Vissir þú að tölvur geta framleitt texta sem er næstum því eins og menn geta skrifað?
Þökk sé framförum í gervigreind erum við að verða vitni að bylgju í stórum tungumálalíkönum.
Nú eru þeir að vinna á áður óþekktum mælikvarða!
Við getum notað þessar gerðir í ýmsum áhugaverðum tilfellum. Í þessari grein munum við skoða nokkrar af spennandi forritum stórra tungumálalíkana.
Hvað meinum við með stórum tungumálalíkönum?
Stór tungumálalíkön eru gervigreind líkön sem eru þróuð til að túlka og búa til mannamál. Þessar gerðir nota háþróaða vélanámsaðferðir.
Til dæmis nota þeir djúpt nám að skoða gríðarlegt magn af textagögnum. Og þeir skilja náttúruleg málmynstur og uppbyggingu.
Líkönin eru þjálfuð á gríðarmiklum gagnasöfnum eins og bókum, blöðum og vefsíðum. Þannig geta þeir skilið ranghala mannamálsins. Þannig að þeir geta búið til efni sem er óaðgreinanlegt frá mannlegu efni.
Hver eru nokkur dæmi um þessi tungumálalíkön?
- GPT-3:Þetta er háþróað tungumálalíkan búið til af OpenAI sem er fær um að búa til texta, svara spurningum og ýmsum öðrum NLP verkefnum.
- BERT: Þetta er öflugt tungumálalíkan búið til af Google sem gæti verið notað fyrir sum verkefni, eins og spurningasvörun og tungumálaþýðingu.
- XLNet: Þetta háþróaða tungumálalíkan var búið til af Google og Carnegie Mellon háskólanum og notar nýja þjálfunartækni til að auka skilning þess og framleiðslu á raunverulegu tungumáli.
- ROBERTa: Þetta tungumálalíkan var búið til af Facebook og er byggt á BERT arkitektúrnum. Það hefur náð háþróaða frammistöðu í ýmsum forritum sem fela í sér náttúrulega málvinnslu.
- T5: texta-til-texta flutningsspennir var búinn til af Google og getur verið sérsniðið fyrir margvíslegan tilgang sem felur í sér náttúrulega málvinnslu.
- GShard: Google bjó til dreifðan þjálfunarramma sem hægt er að nota til að þjálfa mállíkön í stórum stíl.
- Megatron: NVIDIA afkastamikið þjálfunarkerfi fyrir tungumálalíkön, sem getur þjálfað líkön með allt að 8.3 milljarða breytum.
- ALBERT: Það er skilvirkari og stigstærðari „lite“ útgáfa af BERT búin til af Google og Toyota tæknistofnuninni í Chicago.
- ELECTRA: Google og Stanford háskólinn bjuggu til tungumálamódel sem notar nýja forþjálfunarstefnu sem kallast „mismunandi forþjálfun“ til að auka frammistöðu sína í verkefnum síðar.
- Reformer: Þetta er Google tungumálalíkan sem notar skilvirkari athyglisbúnað til að gera þjálfun stærri gerða kleift með hraðari ályktunum.
Svo, hver eru notkunartilvik þessara stóru tungumálalíkana?
Mikilvæg notkunartilvik stórra tungumálalíkana
Viðhorfsgreining
Þessi líkön geta metið texta og ákveðið hvort viðhorfið sé gott, neikvætt eða hlutlaust. Aðallega nota þeir náttúrulega málvinnslu og vél nám aðferðir til að gera þetta.
Vegna getu þeirra til að þekkja samhengi og merkingu orða í setningu eru líkön eins og BERT og RoBERTa notuð fyrir viðhorfsgreining.
Tilfinningagreining verður sífellt nákvæmari og skilvirkari með mállíkönum. Við getum notað tilfinningagreiningu í fjölmörgum geirum eins og markaðssetningu, þjónustu við viðskiptavini og fleira.
Spjallbotar og samtalsfulltrúar
Samtalsmiðlarar og spjallþræðir eru að verða vinsælir í fjölmörgum forritum. Við fáum að nota þá í þjónustu við viðskiptavini og sölu auk fræðslu og heilsugæslu. Stór mállíkön eru kjarninn í þessum kerfum.
Þeir geta túlkað og brugðist við mannlegu inntaki á náttúrulegu máli. Líkön eins og GPT-3 og BERT eru oft notuð í spjallbotnum til að búa til grípandi svör.
Þessi líkön eru þjálfuð á gríðarlegu magni textagagna. Þeir geta skilið og líkt eftir tungumálamynstri og mannvirkjum. Chatbots geta aukið þátttöku viðskiptavina verulega.
Þýðing tungumáls
Við getum þýtt texta frá einu tungumáli yfir á annað með einstakri nákvæmni þökk sé stórum tungumálalíkönum. Þessi líkön skilja ranghala nokkurra tungumála. Og þeir tengjast hver öðrum með því að vera þjálfaðir í gríðarlegu magni af fjöltyngdum textagögnum.
Vinsæl tungumálaþýðingarlíkön eru meðal annars OpenAI's GPT-3, Facebook's M2M-100, og Google's Neural Machine Translation (NMT). Vegna byltingarkenndra breytinga sem þessar gerðir hafa í för með sér er nú mun einfaldara að eiga samskipti við einstaklinga um allan heim.
Samantekt texta
Textasamantekt er ferlið við að minnka langan texta í samantekt á meðan lykilatriðin eru varðveitt. Stór mállíkön getur skoðað og skilið uppbyggingu texta. Þetta gerir þeim kleift að gefa nákvæmar samantektir, sem gerir þær mjög gagnlegar á þessu sviði.
Fyrir textasamantektarverkefni hafa líkön eins og BERT og GPT-3 verið notuð. Þeir sýna framúrskarandi árangur við að búa til samantektir sem innihalda helstu hugmyndir skjalsins.
Við getum dregið upplýsingar úr löngum texta sem hefur mikilvæga notkun í fjölmiðlum, lögum og menntun.
Spurningasvar
Að útvega vél spurningu og búast við því að hún komi með viðeigandi svar er þekkt sem spurningasvörun í náttúrulegri málvinnslu. Stór tungumálalíkön eins og GPT-3 og BERT hafa verið búin til með þetta markmið í huga.
Þessi líkön skoða inntaksfyrirspurnina og velja viðeigandi upplýsingar úr gögnunum.
Þessi líkön skoða inntaksfyrirspurnina og velja viðeigandi gögn úr miklu magni upplýsinga. Þetta er mögulegt með því að nota háþróuð taugakerfi.
Með krafti þessara líkana getum við þróað kerfi til að finna lausnir á flóknum málum. Þetta mun auka getu okkar til náms og ákvarðanatöku.
Efnisgerð og textagerð
Stór tungumálalíkön búa til hágæða, grípandi efni fyrir margs konar geira. Þessar gerðir geta samið greinar, færslur á samfélagsmiðlum, vörulýsingar og fleira. Til dæmis er GPT-3 vinsæl gerð í þessu tilfelli.
Það skapar efni sem erfitt er að greina frá texta sem skrifaður er af mönnum. Með því að nota þessar gerðir geta fyrirtæki sparað tíma og kostnað. Þeir geta tengst áhorfendum sínum miklu auðveldara.
Talgreining og tal-til-texta umritun
Talgreining og tal-til-texta umritun nota bæði stór mállíkön.
Þessar gerðir, sérstaklega, eru þjálfaðar á hljóðgögnum. Og þeir ráða háþróaða vélfræðinám reiknirit að umrita töluð orð nákvæmlega í texta. Wav2vec, þróað af Facebook AI, er eitt dæmi um tungumálalíkan sem notað er fyrir talgreiningu.
Þetta líkan er þjálfað til að þekkja og draga út viðeigandi eiginleika úr hljóðinntakum. Það er hægt að nota fyrir talgreiningu eða önnur náttúruleg málvinnsluverkefni.
Fyrirtæki geta aukið gæði og hraða umritunarþjónustu sinnar á sama tíma og þeir lækka kostnað og auka skilvirkni með því að taka upp gríðarmikil tungumálalíkön.
Lokaorð, hvernig lítur framtíðin út?
Stór tungumálalíkön munu gegna mikilvægu hlutverki í ýmsum atvinnugreinum. Vísindamenn og verktaki eru að reyna að bæta þessar gerðir til að verða öflugri.
Við getum fengið betri skilning á samhengi og aukið skilvirkni og nákvæmni. Einnig getum við notið góðs af leiðandi og óaðfinnanlegri notendaupplifun á ýmsum kerfum.
Þeir geta breytt því hvernig við höfum samskipti og samskipti við tækni.
Skildu eftir skilaboð