Tahukah Anda bahwa komputer dapat menghasilkan teks yang hampir identik dengan apa yang dapat ditulis manusia?
Berkat kemajuan AI, kami menyaksikan gelombang dalam model bahasa besar.
Sekarang, mereka bekerja dalam skala yang belum pernah terjadi sebelumnya!
Model-model tersebut dapat kita gunakan dalam berbagai kasus yang menarik. Pada artikel ini, kita akan melihat beberapa aplikasi menarik dari model bahasa besar.
Apa yang Kami Maksud dengan Model Bahasa Besar?
Model bahasa besar adalah model AI yang dikembangkan untuk menafsirkan dan menciptakan bahasa manusia. Model ini menggunakan pendekatan pembelajaran mesin tingkat lanjut.
Misalnya, mereka menggunakan belajar mendalam untuk memeriksa volume besar data teks. Dan, mereka memahami pola dan struktur bahasa alami.
Model dilatih pada kumpulan data besar seperti buku, makalah, dan halaman web. Dengan cara ini, mereka dapat memahami seluk-beluk bahasa manusia. Jadi, mereka dapat membuat konten yang tidak dapat dibedakan dari materi tulisan manusia.
Apa saja contoh model bahasa ini?
- GPT-3:Ini adalah model bahasa mutakhir yang dibuat oleh OpenAI yang mampu membuat teks, menjawab pertanyaan, dan berbagai tugas NLP lainnya.
- BERTI: Ini adalah model bahasa ampuh yang dibuat oleh Google yang dapat digunakan untuk beberapa tugas, seperti menjawab pertanyaan dan menerjemahkan bahasa.
- XLNet: Model bahasa tingkat lanjut ini dibuat oleh Google dan Carnegie Mellon University dan menggunakan teknik pelatihan baru untuk meningkatkan pemahaman dan produksi bahasa aslinya.
- RobertTa: Model bahasa ini dibuat oleh Facebook dan didasarkan pada arsitektur BERT. Ini telah mencapai kinerja mutakhir pada berbagai aplikasi yang melibatkan pemrosesan bahasa alami.
- T5: transformator transfer teks-ke-teks dibuat oleh Google dan dapat disesuaikan untuk berbagai tujuan yang melibatkan pemrosesan bahasa alami.
- keras: Google membuat kerangka kerja pelatihan terdistribusi yang dapat digunakan untuk melatih model bahasa berskala besar.
- Megatron: NVIDIA sistem pelatihan model bahasa berkinerja tinggi, yang dapat melatih model hingga 8.3 miliar parameter.
- ALBERT: Ini adalah versi BERT “lite” yang lebih efisien dan terukur yang dibuat oleh Google dan Toyota Technological Institute di Chicago.
- ELECTRA: Google dan Stanford University menciptakan model bahasa yang menggunakan strategi pra-pelatihan baru yang disebut "pra-pelatihan diskriminatif" untuk meningkatkan kinerjanya pada tugas-tugas hilir.
- Pembaru: Ini adalah model bahasa Google yang menggunakan mekanisme perhatian yang lebih efisien untuk mengaktifkan pelatihan model yang lebih besar dengan inferensi yang lebih cepat.
Jadi, apa kegunaan model bahasa besar ini?
Kasus Penggunaan Signifikan dari Model Bahasa Besar
Analisis sentimen
Model ini dapat mengevaluasi teks dan memutuskan apakah sentimennya baik, negatif, atau netral. Sebagian besar, mereka menggunakan pemrosesan bahasa alami dan Mesin belajar pendekatan untuk melakukan ini.
Karena kemampuan mereka untuk mengenali konteks dan arti kata-kata dalam sebuah frase, model seperti BERT dan RoBERTa digunakan untuk itu analisis sentimen.
Analisis sentimen semakin tepat dan efisien dengan model bahasa. Kita dapat menggunakan analisis sentimen di berbagai sektor seperti pemasaran, layanan pelanggan, dan lainnya.
Chatbots dan agen percakapan
Agen percakapan dan chatbot menjadi populer di berbagai aplikasi. Kami dapat menggunakannya dalam layanan pelanggan dan penjualan serta pendidikan dan perawatan kesehatan. Model bahasa besar adalah jantung dari sistem ini.
Mereka dapat menafsirkan dan menanggapi input manusia dalam bahasa alami. Model seperti GPT-3 dan BERT sering digunakan di chatbot untuk membuat balasan yang lebih menarik.
Model ini dilatih pada volume data teks yang sangat besar. Mereka dapat memahami dan meniru pola dan struktur bahasa manusia. Chatbots dapat secara signifikan meningkatkan keterlibatan pelanggan.
Terjemahan Bahasa
Kami dapat menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain dengan presisi luar biasa berkat model bahasa yang besar. Model ini memahami seluk-beluk beberapa bahasa. Dan, mereka berhubungan satu sama lain dengan dilatih pada volume data teks multibahasa yang sangat besar.
Model terjemahan bahasa yang populer termasuk OpenAI's GPT-3, Facebook's M2M-100, dan Google's Neural Machine Translation (NMT). Karena perubahan revolusioner yang dibawa oleh model-model ini, sekarang lebih mudah untuk berinteraksi dengan individu di seluruh dunia.
Peringkasan teks
Meringkas teks adalah proses mengurangi teks yang panjang menjadi ringkasan sambil mempertahankan poin-poin penting. Model bahasa besar dapat mengkaji dan memahami struktur teks. Hal ini memungkinkan mereka untuk memberikan ringkasan yang tepat, membuat mereka sangat membantu dalam bidang ini.
Untuk tugas ringkasan teks, model seperti BERT dan GPT-3, telah diterapkan. Mereka menunjukkan keefektifan yang luar biasa dalam menghasilkan ringkasan yang merangkum gagasan utama dokumen.
Kita dapat mengekstraksi informasi dari teks panjang yang memiliki penerapan penting dalam media, hukum, dan pendidikan.
Menjawab pertanyaan
Menyediakan mesin dengan pertanyaan dan mengharapkannya muncul dengan respons yang sesuai dikenal sebagai penjawab pertanyaan dalam pemrosesan bahasa alami. Model bahasa besar seperti GPT-3 dan BERT telah dibuat dengan tujuan ini.
Model ini memeriksa kueri input dan memilih informasi yang paling relevan dari data.
Model-model ini memeriksa kueri input dan memilih data yang paling relevan dari sejumlah besar informasi. Hal ini dimungkinkan dengan menggunakan canggih jaringan saraf.
Dengan kekuatan model ini, kita dapat mengembangkan sistem untuk menemukan solusi atas masalah rumit. Ini akan meningkatkan kapasitas kita untuk belajar dan membuat keputusan.
Pembuatan konten dan pembuatan teks
Model bahasa besar menghasilkan konten yang menarik dan berkualitas tinggi untuk berbagai sektor. Model ini dapat menulis artikel, postingan media sosial, deskripsi produk, dan lainnya. Misalnya, GPT-3 adalah model yang populer dalam hal ini.
Itu menciptakan konten yang sulit dibedakan dari teks yang ditulis oleh manusia. Dengan menggunakan model tersebut, perusahaan dapat menghemat waktu dan biaya. Mereka dapat terhubung ke audiens mereka dengan lebih mudah.
Pengenalan ucapan dan transkripsi ucapan ke teks
Pengenalan ucapan dan transkripsi ucapan ke teks keduanya menggunakan model bahasa besar.
Model ini, khususnya, dilatih pada data audio. Dan, mereka mempekerjakan tingkat lanjut algoritma pembelajaran mesin untuk secara akurat menyalin kata-kata yang diucapkan ke dalam teks. Wav2vec, dikembangkan oleh AI Facebook, adalah salah satu contoh model bahasa yang digunakan untuk pengenalan suara.
Model ini dilatih untuk mengenali dan mengekstrak karakteristik yang relevan dari input audio. Ini dapat digunakan untuk pengenalan suara atau tugas pemrosesan bahasa alami lainnya.
Perusahaan dapat meningkatkan kualitas dan kecepatan layanan transkripsi mereka sambil menurunkan biaya dan meningkatkan efisiensi dengan mengadopsi model bahasa yang masif.
Penutup, Seperti Apa Masa Depan?
Model bahasa besar akan memainkan peran penting dalam berbagai industri. Peneliti dan pengembang sedang berusaha untuk meningkatkan model ini menjadi lebih kuat.
Kita dapat memiliki pemahaman konteks yang lebih baik dan efisiensi serta akurasi yang lebih baik. Selain itu, kami dapat memanfaatkan pengalaman pengguna yang lebih intuitif dan mulus di berbagai platform.
Mereka dapat mengubah cara kita berkomunikasi dan terlibat dengan teknologi.
Tinggalkan Balasan