kualitas pendidikan dan membuat pembelajaran lebih mudah diakses oleh semua orang.
5.XLNet
XLNet adalah model bahasa inovatif yang dibuat pada tahun 2019 oleh Carnegie Mellon University dan peneliti Google AI. Arsitekturnya didasarkan pada arsitektur transformer, yang juga digunakan dalam BERT dan model bahasa lainnya.
XLNet, di sisi lain, menghadirkan strategi pra-pelatihan revolusioner yang memungkinkannya mengungguli model lain dalam berbagai tugas pemrosesan bahasa alami.
Bagaimana cara kerjanya?
XLNet dibuat menggunakan pendekatan pemodelan bahasa auto-regresif, yang mencakup prediksi kata berikutnya dalam urutan teks berdasarkan kata sebelumnya.
XLNet, di sisi lain, mengadopsi metode dua arah yang mengevaluasi semua kemungkinan permutasi kata dalam frasa, berbeda dengan model bahasa lain yang menggunakan pendekatan kiri-ke-kanan atau kanan-ke-kiri. Ini memungkinkan untuk menangkap hubungan kata jangka panjang dan membuat prediksi yang lebih akurat.
XLNet menggabungkan teknik canggih seperti pengkodean posisi relatif dan mekanisme perulangan tingkat segmen selain strategi pra-pelatihan revolusionernya.
Strategi ini berkontribusi pada kinerja keseluruhan model dan memungkinkannya menangani berbagai tugas pemrosesan bahasa alami, seperti terjemahan bahasa, analisis sentimen, dan identifikasi entitas bernama.
Area Penggunaan untuk XLNet
Fitur canggih dan kemampuan beradaptasi XLNet menjadikannya alat yang efektif untuk berbagai aplikasi pemrosesan bahasa alami, termasuk chatbot dan asisten virtual, terjemahan bahasa, dan analisis sentimen.
Pengembangan dan penggabungannya yang berkelanjutan dengan perangkat lunak dan aplikasi hampir pasti akan menghasilkan kasus penggunaan yang lebih menarik di masa mendatang.
6. ELEKTRA
ELECTRA adalah model pemrosesan bahasa alami mutakhir yang dibuat oleh para peneliti Google. Itu adalah singkatan dari "Mempelajari Encoder secara Efisien yang Mengklasifikasikan Penggantian Token Secara Akurat" dan terkenal karena akurasi dan kecepatannya yang luar biasa.
Bagaimana cara kerjanya?
ELECTRA bekerja dengan mengganti sebagian token urutan teks dengan token yang dihasilkan. Tujuan model ini adalah untuk memperkirakan dengan tepat apakah setiap token pengganti itu sah atau palsu. ELECTRA belajar untuk menyimpan asosiasi kontekstual antara kata-kata dalam urutan teks secara lebih efisien sebagai hasilnya.
Selain itu, karena ELECTRA membuat token palsu daripada menutupi yang sebenarnya, itu mungkin menggunakan set pelatihan dan periode pelatihan yang jauh lebih besar tanpa mengalami masalah overfitting yang sama seperti yang dilakukan model bahasa topeng standar.
Area Penggunaan
ELECTRA juga dapat digunakan untuk analisis sentimen, yang memerlukan pengidentifikasian nada emosional teks.
Dengan kapasitasnya untuk belajar dari teks bertopeng dan terbuka, ELECTRA dapat digunakan untuk membuat model analisis sentimen yang lebih akurat yang dapat memahami seluk-beluk linguistik dengan lebih baik dan memberikan wawasan yang lebih bermakna.
7.T5
T5, atau Text-to-Text Transfer Transformer, adalah model bahasa berbasis transformer Google AI Language. Ini dimaksudkan untuk menjalankan tugas pemrosesan bahasa alami yang berbeda dengan menerjemahkan teks masukan menjadi teks keluaran secara fleksibel.
Bagaimana cara kerjanya?
T5 dibangun di atas arsitektur Transformer dan dilatih menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan pada sejumlah besar data teks. T5, tidak seperti model bahasa sebelumnya, dilatih dalam berbagai tugas, termasuk pemahaman bahasa, menjawab pertanyaan, meringkas, dan menerjemahkan.
Hal ini memungkinkan T5 melakukan banyak pekerjaan dengan menyempurnakan model pada input yang kurang spesifik untuk tugas.
Di Mana T5 Digunakan?
T5 memiliki beberapa aplikasi potensial dalam pemrosesan bahasa alami. Ini dapat digunakan untuk membuat chatbot, asisten virtual, dan sistem AI percakapan lainnya yang mampu memahami dan merespons masukan bahasa alami. T5 juga dapat digunakan untuk aktivitas seperti penerjemahan bahasa, peringkasan, dan penyelesaian teks.
T5 disediakan open-source oleh Google dan telah dianut secara luas oleh komunitas NLP untuk berbagai aplikasi seperti kategorisasi teks, penjawab pertanyaan, dan terjemahan mesin.
8. Kelapa Sawit
PaLM (Pathways Language Model) adalah model bahasa lanjutan yang dibuat oleh Google AI Language. Ini dimaksudkan untuk meningkatkan kinerja model pemrosesan bahasa alami untuk memenuhi permintaan yang meningkat akan tugas bahasa yang lebih rumit.
Bagaimana cara kerjanya?
Mirip dengan banyak model bahasa populer lainnya seperti BERT dan GPT, PaLM adalah model berbasis transformator. Namun, metodologi desain dan pelatihannya membedakannya dari model lain.
Untuk meningkatkan keterampilan kinerja dan generalisasi, PaLM dilatih menggunakan paradigma pembelajaran multi-tugas yang memungkinkan model untuk secara bersamaan belajar dari berbagai tantangan.
Di Mana Kami Menggunakan Sawit?
Palm dapat digunakan untuk berbagai tugas NLP, terutama yang membutuhkan pemahaman mendalam tentang bahasa alami. Ini berguna untuk analisis sentimen, menjawab pertanyaan, pemodelan bahasa, terjemahan mesin, dan banyak hal lainnya.
Untuk meningkatkan keterampilan pemrosesan bahasa dari berbagai program dan alat seperti chatbot, asisten virtual, dan sistem pengenalan suara, itu juga dapat ditambahkan ke dalamnya.
Secara keseluruhan, PaLM adalah teknologi yang menjanjikan dengan kemungkinan aplikasi yang luas karena kapasitasnya untuk meningkatkan kemampuan pemrosesan bahasa.
Kesimpulan
Terakhir, pemrosesan bahasa alami (NLP) telah mengubah cara kita terlibat dengan teknologi, memungkinkan kita berbicara dengan mesin dengan cara yang lebih mirip manusia.
NLP telah tumbuh lebih akurat dan efisien daripada sebelumnya karena terobosan terbaru dalam Mesin belajar, terutama dalam pembuatan model bahasa berskala besar seperti GPT-4, RobertTa, XLNet, ELECTRA, dan PaLM.
Seiring kemajuan NLP, kita mungkin berharap untuk melihat model bahasa yang semakin kuat dan canggih muncul, dengan potensi untuk mengubah cara kita terhubung dengan teknologi, berkomunikasi satu sama lain, dan memahami kompleksitas bahasa manusia.
Tinggalkan Balasan