עיבוד שפה טבעית (NLP) שינה את האופן שבו אנו עוסקים במכונות. כעת, האפליקציות והתוכנות שלנו יכולות לעבד ולהבין את השפה האנושית.
כדיסציפלינה של בינה מלאכותית, NLP מתמקדת באינטראקציה של שפה טבעית בין מחשבים ואנשים.
זה עוזר למכונות לנתח, להבין ולסנתז שפה אנושית, ופותח שפע של יישומים כמו זיהוי דיבור, תרגום מכונה, ניתוח הסנטימנטוצ'אטבוטים.
זה עשה התפתחות עצומה בשנים האחרונות, ומאפשר למכונות לא רק להבין את השפה אלא גם לנצל אותה בצורה יצירתית ומתאימה.
במאמר זה נבדוק את דגמי שפת ה-NLP השונים. אז, עקבו אחרי, ובואו ללמוד על הדגמים האלה!
1. ברט
BERT (ייצוגי מקודד דו-כיווני של רובוטריקים) הוא מודל שפה חדשני של עיבוד שפה טבעית (NLP). הוא נוצר בשנת 2018 על ידי g ומבוסס על ארכיטקטורת הרובוטריק, א רשת עצבית בנוי לפרש קלט רציף.
BERT הוא מודל שפה מיומן מראש, מה שאומר שהוא הוכשר על נפחים אדירים של נתוני טקסט כדי לזהות דפוסים ומבנה של שפה טבעית.
BERT הוא מודל דו-כיווני, מה שאומר שהוא יכול לתפוס את ההקשר והמשמעות של מילים בהתאם לביטויים הקודמים והן הבאים שלהן, מה שהופך אותו למצליח יותר בהבנת המשמעות של משפטים מסובכים.
איך זה עובד?
למידה ללא פיקוח משמשת לאימון BERT על כמויות אדירות של נתוני טקסט. BERT משיג את היכולת לזהות מילים חסרות במשפט או לסווג משפטים במהלך האימון.
בעזרת הכשרה זו, BERT יכול לייצר הטמעות באיכות גבוהה שניתן ליישם במגוון משימות NLP, כולל ניתוח סנטימנטים, סיווג טקסט, מענה לשאלות ועוד.
בנוסף, ניתן לשפר את BERT בפרויקט ספציפי על ידי שימוש במערך נתונים קטן יותר כדי להתמקד במשימה זו באופן ספציפי.
היכן משמש ברט?
BERT נמצא בשימוש תדיר במגוון רחב של יישומי NLP פופולריים. גוגל, למשל, השתמשה בו כדי להגביר את הדיוק של תוצאות מנועי החיפוש שלה, בעוד שפייסבוק השתמשה בו כדי לשפר את אלגוריתמי ההמלצות שלה.
BERT נוצל גם בניתוח סנטימנטים של צ'אטבוט, תרגום מכונה והבנת שפה טבעית.
בנוסף, BERT הועסק במספר מחקר אקדמי מאמרים לשיפור הביצועים של מודלים של NLP במגוון משימות. בסך הכל, BERT הפך לכלי הכרחי עבור אקדמאים ומתרגלים ב-NLP, והשפעתו על הדיסציפלינה צפויה לגדול עוד יותר.
2. רוברטה
RobERTa (Robustly Optimized BERT Approach) הוא מודל שפה לעיבוד שפה טבעית ששוחרר על ידי Facebook AI בשנת 2019. זוהי גרסה משופרת של BERT שמטרתה להתגבר על כמה מהחסרונות של מודל BERT המקורי.
רוברטה הוכשרה באופן דומה ל-BERT, למעט העובדה ש-RoBERTa משתמשת יותר בנתוני אימון ומשפרת את תהליך האימון כדי להשיג ביצועים גבוהים יותר.
רוברטה, כמו BERT, הוא מודל שפה מיומן מראש שעשוי להיות מכוונן עדין כדי להשיג דיוק גבוה בעבודה נתונה.
איך זה עובד?
רוברטה משתמשת באסטרטגיית למידה בפיקוח עצמי כדי להתאמן על כמות גדולה של נתוני טקסט. הוא לומד לחזות מילים חסרות במשפטים ולסווג ביטויים לקבוצות שונות במהלך האימון.
רוברטה גם עושה שימוש במספר גישות אימון מתוחכמות, כגון מיסוך דינמי, כדי להגדיל את יכולת המודל להכליל לנתונים חדשים.
יתר על כן, כדי להגביר את הדיוק שלו, רוברטה ממנפת כמות עצומה של נתונים מכמה מקורות, כולל ויקיפדיה, Common Crawl ו-BooksCorpus.
היכן נוכל להשתמש ב-RoBERTA?
רוברטה משמשת בדרך כלל לניתוח סנטימנטים, סיווג טקסט, ישות בשם זיהוי, תרגום מכונה ומענה לשאלות.
ניתן להשתמש בו כדי לחלץ תובנות רלוונטיות מנתוני טקסט לא מובנים כגון מדיה חברתית, ביקורות צרכנים, מאמרי חדשות ומקורות אחרים.
רוברטה נוצלה ביישומים ספציפיים יותר, כגון סיכום מסמכים, יצירת טקסט וזיהוי דיבור, בנוסף למשימות NLP קונבנציונליות אלו. זה שימש גם כדי לשפר צ'אטבוטים, עוזרים וירטואליים ודיוק מערכות AI אחרות לשיחות.
3. GPT-3 של OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) הוא מודל שפת OpenAI שיוצר כתיבה דמוית אדם באמצעות טכניקות למידה עמוקה. GPT-3 הוא אחד מדגמי השפה הגדולים ביותר שנבנו אי פעם, עם 175 מיליארד פרמטרים.
המודל הוכשר על מגוון רחב של נתוני טקסט, כולל ספרים, מאמרים ודפי אינטרנט, וכעת הוא יכול ליצור תוכן במגוון נושאים.
איך זה עובד?
GPT-3 יוצר טקסט תוך שימוש בגישת למידה ללא פיקוח. זה מרמז שהמודל לא מלמד בכוונה לבצע עבודה מסוימת, אלא לומד ליצור טקסט על ידי הבחנת דפוסים בכמויות אדירות של נתוני טקסט.
על ידי הכשרתו על מערכי נתונים קטנים יותר, ספציפיים למשימה, המודל עשוי להיות מכוונן למשימות ספציפיות כמו השלמת טקסט או ניתוח סנטימנטים.
תחומי שימוש
ל-GPT-3 מספר יישומים בתחום עיבוד השפה הטבעית. השלמת טקסט, תרגום שפה, ניתוח סנטימנטים ויישומים אחרים אפשריים עם המודל. GPT-3 שימש גם ליצירת שירה, כתבות חדשותיות וקוד מחשב.
אחד מיישומי GPT-3 הפוטנציאליים ביותר הוא יצירת צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים. מכיוון שהמודל יכול ליצור טקסט דמוי אדם, הוא מתאים מאוד ליישומי שיחה.
GPT-3 שימש גם ליצירת תוכן מותאם עבור אתרי אינטרנט ופלטפורמות מדיה חברתית, כמו גם כדי לסייע בניתוח נתונים ומחקר.
4. GPT-4
GPT-4 הוא מודל השפה העדכני והמתוחכם ביותר בסדרת ה-GPT של OpenAI. עם 10 טריליון פרמטרים מדהימים, הוא צפוי להתעלות ולהתגבר על קודמו, GPT-3, ולהפוך לאחד מדגמי הבינה המלאכותית החזקים בעולם.
איך זה עובד?
GPT-4 יוצר טקסט בשפה טבעית באמצעות מתוחכם אלגוריתמי למידה עמוקים. הוא מאומן על מערך נתוני טקסט עצום הכולל ספרים, כתבי עת ודפי אינטרנט, המאפשרים לו ליצור תוכן במגוון רחב של נושאים.
יתר על כן, על ידי הכשרתו על מערכי נתונים קטנים יותר, ספציפיים למשימה, ניתן לכוונן את GPT-4 למשימות ספציפיות כגון מענה לשאלות או סיכום.
תחומי שימוש
בגלל גודלו העצום ויכולותיו המעולות, GPT-4 מציע מגוון רחב של יישומים.
אחד השימושים המבטיחים ביותר שלו הוא בעיבוד שפה טבעית, שם אפשר להתרגל אליו לפתח צ'אטבוטים, עוזרים וירטואליים ומערכות תרגום לשפות המסוגלות לייצר תשובות בשפה טבעית שכמעט ואינן ניתנות להבדלה מאלה שמיוצרות על ידי אנשים.
GPT-4 עשוי לשמש גם בחינוך.
המושג עשוי לשמש לפיתוח מערכות לימוד חכמות המסוגלות להתאים את עצמן לסגנון הלמידה של התלמיד ולספק משוב ועזרה פרטניים. זה יכול לעזור לשפר את איכות החינוך ולהפוך את הלמידה לנגישה יותר לכולם.
5. XLNet
XLNet הוא מודל שפה חדשני שנוצר בשנת 2019 על ידי אוניברסיטת קרנגי מלון וחוקרים בינה מלאכותית של גוגל. הארכיטקטורה שלו מבוססת על ארכיטקטורת שנאים, אשר מנוצלת גם ב-BERT ובמודלים של שפות אחרים.
XLNet, לעומת זאת, מציגה אסטרטגיית אימון מהפכנית המאפשרת לה להתעלות על מודלים אחרים במגוון משימות עיבוד שפה טבעית.
איך זה עובד?
XLNet נוצרה באמצעות גישת מודלים של שפה אוטומטית רגרסיבית, הכוללת חיזוי המילה הבאה ברצף טקסט המבוסס על המילה הקודמת.
XLNet, לעומת זאת, נוקטת בשיטה דו-כיוונית שמעריכה את כל התמורות הפוטנציאליות של המילים בביטוי, בניגוד למודלים של שפה אחרים המשתמשים בגישה משמאל לימין או מימין לשמאל. זה מאפשר לו לתפוס קשרי מילים ארוכי טווח ולבצע תחזיות מדויקות יותר.
XLNet משלב טכניקות מתוחכמות כמו קידוד מיקום יחסי ומנגנון הישנות ברמת המקטע בנוסף לאסטרטגיית ההכשרה המהפכנית שלה.
אסטרטגיות אלו תורמות לביצועים הכוללים של המודל ומאפשרות לו להתמודד עם מגוון רחב של משימות עיבוד שפה טבעית, כגון תרגום שפה, ניתוח סנטימנטים וזיהוי ישויות בשם.
תחומי שימוש עבור XLNet
התכונות המתוחכמות ויכולת ההסתגלות של XLNet הופכים אותה לכלי יעיל עבור מגוון רחב של יישומי עיבוד שפה טבעית, כולל צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים, תרגום שפות וניתוח סנטימנטים.
הפיתוח והשילוב המתמשך שלו עם תוכנות ואפליקציות יביאו כמעט בוודאות למקרי שימוש מרתקים עוד יותר בעתיד.
6. אלקטרה
ELECTRA הוא מודל חדשני לעיבוד שפה טבעית שנוצר על ידי חוקרי גוגל. זה מייצג "למידה יעילה של מקודד שמסווג את החלפות האסימונים בצורה מדויקת" והוא ידוע בזכות הדיוק והמהירות יוצאי הדופן שלו.
איך זה עובד?
ELECTRA פועלת על ידי החלפת חלק מאסימוני רצף טקסט באסימונים שנוצרו. מטרת המודל היא לחזות נכון אם כל אסימון חלופי הוא לגיטימי או מזויף. ELECTRA לומדת לאחסן אסוציאציות הקשריות בין מילים ברצף טקסט בצורה יעילה יותר כתוצאה מכך.
יתר על כן, מכיוון ש-ELECTRA יוצרת אסימונים כוזבים במקום להסתיר את אלה בפועל, היא עשויה להפעיל מערכי אימון ותקופות הכשרה גדולות יותר באופן משמעותי מבלי לחוות את אותן חששות של התאמת יתר כמו מודלים של שפות מסכות סטנדרטיות.
תחומי שימוש
ELECTRA יכולה לשמש גם לניתוח סנטימנטים, שכרוך בזיהוי הטון הרגשי של הטקסט.
עם היכולת שלה ללמוד הן מטקסט מוסווה והן מטקסט בלתי מוסווה, ELECTRA עשויה לשמש ליצירת מודלים מדויקים יותר של ניתוח סנטימנטים שיכולים להבין טוב יותר דקויות לשוניות ולהעניק תובנות משמעותיות יותר.
7.T5
T5, או Transformer Text-to-Text Transformer, הוא מודל שפה המבוסס על שנאי בינה מלאכותית של Google. הוא נועד לבצע משימות שונות של עיבוד שפה טבעית על ידי תרגום גמיש של טקסט קלט לטקסט פלט.
איך זה עובד?
T5 בנוי על ארכיטקטורת Transformer והוכשר באמצעות למידה ללא פיקוח על כמות עצומה של נתוני טקסט. T5, בניגוד למודלים קודמים של שפה, מאומן במגוון משימות, כולל הבנת שפה, מענה על שאלות, סיכום ותרגום.
זה מאפשר ל-T5 לבצע עבודות רבות על ידי כוונון עדין של המודל על קלט פחות ספציפי למשימה.
איפה משתמשים ב-T5?
ל-T5 יש מספר יישומים פוטנציאליים בעיבוד שפה טבעית. זה עשוי לשמש ליצירת צ'אטבוטים, עוזרים וירטואליים ומערכות בינה מלאכותיות אחרות לשיחות המסוגלות להבין ולהגיב לקלט שפה טבעית. T5 עשוי לשמש גם לפעילויות כגון תרגום שפה, סיכום והשלמת טקסט.
T5 סופק בקוד פתוח על ידי Google והוא אומץ על ידי קהילת ה-NLP עבור מגוון יישומים כגון סיווג טקסט, מענה לשאלות ותרגום מכונה.
8. פאלם
PaLM (Pathways Language Model) הוא מודל שפה מתקדם שנוצר על ידי Google AI Language. הוא נועד לשפר את הביצועים של מודלים לעיבוד שפה טבעית כדי לענות על הדרישה ההולכת וגוברת למשימות שפה מסובכות יותר.
איך זה עובד?
בדומה למודלים רבים אחרים של שפות כמו BERT ו-GPT, PaLM הוא מודל מבוסס שנאים. עם זאת, מתודולוגיית העיצוב וההכשרה שלה מבדילות אותו מדגמים אחרים.
כדי לשפר ביצועים וכישורי הכללה, PaLM מאומן באמצעות פרדיגמת למידה מרובה משימות המאפשרת למודל ללמוד בו זמנית ממספר אתגרים.
היכן אנו משתמשים ב-PALM?
ניתן להשתמש בכף היד למגוון משימות NLP, במיוחד כאלו הדורשות הבנה עמוקה של השפה הטבעית. זה שימושי לניתוח סנטימנטים, מענה על שאלות, מודלים של שפות, תרגום מכונה ודברים רבים אחרים.
כדי לשפר את כישורי עיבוד השפה של תוכניות וכלים שונים כמו צ'טבוטים, עוזרים וירטואליים ומערכות זיהוי קולי, ניתן גם להוסיף אותו לתוכם.
בסך הכל, PaLM היא טכנולוגיה מבטיחה עם מגוון רחב של יישומים אפשריים בשל יכולתה להגדיל את יכולות עיבוד השפה.
סיכום
לבסוף, עיבוד שפה טבעית (NLP) שינה את האופן שבו אנו עוסקים בטכנולוגיה, ומאפשר לנו לדבר עם מכונות בצורה אנושית יותר.
NLP גדל מדויק ויעיל מאי פעם בגלל פריצות דרך אחרונות בתחום למידת מכונה, בעיקר בבניית מודלים של שפה בקנה מידה גדול כגון GPT-4, RobERTa, XLNet, ELECTRA ו-PaLM.
ככל שה-NLP מתקדם, אנו עשויים לצפות לראות מודלים של שפות חזקים ומתוחכמים יותר ויותר צצים, עם פוטנציאל לשנות את האופן שבו אנו מתחברים לטכנולוגיה, מתקשרים זה עם זה ומבינים את המורכבות של השפה האנושית.
השאירו תגובה