האם ידעת שמחשבים יכולים לייצר טקסטים כמעט זהים למה שבני אדם יכולים לכתוב?
הודות להתקדמות ב-AI אנו עדים לגל במודלים של שפה גדולה.
עכשיו, הם עובדים בקנה מידה חסר תקדים!
אנו יכולים להשתמש במודלים אלה במגוון מקרים מעניינים. במאמר זה, נסתכל על כמה מהיישומים המלהיבים של דגמי שפה גדולים.
למה אנחנו מתכוונים במודלים של שפות גדולות?
מודלים של שפה גדולים הם מודלים של AI שפותחו כדי לפרש וליצור שפה אנושית. מודלים אלה משתמשים בגישות מתקדמות של למידת מכונה.
לדוגמה, הם משתמשים למידה עמוקה לבחון כמויות עצומות של נתוני טקסט. וכן, הם מבינים דפוסים ומבנים של שפה טבעית.
המודלים מאומנים על מערכי נתונים מסיביים כגון ספרים, ניירות ודפי אינטרנט. בדרך זו, הם יכולים לתפוס את נבכי השפה האנושית. אז, הם יכולים ליצור תוכן שלא ניתן להבחין בו מחומר שנכתב על ידי אדם.
מהן כמה דוגמאות למודלים של שפה אלה?
- GPT-3:זהו מודל שפה חדשני שנוצר על ידי OpenAI המסוגל ליצור טקסט, לענות על שאלות ומגוון משימות NLP אחרות.
- ברט: זהו מודל שפה חזק שנוצר על ידי Google שעשוי לשמש למשימות מסוימות, כמו מענה לשאלות ותרגום שפה.
- XLNet: מודל שפה מתקדם זה נוצר על ידי גוגל ואוניברסיטת קרנגי מלון ועושה שימוש בטכניקת אימון חדשנית כדי לשפר את ההבנה וההפקה של שפה אמיתית.
- רוברטה: מודל שפה זה נוצר על ידי פייסבוק והוא מבוסס על ארכיטקטורת BERT. הוא השיג ביצועים מתקדמים במגוון יישומים הכוללים עיבוד שפה טבעית.
- T5: שנאי העברת טקסט לטקסט נוצר על ידי Google ועשוי להיות מותאם למגוון מטרות הכרוכות בעיבוד שפה טבעית.
- GShard: גוגל יצרה מסגרת אימון מבוזרת שניתן להשתמש בה כדי להכשיר מודלים של שפה בקנה מידה גדול.
- מגהטרון: של NVIDIA מערכת אימון מודל שפה בעלת ביצועים גבוהים, שיכולה לאמן דגמים עם עד 8.3 מיליארד פרמטרים.
- ALBERT: זוהי גרסת "לייט" יעילה וניתנת להרחבה של BERT שנוצרה על ידי גוגל והמכון הטכנולוגי של טויוטה בשיקגו.
- אלקטררה: גוגל ואוניברסיטת סטנפורד יצרו מודל שפה שמשתמש באסטרטגיית אימון קדם חדשה המכונה "אימון מקדים מפלה" כדי להגביר את הביצועים שלה במשימות במורד הזרם.
- מְתַקֵן: זהו מודל שפה של גוגל שמשתמש במנגנון קשב יעיל יותר כדי לאפשר אימון של דגמים גדולים יותר עם הסקה מהירה יותר.
אז מה הם מקרי השימוש של מודלים שפה גדולים אלה?
מקרי שימוש משמעותיים של מודלים שפה גדולים
ניתוח הסנטימנט
מודלים אלה יכולים להעריך טקסט ולהחליט אם הסנטימנט הוא טוב, שלילי או ניטרלי. לרוב, הם משתמשים בעיבוד שפה טבעית ו למידת מכונה גישות לעשות זאת.
בגלל יכולתם לזהות את ההקשר והמשמעות של מילים בביטוי, מודלים כמו BERT ו-RoBERTa משמשים עבור ניתוח הסנטימנט.
ניתוח סנטימנטים נעשה יותר ויותר מדויק ויעיל עם מודלים של שפה. אנו יכולים להשתמש בניתוח סנטימנטים במגוון רחב של מגזרים כגון שיווק, שירות לקוחות ועוד.
צ'טבוטים וסוכני שיחה
סוכני שיחה וצ'אטבוטים הופכים פופולריים במגוון רחב של יישומים. אנחנו זוכים להשתמש בהם בשירות לקוחות ובמכירות, כמו גם בחינוך ובריאות. מודלים של שפה גדולים הם לב ליבן של מערכות אלו.
הם יכולים לפרש ולהגיב לקלט אנושי בשפה טבעית. מודלים כגון GPT-3 ו-BERT מועסקים לעתים קרובות בצ'אטבוטים כדי ליצור תשובות מרתקות יותר.
מודלים אלה מאומנים על כמויות אדירות של נתוני טקסט. הם יכולים להבין ולחקות דפוסים ומבנים של שפה אנושית. צ'אטבוטים יכולים לשפר משמעותית את מעורבות הלקוחות.
תרגום שפה
אנו יכולים לתרגם טקסט משפה אחת לאחרת בדיוק יוצא דופן הודות לדגמי שפות גדולים. מודלים אלה מבינים את המורכבויות של מספר שפות. והם מתייחסים זה לזה על ידי הכשרה על כמויות אדירות של נתוני טקסט רב לשוניים.
מודלים פופולריים של תרגום שפות כוללים את GPT-3 של OpenAI, את M2M-100 של פייסבוק ואת תרגום המכונה העצבית של גוגל (NMT). בשל השינויים המהפכניים שהביאו מודלים אלה, עכשיו הרבה יותר פשוט ליצור אינטראקציה עם אנשים בכל רחבי העולם.
סיכום טקסט
סיכום טקסט הוא תהליך של צמצום טקסט ארוך לסיכום תוך שמירה על נקודות המפתח. דגמי שפה גדולים יכול לבחון ולהבין את מבנה הטקסט. זה מאפשר להם לספק סיכומים מדויקים, מה שעושה אותם מאוד מועילים בתחום זה.
עבור משימות סיכום טקסט, מודלים כמו BERT ו- GPT-3, נפרסו. הם מראים יעילות יוצאת דופן בהפקת סיכומים שמקיפים את הרעיונות העיקריים של מסמך.
אנו יכולים לחלץ מידע מטקסט ארוך שיש לו יישומים חיוניים בתקשורת, במשפטים ובחינוך.
תשובת שאלה
אספקת שאלה למכונה וציפייה שתעלה תשובה הולמת ידועה כמענה לשאלות בעיבוד שפה טבעית. דגמי שפה גדולים כמו GPT-3 ו-BERT נוצרו מתוך מחשבה על מטרה זו.
מודלים אלה בוחנים את שאילתת הקלט ובוחרים את המידע הרלוונטי ביותר מתוך הנתונים.
מודלים אלה בוחנים את שאילתת הקלט ובוחרים את הנתונים הרלוונטיים ביותר מתוך כמויות אדירות של מידע. זה אפשרי באמצעות שימוש מתוחכם רשתות עצביות.
בכוחם של מודלים אלו, אנו יכולים לפתח מערכות לגילוי פתרונות לבעיות מסובכות. זה ישפר את יכולת הלמידה וקבלת ההחלטות שלנו.
יצירת תוכן ויצירת טקסט
מודלים של שפה גדולים מייצרים תוכן איכותי ומרתק עבור מגוון מגזרים. מודלים אלה יכולים לחבר מאמרים, פוסטים במדיה חברתית, תיאורי מוצרים ועוד. לדוגמה, GPT-3 הוא דגם פופולרי במקרה זה.
הוא יוצר תוכן שקשה להבדיל מטקסט שנכתב על ידי בני אדם. על ידי שימוש במודלים אלה, חברות יכולות לחסוך זמן ועלויות. הם יכולים להתחבר לקהל שלהם הרבה יותר קל.
זיהוי דיבור ותעתוק דיבור לטקסט
זיהוי דיבור ותעתוק דיבור לטקסט עושים שניהם שימוש במודלים של שפה גדולים.
מודלים אלה, במיוחד, מאומנים על נתוני אודיו. וכן, הם מעסיקים מתקדמים אלגוריתמים למידת מכונה לתמלל במדויק מילים מדוברות לטקסט. Wav2vec, שפותחה על ידי Facebook AI, היא דוגמה אחת למודל שפה המשמש לזיהוי דיבור.
מודל זה מאומן לזהות ולחלץ מאפיינים רלוונטיים מכניסות שמע. זה יכול לשמש עבור זיהוי דיבור או משימות אחרות של עיבוד שפה טבעית.
חברות יכולות להגביר את האיכות והמהירות של שירותי התמלול שלהן תוך הפחתת עלויות והגברת היעילות על ידי אימוץ מודלים מסיביים של שפה.
לסיכום, איך נראה העתיד?
מודלים של שפה גדולים ישחקו תפקיד חשוב במגוון תעשיות. חוקרים ומפתחים מנסים לשפר את המודלים האלה כדי להיות חזקים יותר.
נוכל לקבל הבנה משופרת של ההקשר ולשפר את היעילות והדיוק. כמו כן, אנו יכולים ליהנות מחוויית משתמש אינטואיטיבית וחלקה יותר בפלטפורמות שונות.
הם יכולים לשנות את הדרך בה אנו מתקשרים ומתקשרים עם הטכנולוגיה.
השאירו תגובה