Nsogbu a ma ama na ọgụgụ isi bụ nchụso igwe nwere ike ịghọta asụsụ mmadụ.
Dịka ọmụmaatụ, mgbe ị na-achọ "ụlọ oriri na ọṅụṅụ Italian dị nso" na igwe nchọta ọkacha mmasị gị, algọridim ga-enyocha okwu ọ bụla na ajụjụ gị wee wepụta nsonaazụ dị mkpa. Ngwa ntụgharị asụsụ dị mma ga-aghọta ọnọdụ nke otu mkpụrụokwu n'asụsụ bekee na n'ụzọ ụfọdụ maka ndịiche dị na ụtọasụsụ dị n'etiti asụsụ.
Ọrụ ndị a niile na ọtụtụ ndị ọzọ dabara n'okpuru ngalaba sayensị kọmputa a maara dị ka Usoro nhazi asụsụ ma ọ bụ NLP. Ọganihu dị na NLP ebutela ọtụtụ ngwa bara uru sitere na ndị enyemaka mebere dị ka Amazon's Alexa na nzacha spam na-achọpụta email ọjọọ.
Ọganihu kacha ọhụrụ na NLP bụ echiche nke a nnukwu ụdị asụsụ ma ọ bụ LLM. LLM dị ka GPT-3 adịla ike nke na ha na-eme nke ọma n'ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ ọrụ NLP ọ bụla ma ọ bụ jiri ikpe.
N'isiokwu a, anyị ga-eleba anya n'ihe LLM bụ kpọmkwem, ka esi azụ ụdị ndị a, na njedebe ha nwere ugbu a.
Gịnị bụ nnukwu ụdị asụsụ?
N'isi ya, ụdị asụsụ bụ naanị algọridim nke maara ka usoro mkpụrụokwu siri bụrụ nke ziri ezi.
Ụdị asụsụ dị mfe a zụrụ n'akwụkwọ narị ole na ole kwesịrị ịsị na "Ọ gara n'ụlọ" bara uru karịa "Ụlọ gara ya".
Ọ bụrụ na anyị ejiri nnukwu dataset ewepụrụ na ịntanetị dochie obere dataset, anyị na-amalite ịbịarute echiche nke nnukwu ụdị asụsụ.
iji neural netwọk, Ndị nchọpụta nwere ike ịzụ LLM na nnukwu data ederede. N'ihi ọnụọgụ ederede nke ụdị ahụ ahụla, LLM na-adị mma nke ukwuu n'ịkọ okwu na-esote n'usoro.
Ihe nlereanya ahụ na-aghọ ọkaibe, ọ nwere ike ịrụ ọtụtụ ọrụ NLP. Ọrụ ndị a gụnyere nchịkọta ederede, ịmepụta ọdịnaya ọhụrụ, na ọbụna ịmegharị mkparịta ụka ndị mmadụ.
Dịka ọmụmaatụ, a zụrụ ụdị asụsụ GPT-3 nke ama ama nke ukwuu yana ihe karịrị ijeri 175 ma a na-ewere ya dị ka ụdị asụsụ kachasị elu ruo ugbu a.
Ọ nwere ike ịmepụta koodu ọrụ, dee akụkọ dum, ma nwee ike ịza ajụjụ gbasara isiokwu ọ bụla.
Kedu ka esi azụ LLMs?
Anyị emetụla aka na nkenke na eziokwu ahụ bụ na LLM ji ike ha dị ukwuu na nha data ọzụzụ ha. Enwere ihe mere anyị ji akpọ ha ụdị asụsụ "nnukwu" mgbe niile.
Ọzụzụ tupu ya na ihe owuwu ihe ntụgharị
N'oge ọzụzụ tupu ọzụzụ, a na-ewebata LLM na data ederede dị ugbu a iji mụta nhazi na iwu nke asụsụ.
N'ime afọ ole na ole gara aga, a zụrụ LLM tupu oge eruo na datasets na-ekpuchi akụkụ dị mkpa nke ịntanetị ọha. Dịka ọmụmaatụ, a zụrụ ụdị asụsụ GPT-3 na data sitere na Nkịtị Crawl dataset, corpus nke ozi webụ, ibe weebụ, na akwụkwọ digitized ewepụrụ na ngalaba ihe karịrị nde 50.
A na-enyezi nnukwu dataset ahụ ka ọ bụrụ ihe nlereanya a maara dị ka a transformer. Transformers bụ ụdị nke netwọk akwara miri emi nke na-arụ ọrụ kacha mma maka usoro data.
Ndị ntụgharị na-eji ihe encoder-decoder architecture maka ijikwa ntinye na mmepụta. N'ezie, ihe ngbanwe ahụ nwere netwọkụ akwara abụọ: encoder na decoder. Ihe ngbanwe ahụ nwere ike wepụ ihe ederede ntinye pụtara wee chekwaa ya dị ka vector. Ihe ngbanwe ahụ na-enweta vector wee wepụta nkọwa ya nke ederede.
Otú ọ dị, echiche bụ isi nke nyere ohere ka ụlọ ọrụ transformer rụọ ọrụ nke ọma bụ mgbakwunye nke a usoro nlebara anya onwe onye. Echiche nke nlebara anya onwe onye kwere ka ihe nlereanya ahụ ṅaa ntị na okwu ndị kachasị mkpa na ahịrịokwu nyere. Usoro ahụ na-atụle ọbụna ịdị arọ dị n'etiti okwu ndị dịpụrụ adịpụ n'usoro.
Uru ọzọ nke nlebara anya onwe onye bụ na usoro ahụ nwere ike ime ka ya na ya. Kama ịhazi data usoro n'usoro, ụdị mgbanwe nwere ike hazie ntinye niile n'otu oge. Nke a na-enyere ndị transformers aka ịzụ na nnukwu ego nke data ngwa ngwa tụnyere ụzọ ndị ọzọ.
Imezicha nke ọma
Mgbe usoro ọzụzụ gachara, ị nwere ike họrọ iwebata ederede ọhụrụ maka ntọala LLM iji zụọ ya. Anyị na-akpọ usoro a Imezicha nke ọma na a na-ejikarị emeziwanye mmepụta nke LLM na otu ọrụ.
Dịka ọmụmaatụ, ịnwere ike iji LLM mepụta ọdịnaya maka akaụntụ Twitter gị. Anyị nwere ike ịnye ihe nlereanya ahụ ọtụtụ ihe atụ nke tweet gị gara aga iji nye ya echiche nke mmepụta achọrọ.
E nwere ụdị dị iche iche nke nlegharị anya nke ọma.
Ole-mgba mmụta na-ezo aka na usoro nke inye ihe atụ ntakịrị ihe atụ na-atụ anya na ụdị asụsụ ga-achọpụta otu esi eme mmepụta yiri ya. Otu-ịgba mmụta bụ usoro yiri nke ahụ belụsọ naanị otu ihe atụ ka enyere.
Oke nke nnukwu ụdị asụsụ
Ndị LLM dị ka GPT-3 nwere ike ịrụ ọtụtụ ọnụọgụ eji eme ihe ọbụlagodi na-enweghị mmezi. Otú ọ dị, ụdị ndị a ka na-abịa na njedebe nke ha.
Enweghị nghọta nke Semantic nke Ụwa
N'elu elu, LLM yiri ka ha na-egosipụta ọgụgụ isi. Otú ọ dị, ụdị ndị a adịghị arụ ọrụ n'otu ụzọ ahụ ụbụrụ mmadụ eme. LLM na-adabere naanị na mgbakọ na mwepụ iji mepụta mmepụta. Ha enweghị ikike ịtụgharị uche na echiche nke onwe ha.
N'ihi nke a, LLM nwere ike wepụta azịza ndị na-enweghị isi nanị n'ihi na okwu ndị ahụ yiri "ezigbo" ma ọ bụ "nwere ike ịbụ" mgbe etinyere ya n'usoro ahụ.
ịmụ anya arọ nrọ
Ụdị dị ka GPT-3 na-atakwa ahụhụ site na nzaghachi na-ezighi ezi. LLM nwere ike ịta ahụhụ site na ihe a maara dị ka ịmụ anya arọ nrọ ebe ụdị na-emepụta nzaghachi na-ezighi ezi na-enweghị mmata ọ bụla na nzaghachi enweghị ihe ndabere na eziokwu.
Dịka ọmụmaatụ, onye ọrụ nwere ike ịjụ ihe nlereanya ka ọ kọwaa echiche Steve Jobs na iPhone kachasị ọhụrụ. Ihe nlereanya ahụ nwere ike iwepụta ntinye okwu sitere na ikuku dị nro dabere na data ọzụzụ ya.
Mkparịta ụka na ihe ọmụma nwere oke
Dị ka ọtụtụ algọridim ndị ọzọ, ụdị asụsụ buru ibu na-enwekarị ike iketa nhụsianya dị na data ọzụzụ. Ka anyị na-amalite ịtụkwasịkwu obi na LLM iji weghachite ozi, ndị mmepe nke ụdị ndị a kwesịrị ịchọta ụzọ ha ga-esi belata mmetụta nwere ike imerụ ahụ nke nzaghachi enweghị isi.
N'otu ikike ahụ, ihe mkpuchi nke data ọzụzụ ihe nlereanya ahụ ga-egbochikwa ihe nlereanya ahụ n'onwe ya. Ugbu a, ụdị asụsụ buru ibu na-ewe ọnwa iji zụọ ya. Ụdị ndị a na-adaberekwa na datasets nwere oke oke. Nke a bụ ya mere ChatGPT nwere naanị ịmachi ihe omume mere na 2021 gara aga.
mmechi
Ụdị asụsụ buru ibu nwere ikike ịgbanwe n'ezie ka anyị si emekọrịta ihe na teknụzụ na ụwa anyị n'ozuzu.
Ọnụ ọgụgụ buru ibu nke data dị na ịntanetị enyela ndị nyocha ụzọ ha ga-esi ṅomie mgbagwoju anya nke asụsụ. Otú ọ dị, n'ụzọ, ụdị asụsụ ndị a yiri ka ha ewerewo nghọta dị ka mmadụ banyere ụwa ka ọ dị.
Ka ọha na eze na-amalite ịtụkwasị obi ụdị asụsụ ndị a iji nye mmepụta ziri ezi, ndị nchọpụta na ndị mmepe na-achọpụtalarị ụzọ ha ga-esi tinye ihe nchebe ka nkà na ụzụ wee nọgide na-agbaso ụkpụrụ.
Kedu ihe ị chere bụ ọdịnihu nke LLM?
Nkume a-aza