Náttúruleg málvinnsla (NLP) hefur umbreytt því hvernig við tökumst á við vélar. Núna geta öppin okkar og hugbúnaður unnið úr og skilið mannamál.
Sem fræðigrein gervigreindar leggur NLP áherslu á náttúruleg samskipti milli tölva og fólks.
Það hjálpar vélum að greina, skilja og búa til mannamál og opna fyrir ofgnótt af forritum eins og talgreiningu, vélþýðingu, viðhorfsgreining, og spjallforrit.
Það hefur tekið gríðarlega þróun á undanförnum árum, sem gerir vélum kleift að skilja ekki aðeins tungumál heldur einnig að nýta það á skapandi og viðeigandi hátt.
Í þessari grein munum við skoða mismunandi NLP tungumálalíkön. Svo fylgdu með og við skulum læra um þessar gerðir!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) er háþróaða náttúrulega tungumálavinnslu (NLP) tungumálalíkan. Það var búið til árið 2018 af g og er byggt á Transformer arkitektúr, a tauga net byggt til að túlka raðinntak.
BERT er fyrirfram þjálfað mállíkan, sem þýðir að það hefur verið þjálfað á gríðarlegu magni textagagna til að þekkja náttúruleg málmynstur og uppbyggingu.
BERT er tvíátta líkan, sem þýðir að það getur skilið samhengi og merkingu orða eftir bæði fyrri og eftirfarandi orðasamböndum, sem gerir það farsælla að skilja merkingu flókinna setninga.
Hvernig virkar það?
Nám án eftirlits er notað til að þjálfa BERT á gríðarlegu magni textagagna. BERT öðlast getu til að greina orð sem vantar í setningu eða flokka setningar meðan á þjálfun stendur.
Með hjálp þessarar þjálfunar getur BERT framleitt hágæða innfellingar sem hægt er að beita í margs konar NLP verkefni, þar á meðal tilfinningagreiningu, textaflokkun, spurningasvörun og fleira.
Að auki er hægt að bæta BERT á tilteknu verkefni með því að nota minni gagnasafn til að einbeita sér að því verkefni sérstaklega.
Hvar er Bert notaður?
BERT er oft notað í fjölmörgum vinsælum NLP forritum. Google, til dæmis, hefur notað það til að auka nákvæmni leitarvélarniðurstaðna sinna, en Facebook hefur notað það til að bæta ráðleggingaralgrím.
BERT hefur einnig verið notað í viðhorfsgreiningu spjallbotna, vélþýðingum og náttúrulegum málskilningi.
Auk þess hefur BERT verið starfandi í nokkrum fræðileg rannsókn ritgerðir til að bæta frammistöðu NLP líkana við margvísleg verkefni. Á heildina litið er BERT orðið ómissandi tæki fyrir NLP fræðimenn og iðkendur og er spáð að áhrif þess á greinina muni aukast enn frekar.
2. Róberta
RobERTa (Robustly Optimized BERT Approach) er tungumálalíkan fyrir náttúrulega málvinnslu sem Facebook AI gaf út árið 2019. Það er endurbætt útgáfa af BERT sem miðar að því að vinna bug á nokkrum göllum upprunalega BERT líkansins.
RoBERTa var þjálfaður á svipaðan hátt og BERT, með þeirri undantekningu að RoBERTa notar fleiri þjálfunargögn og bætir þjálfunarferlið til að ná meiri árangri.
RoBERTa, eins og BERT, er forþjálfað tungumálalíkan sem getur verið fínstillt til að ná mikilli nákvæmni í tilteknu starfi.
Hvernig virkar það?
ROBERTa notar sjálfstætt eftirlitsnámsaðferð til að þjálfa mikið magn textagagna. Það lærir að spá fyrir um orð sem vantar í setningar og flokka orðasambönd í sérstaka hópa meðan á þjálfun stendur.
RoBERTa notar einnig nokkrar háþróaðar þjálfunaraðferðir, svo sem kraftmikla grímu, til að auka getu líkansins til að alhæfa yfir í ný gögn.
Ennfremur, til að auka nákvæmni þess, nýtir RoBERTa mikið magn af gögnum frá nokkrum aðilum, þar á meðal Wikipedia, Common Crawl og BooksCorpus.
Hvar getum við notað RoBERTa?
Roberta er almennt notuð fyrir tilfinningagreiningu, textaflokkun, nafngreindur aðili auðkenningu, vélþýðingu og spurningasvörun.
Það er hægt að nota til að draga viðeigandi innsýn úr óskipulögðum textagögnum eins og félagslega fjölmiðla, neytendagagnrýni, fréttagreinar og aðrar heimildir.
RoBERTa hefur verið notað í sértækari forritum, svo sem samantekt skjala, textagerð og talgreiningu, auk þessara hefðbundnu NLP verkefna. Það hefur einnig verið notað til að bæta spjallbotna, sýndaraðstoðarmenn og nákvæmni annarra samræðu gervigreindarkerfa.
3. GPT-3 frá OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) er OpenAI tungumálalíkan sem býr til mannlega skrif með djúpnámi. GPT-3 er eitt stærsta tungumálalíkan sem hefur verið smíðað, með 175 milljarða færibreytur.
Líkanið var þjálfað á fjölmörgum textagögnum, þar á meðal bókum, blöðum og vefsíðum, og það getur nú búið til efni um margvísleg þemu.
Hvernig virkar það?
GPT-3 býr til texta með því að nota námsaðferð án eftirlits. Þetta felur í sér að líkaninu er ekki viljandi kennt að framkvæma neitt ákveðið verk, heldur lærir það að búa til texta með því að taka eftir mynstrum í gríðarlegu magni textagagna.
Með því að þjálfa það á smærri, verkefnasértækum gagnasöfnum getur líkanið síðan verið fínstillt fyrir ákveðin verkefni eins og textaútfyllingu eða tilfinningagreiningu.
Notkunarsvæði
GPT-3 hefur nokkur forrit á sviði náttúrulegrar málvinnslu. Textaútfylling, tungumálaþýðing, tilfinningagreining og önnur forrit eru möguleg með líkaninu. GPT-3 hefur einnig verið notað til að búa til ljóð, fréttir og tölvukóða.
Eitt af hugsanlegustu GPT-3 forritunum er sköpun spjallbotna og sýndaraðstoðarmanna. Vegna þess að líkanið getur búið til texta sem líkist mönnum hentar það mjög vel fyrir samræður.
GPT-3 hefur einnig verið notað til að búa til sérsniðið efni fyrir vefsíður og samfélagsmiðla, sem og til að aðstoða við gagnagreiningu og rannsóknir.
4. GPT-4
GPT-4 er nýjasta og háþróaðasta tungumálalíkanið í GPT röð OpenAI. Með undraverðum 10 trilljónum breytum er því spáð að það muni standa sig betur og betur en forvera sinn, GPT-3, og verða eitt af öflugustu gervigreindargerðum heims.
Hvernig virkar það?
GPT-4 býr til texta á náttúrulegum tungumálum með því að nota háþróaðan reiknirit djúpt nám. Það er þjálfað í miklu textagagnasetti sem inniheldur bækur, tímarit og vefsíður, sem gerir því kleift að búa til efni um fjölbreytt efni.
Ennfremur, með því að þjálfa það á smærri, verkefnasértækum gagnasettum, gæti GPT-4 verið fínstillt fyrir ákveðin verkefni eins og spurningasvörun eða samantekt.
Notkunarsvæði
Vegna mikillar stærðar og yfirburða getu býður GPT-4 upp á fjölbreytt úrval af forritum.
Ein vænlegasta notkun þess er í náttúrulegri málvinnslu, þar sem það gæti verið vant þróa chatbots, sýndaraðstoðarmenn og tungumálaþýðingakerfi sem geta framleitt svör á náttúrulegum tungumálum sem eru nánast óaðgreinanleg frá þeim sem fólk framleiðir.
GPT-4 gæti einnig verið notað í menntun.
Hugmyndina má nota til að þróa greindar kennslukerfi sem geta lagað sig að námsstíl nemanda og veitt einstaklingsmiðaða endurgjöf og aðstoð. Þetta getur hjálpað til við að auka gæði menntunar og gera nám aðgengilegra fyrir alla.
5. XLNet
XLNet er nýstárlegt tungumálalíkan búið til árið 2019 af Carnegie Mellon háskólanum og Google gervigreindarfræðingum. Arkitektúr þess byggir á spenniarkitektúr, sem einnig er notaður í BERT og öðrum tungumálalíkönum.
XLNet, aftur á móti, kynnir byltingarkennda forþjálfunarstefnu sem gerir því kleift að standa sig betur en aðrar gerðir í ýmsum náttúrulegum málvinnsluverkefnum.
Hvernig virkar það?
XLNet var búið til með sjálfvirkri afturhvarfandi tungumálamódelunaraðferð, sem felur í sér að spá fyrir um næsta orð í textaröð byggt á þeim fyrri.
XLNet, aftur á móti, tekur upp tvíátta aðferð sem metur allar hugsanlegar umbreytingar orða í orðasambandi, öfugt við önnur tungumálalíkön sem nota vinstri til hægri eða hægri til vinstri nálgun. Þetta gerir það kleift að ná langtíma orðatengslum og gera nákvæmari spár.
XLNet sameinar háþróaða tækni eins og hlutfallslega staðsetningarkóðun og endurtekningarkerfi á hlutastigi til viðbótar við byltingarkennda forþjálfunarstefnu.
Þessar aðferðir stuðla að heildarframmistöðu líkansins og gera því kleift að takast á við fjölbreytt úrval náttúrulegra málvinnsluverkefna, svo sem tungumálaþýðingu, tilfinningagreiningu og auðkenningu nafngreindra aðila.
Notkunarsvæði fyrir XLNet
Háþróaðir eiginleikar og aðlögunarhæfni XLNet gerir það að áhrifaríku tæki fyrir fjölbreytt úrval náttúrulegra tungumálavinnsluforrita, þar á meðal spjallbota og sýndaraðstoðarmenn, tungumálaþýðingu og tilfinningagreiningu.
Áframhaldandi þróun þess og innleiðing með hugbúnaði og öppum mun næstum örugglega leiða til enn meira heillandi notkunartilvika í framtíðinni.
6. RAFT
ELECTRA er háþróað náttúrulegt málvinnslulíkan búið til af rannsakendum Google. Það stendur fyrir „á skilvirkan hátt að læra kóðara sem flokkar táknaskipti nákvæmlega“ og er þekkt fyrir einstaka nákvæmni og hraða.
Hvernig virkar það?
ELECTRA virkar með því að skipta út hluta af textaröðartáknum fyrir framleidda tákn. Tilgangur líkansins er að spá rétt fyrir um hvort hvert skiptimerkið sé lögmætt eða fölsun. ELECTRA lærir að geyma samhengistengsl milli orða í textaröð á skilvirkari hátt.
Þar að auki, vegna þess að ELECTRA býr til falska tákn frekar en að hylja raunverulega, getur það notað verulega stærri þjálfunarsett og þjálfunartímabil án þess að upplifa sömu áhyggjur af offitu og venjuleg grímumálslíkön gera.
Notkunarsvæði
ELECTRA er einnig hægt að nota fyrir tilfinningagreiningu, sem felur í sér að bera kennsl á tilfinningatón texta.
Með getu sinni til að læra af bæði grímuklæddum og grímulausum texta gæti ELECTRA verið notað til að búa til nákvæmari tilfinningagreiningarlíkön sem geta betur skilið málfræðilega fínleika og skilað þýðingarmeiri innsýn.
7.T5
T5, eða Text-to-Text Transfer Transformer, er Google AI Language Transformer-undirstaða tungumálalíkan. Það er ætlað að framkvæma mismunandi náttúruleg vinnsluverkefni með því að þýða inntakstexta á sveigjanlegan hátt yfir á úttakstexta.
Hvernig virkar það?
T5 er byggt á Transformer arkitektúrnum og var þjálfað með því að nota eftirlitslaust nám á miklu magni textagagna. T5, ólíkt fyrri tungumálalíkönum, er þjálfað í margvíslegum verkefnum, þar á meðal málskilning, spurningasvörun, samantekt og þýðingar.
Þetta gerir T5 kleift að vinna fjölmörg störf með því að fínstilla líkanið á minna verkefnasértæku inntaki.
Hvar notar T5?
T5 hefur nokkur möguleg forrit í náttúrulegri málvinnslu. Það getur verið notað til að búa til spjallbotna, sýndaraðstoðarmenn og önnur gervigreindarkerfi sem geta skilið og bregst við náttúrulegu tungumáli. T5 er einnig hægt að nota fyrir starfsemi eins og tungumálaþýðingu, samantekt og textaútfyllingu.
T5 var útvegað opinn uppspretta af Google og hefur verið víða tekið af NLP samfélaginu fyrir margs konar forrit eins og textaflokkun, spurningasvörun og vélþýðingu.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) er háþróað tungumálalíkan búið til af Google AI Language. Það er ætlað að bæta frammistöðu náttúrulegra málvinnslulíkana til að uppfylla vaxandi eftirspurn eftir flóknari málverkefnum.
Hvernig virkar það?
Líkt og mörgum öðrum vinsælum tungumálalíkönum eins og BERT og GPT, er PaLM spenni-undirstaða líkan. Hins vegar, hönnun þess og þjálfunaraðferðir aðgreina hana frá öðrum gerðum.
Til að bæta frammistöðu og alhæfingarfærni er PaLM þjálfað með því að nota fjölverkefna nám sem gerir líkaninu kleift að læra samtímis af fjölmörgum áskorunum.
Hvar notum við PaLM?
Palm er hægt að nota fyrir margvísleg NLP verkefni, sérstaklega þau sem kalla á djúpan skilning á náttúrulegu tungumáli. Það er gagnlegt fyrir tilfinningagreiningu, svara spurningum, tungumálalíkön, vélþýðingu og margt fleira.
Til að bæta tungumálavinnsluhæfileika mismunandi forrita og verkfæra eins og spjallbotna, sýndaraðstoðarmanna og raddþekkingarkerfa er einnig hægt að bæta því við þau.
Á heildina litið er PaLM efnileg tækni með fjölbreytt úrval mögulegra forrita vegna getu þess til að stækka málvinnslugetu.
Niðurstaða
Að lokum hefur náttúruleg málvinnsla (NLP) umbreytt því hvernig við tökum þátt í tækni, sem gerir okkur kleift að tala við vélar á mannlegri hátt.
NLP hefur vaxið nákvæmari og skilvirkari en nokkru sinni fyrr vegna nýlegra byltinga í vél nám, einkum við smíði stórra tungumálalíkana eins og GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA og PaLM.
Eftir því sem NLP fleygir fram, gætum við búist við því að sjá sífellt öflugri og flóknari tungumálalíkön koma fram, með möguleika á að umbreyta því hvernig við tengjumst tækni, höfum samskipti hvert við annað og skiljum margbreytileika mannlegs tungumáls.
Skildu eftir skilaboð