ბუნებრივი ენის დამუშავებამ (NLP) შეცვალა ის, თუ როგორ ვთანამშრომლობთ მანქანებთან. ახლა ჩვენს აპებსა და პროგრამულ უზრუნველყოფას შეუძლია ადამიანის ენის დამუშავება და გაგება.
როგორც ხელოვნური ინტელექტის დისციპლინა, NLP ფოკუსირებულია კომპიუტერებსა და ადამიანებს შორის ბუნებრივი ენობრივი ურთიერთქმედების შესახებ.
ის ეხმარება მანქანებს ადამიანის ენის გაანალიზებაში, გაგებაში და სინთეზირებაში, ხსნის აპლიკაციების სიმრავლეს, როგორიცაა მეტყველების ამოცნობა, მანქანური თარგმანი, განწყობის ანალიზიდა ჩატბოტები.
მან უზარმაზარი განვითარება განიცადა ბოლო წლებში, რაც საშუალებას აძლევს მანქანებს არა მხოლოდ ენის გაგება, არამედ მისი შემოქმედებითად და სათანადოდ გამოყენება.
ამ სტატიაში ჩვენ განვიხილავთ NLP ენის სხვადასხვა მოდელებს. ასე რომ, მიჰყევით და გაეცანით ამ მოდელებს!
1. ბერტი
BERT (ორმხრივი კოდირების წარმოდგენები ტრანსფორმერებისგან) არის ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) უახლესი ენების მოდელი. იგი შეიქმნა 2018 წელს გ-ის მიერ და ეფუძნება ტრანსფორმერის არქიტექტურას, ა ნერვული ქსელის აგებულია თანმიმდევრული შეყვანის ინტერპრეტაციისთვის.
BERT არის წინასწარ გაწვრთნილი ენის მოდელი, რაც ნიშნავს, რომ მას გაწვრთნილი აქვს ტექსტური მონაცემების მასიური მოცულობები, რათა ამოიცნოს ბუნებრივი ენის ნიმუშები და სტრუქტურა.
BERT არის ორმხრივი მოდელი, რაც ნიშნავს, რომ მას შეუძლია გაითავისოს სიტყვების კონტექსტი და მნიშვნელობა, მათი წინა და შემდეგი ფრაზების მიხედვით, რაც მას უფრო წარმატებულს გახდის რთული წინადადებების მნიშვნელობის გაგებაში.
Როგორ მუშაობს?
ზედამხედველობის გარეშე სწავლა გამოიყენება BERT-ის მოსამზადებლად ტექსტური მონაცემების დიდ რაოდენობაზე. BERT იძენს უნარს, აღმოაჩინოს გამოტოვებული სიტყვები წინადადებაში ან დაახარისხოს წინადადებები ტრენინგის დროს.
ამ ტრენინგის დახმარებით BERT-ს შეუძლია შექმნას მაღალი ხარისხის ჩაშენებები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა NLP ამოცანებზე, მათ შორის სენტიმენტის ანალიზი, ტექსტის კატეგორიზაცია, კითხვა-პასუხი და სხვა.
გარდა ამისა, BERT შეიძლება გაუმჯობესდეს კონკრეტულ პროექტზე უფრო მცირე მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით კონკრეტულად ამ ამოცანაზე ფოკუსირებისთვის.
სად გამოიყენება ბერტი?
BERT ხშირად გამოიყენება პოპულარული NLP აპლიკაციების ფართო სპექტრში. მაგალითად, Google-მა გამოიყენა იგი საძიებო სისტემის შედეგების სიზუსტის გასაზრდელად, ხოლო Facebook-მა გამოიყენა იგი სარეკომენდაციო ალგორითმის გასაუმჯობესებლად.
BERT ასევე გამოიყენებოდა ჩატბოტის განწყობის ანალიზში, მანქანურ თარგმნაში და ბუნებრივი ენის გაგებაში.
გარდა ამისა, BERT დასაქმდა რამდენიმე ქვეყანაში აკადემიური კვლევა ნაშრომები NLP მოდელების მუშაობის გასაუმჯობესებლად სხვადასხვა ამოცანებზე. საერთო ჯამში, BERT გახდა შეუცვლელი ინსტრუმენტი NLP აკადემიკოსებისა და პრაქტიკოსებისთვის და მისი გავლენა დისციპლინაზე კიდევ უფრო გაიზრდება.
2. რობერტა
RoBERTa (მყარად ოპტიმიზებული BERT მიდგომა) არის ენობრივი მოდელი ბუნებრივი ენის დამუშავებისთვის, რომელიც გამოუშვა Facebook AI-ს მიერ 2019 წელს. ეს არის BERT-ის გაუმჯობესებული ვერსია, რომელიც მიზნად ისახავს BERT-ის ორიგინალური მოდელის ზოგიერთი ნაკლის დაძლევას.
RoBERTa ვარჯიშობდა BERT-ის მსგავსად, გარდა იმისა, რომ RoBERTa იყენებს მეტ ტრენინგ მონაცემებს და აუმჯობესებს ტრენინგის პროცესს უმაღლესი შესრულების მისაღებად.
RoBERTa, ისევე როგორც BERT, არის წინასწარ მომზადებული ენობრივი მოდელი, რომელიც შეიძლება დაზუსტდეს მოცემულ სამუშაოზე მაღალი სიზუსტის მისაღწევად.
Როგორ მუშაობს?
RoBERTa იყენებს თვითმმართველობის ზედამხედველობით სწავლის სტრატეგიას დიდი რაოდენობით ტექსტური მონაცემების მოსამზადებლად. ის სწავლობს წინადადებებში დაკარგული სიტყვების პროგნოზირებას და ფრაზების ცალკეულ ჯგუფებად დაყოფას ვარჯიშის დროს.
RoBERTa ასევე იყენებს რამდენიმე დახვეწილ სასწავლო მიდგომას, როგორიცაა დინამიური შენიღბვა, რათა გაზარდოს მოდელის შესაძლებლობა განზოგადოს ახალ მონაცემებზე.
გარდა ამისა, მისი სიზუსტის გასაზრდელად, RoBERTa იყენებს უამრავ მონაცემს რამდენიმე წყაროდან, მათ შორის ვიკიპედიიდან, Common Crawl და BooksCorpus.
სად შეგვიძლია გამოვიყენოთ RoBERTa?
რობერტა ჩვეულებრივ გამოიყენება განწყობის ანალიზისთვის, ტექსტის კატეგორიზაციისთვის, დასახელებული ერთეული იდენტიფიკაცია, მანქანური თარგმანი და კითხვებზე პასუხის გაცემა.
ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას შესაბამისი შეხედულებების ამოსაღებად არასტრუქტურირებული ტექსტური მონაცემებიდან, როგორიცაა სოციალური მედია, მომხმარებელთა მიმოხილვები, ახალი ამბების სტატიები და სხვა წყაროები.
RoBERTa გამოყენებული იქნა უფრო სპეციფიკურ აპლიკაციებში, როგორიცაა დოკუმენტების შეჯამება, ტექსტის შექმნა და მეტყველების ამოცნობა, გარდა ამ ჩვეულებრივი NLP ამოცანებისა. ის ასევე გამოიყენებოდა ჩატბოტების, ვირტუალური ასისტენტებისა და სხვა სასაუბრო AI სისტემების სიზუსტის გასაუმჯობესებლად.
3. OpenAI-ს GPT-3
GPT-3 (გენერაციული წინასწარ გაწვრთნილი ტრანსფორმატორი 3) არის OpenAI ენის მოდელი, რომელიც ქმნის ადამიანის მსგავს წერას ღრმა სწავლის ტექნიკის გამოყენებით. GPT-3 არის ერთ-ერთი უდიდესი ენობრივი მოდელი, რომელიც ოდესმე შექმნილა, 175 მილიარდი პარამეტრით.
მოდელი გაწვრთნილი იყო ტექსტური მონაცემების ფართო სპექტრზე, მათ შორის წიგნებზე, ნაშრომებზე და ვებ გვერდებზე და ახლა მას შეუძლია შექმნას შინაარსი სხვადასხვა თემებზე.
Როგორ მუშაობს?
GPT-3 ქმნის ტექსტს უკონტროლო სწავლის მიდგომის გამოყენებით. ეს გულისხმობს, რომ მოდელს განზრახ არ ასწავლიან რაიმე კონკრეტული სამუშაოს შესრულებას, არამედ სწავლობს ტექსტის შექმნას შაბლონების შემჩნევით უზარმაზარ მოცულობის ტექსტურ მონაცემებში.
მისი მომზადებით უფრო მცირე, ამოცანების მონაცემთა ნაკრებებზე, მოდელი შეიძლება დაზუსტდეს კონკრეტული ამოცანებისთვის, როგორიცაა ტექსტის შევსება ან განწყობის ანალიზი.
გამოყენების სფეროები
GPT-3-ს აქვს რამდენიმე აპლიკაცია ბუნებრივი ენის დამუშავების სფეროში. მოდელთან ერთად შესაძლებელია ტექსტის შევსება, ენის თარგმნა, განწყობის ანალიზი და სხვა აპლიკაციები. GPT-3 ასევე გამოიყენებოდა პოეზიის, ახალი ამბების და კომპიუტერული კოდის შესაქმნელად.
ერთ-ერთი ყველაზე პოტენციური GPT-3 აპლიკაცია არის ჩატბოტებისა და ვირტუალური ასისტენტების შექმნა. იმის გამო, რომ მოდელს შეუძლია შექმნას ადამიანის მსგავსი ტექსტი, ის ძალიან შესაფერისია სასაუბრო აპლიკაციებისთვის.
GPT-3 ასევე გამოიყენებოდა ვებსაიტებისა და სოციალური მედიის პლატფორმებისთვის მორგებული კონტენტის გენერირებისთვის, ასევე მონაცემთა ანალიზისა და კვლევის დასახმარებლად.
4. GPT-4
GPT-4 არის უახლესი და დახვეწილი ენის მოდელი OpenAI-ის GPT სერიებში. გასაოცარი 10 ტრილიონი პარამეტრით, ვარაუდობენ, რომ ის აჯობებს და აჯობებს თავის წინამორბედს, GPT-3, და გახდება მსოფლიოში ერთ-ერთი ყველაზე ძლიერი AI მოდელი.
Როგორ მუშაობს?
GPT-4 აყალიბებს ბუნებრივი ენის ტექსტს დახვეწილი გამოყენებით ღრმა სწავლის ალგორითმები. იგი ივარჯიშება ტექსტის მონაცემთა უზარმაზარ ნაკრებზე, რომელიც მოიცავს წიგნებს, ჟურნალებს და ვებ გვერდებს, რაც საშუალებას აძლევს მას შექმნას შინაარსი თემების ფართო სპექტრზე.
გარდა ამისა, მცირე ზომის, დავალების სპეციფიკურ მონაცემთა ნაკრებებზე მომზადებით, GPT-4 შეიძლება დაზუსტდეს კონკრეტული ამოცანებისთვის, როგორიცაა კითხვაზე პასუხის გაცემა ან შეჯამება.
გამოყენების სფეროები
უზარმაზარი ზომისა და უმაღლესი შესაძლებლობების გამო, GPT-4 გთავაზობთ აპლიკაციების მრავალფეროვნებას.
მისი ერთ-ერთი ყველაზე პერსპექტიული გამოყენება არის ბუნებრივი ენის დამუშავება, სადაც ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას განავითარეთ ჩატბოტები, ვირტუალური ასისტენტები და ენების მთარგმნელობითი სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ ბუნებრივ ენაზე პასუხის გაცემა, რომლებიც თითქმის არ განსხვავდება ადამიანების მიერ წარმოებული პასუხებისგან.
GPT-4 ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას განათლებაში.
კონცეფცია შეიძლება გამოყენებულ იქნას ინტელექტუალური რეპეტიტორული სისტემების შესაქმნელად, რომელსაც შეუძლია მოერგოს სტუდენტის სწავლის სტილს და უზრუნველყოს ინდივიდუალური უკუკავშირი და დახმარება. ეს ხელს შეუწყობს განათლების ხარისხის ამაღლებას და სწავლის უფრო ხელმისაწვდომობას ყველასთვის.
5. XLNet
XLNet არის ინოვაციური ენის მოდელი, რომელიც შეიქმნა 2019 წელს კარნეგი მელონის უნივერსიტეტისა და Google AI მკვლევარების მიერ. მისი არქიტექტურა ეფუძნება სატრანსფორმატორო არქიტექტურას, რომელიც ასევე გამოიყენება BERT-ში და სხვა ენობრივ მოდელებში.
XLNet, მეორეს მხრივ, წარმოგიდგენთ რევოლუციურ წინასწარ ტრენინგ სტრატეგიას, რომელიც საშუალებას აძლევს მას აჯობოს სხვა მოდელებს ბუნებრივი ენის დამუშავების სხვადასხვა ამოცანებში.
Როგორ მუშაობს?
XLNet შეიქმნა ავტორეგრესიული ენის მოდელირების მიდგომის გამოყენებით, რომელიც მოიცავს შემდეგი სიტყვის წინასწარმეტყველებას ტექსტის თანმიმდევრობით, წინა სიტყვებზე დაყრდნობით.
XLNet, მეორე მხრივ, იყენებს ორმხრივ მეთოდს, რომელიც აფასებს სიტყვების ყველა პოტენციურ პერმუტაციას ფრაზაში, განსხვავებით სხვა ენობრივი მოდელებისგან, რომლებიც იყენებენ მარცხნიდან მარჯვნივ ან მარჯვნივ მარცხნივ მიდგომას. ეს საშუალებას აძლევს მას დაიჭიროს სიტყვების გრძელვადიანი ურთიერთობები და გააკეთოს უფრო ზუსტი პროგნოზები.
XLNet აერთიანებს დახვეწილ ტექნიკას, როგორიცაა შედარებითი პოზიციური კოდირება და სეგმენტის დონის განმეორების მექანიზმი, გარდა მისი რევოლუციური ტრენინგის სტრატეგიისა.
ეს სტრატეგიები ხელს უწყობს მოდელის მთლიან შესრულებას და საშუალებას აძლევს მას გაუმკლავდეს ბუნებრივი ენის დამუშავების ამოცანების ფართო სპექტრს, როგორიცაა ენის თარგმნა, განწყობის ანალიზი და დასახელებული ერთეულის იდენტიფიკაცია.
XLNet-ის გამოყენების სფეროები
XLNet-ის დახვეწილი ფუნქციები და ადაპტირება ხდის მას ეფექტურ ინსტრუმენტად ბუნებრივი ენის დამუშავების აპლიკაციების ფართო სპექტრისთვის, მათ შორის ჩეთბოტებისა და ვირტუალური ასისტენტების, ენის თარგმნისა და განწყობის ანალიზისთვის.
მისი უწყვეტი განვითარება და ინკორპორაცია პროგრამულ უზრუნველყოფასა და აპებთან, თითქმის რა თქმა უნდა გამოიწვევს მომავალში კიდევ უფრო მომხიბლავი გამოყენების შემთხვევებს.
6. ELECTRA
ELECTRA არის ბუნებრივი ენის დამუშავების უახლესი მოდელი, რომელიც შექმნილია Google-ის მკვლევარების მიერ. ის ნიშნავს „კოდერის ეფექტურად სწავლას, რომელიც ზუსტად კლასიფიცირებს ტოკენის ჩანაცვლებას“ და ცნობილია თავისი განსაკუთრებული სიზუსტითა და სიჩქარით.
Როგორ მუშაობს?
ELECTRA მუშაობს ტექსტის თანმიმდევრობის ნიშნების ნაწილის წარმოებული ტოკენებით ჩანაცვლებით. მოდელის მიზანია სათანადო პროგნოზირება, არის თუ არა თითოეული ჩანაცვლების ნიშანი ლეგიტიმური თუ ყალბი. შედეგად, ELECTRA სწავლობს ტექსტის თანმიმდევრობით სიტყვებს შორის კონტექსტური ასოციაციების უფრო ეფექტურად შენახვას.
გარდა ამისა, იმის გამო, რომ ELECTRA ქმნის ცრუ ჟეტონებს, ვიდრე რეალურს ნიღბავს, მან შეიძლება გამოიყენოს გაცილებით დიდი ტრენინგის ნაკრები და ტრენინგის პერიოდები ისე, რომ არ განიცადოს იგივე გადაჭარბებული შეშფოთება, რასაც სტანდარტული ნიღბიანი ენების მოდელები.
გამოყენების სფეროები
ELECTRA ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას სენტიმენტების ანალიზისთვის, რაც გულისხმობს ტექსტის ემოციური ტონის იდენტიფიცირებას.
ნიღბიანი და ნიღბიანი ტექსტიდან სწავლის უნარით, ELECTRA შეიძლება გამოყენებულ იქნას სენტიმენტის ანალიზის უფრო ზუსტი მოდელების შესაქმნელად, რომლებიც უკეთესად აღიქვამენ ენობრივ დახვეწილობას და აწვდიან უფრო მნიშვნელოვან შეხედულებებს.
7.T5
T5, ან ტექსტიდან ტექსტის გადაცემის ტრანსფორმატორი, არის Google AI ენის ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული ენის მოდელი. იგი გამიზნულია ბუნებრივი ენის დამუშავების სხვადასხვა ამოცანების შესასრულებლად შეყვანის ტექსტის მოქნილად თარგმნით გამომავალ ტექსტზე.
Როგორ მუშაობს?
T5 აგებულია ტრანსფორმერის არქიტექტურაზე და გაწვრთნილი იყო ტექსტური მონაცემების დიდი რაოდენობით უკონტროლო სწავლის გამოყენებით. T5, წინა ენობრივი მოდელებისგან განსხვავებით, ივარჯიშება სხვადასხვა ამოცანებზე, მათ შორის ენის გაგება, კითხვებზე პასუხის გაცემა, შეჯამება და თარგმანი.
ეს საშუალებას აძლევს T5-ს შეასრულოს მრავალი დავალება მოდელის დაზუსტებით ნაკლებად სპეციფიკურ ამოცანებზე.
სად გამოიყენება T5?
T5-ს აქვს რამდენიმე პოტენციური გამოყენება ბუნებრივი ენის დამუშავებაში. ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას ჩატბოტების, ვირტუალური ასისტენტების და სხვა სასაუბრო AI სისტემების შესაქმნელად, რომლებსაც შეუძლიათ ბუნებრივი ენის შეყვანის გაგება და რეაგირება. T5 ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ისეთი აქტივობებისთვის, როგორიცაა ენის თარგმნა, შეჯამება და ტექსტის შევსება.
T5 უზრუნველყოფილი იქნა Google-ის მიერ ღია კოდით და ფართოდ იქნა მიღებული NLP საზოგადოების მიერ სხვადასხვა აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა ტექსტის კატეგორიზაცია, კითხვებზე პასუხის გაცემა და მანქანური თარგმანი.
8. პალმა
PaLM (Pathways Language Model) არის მოწინავე ენის მოდელი, რომელიც შექმნილია Google AI Language-ის მიერ. იგი გამიზნულია ბუნებრივი ენის დამუშავების მოდელების მუშაობის გაუმჯობესებაზე, რათა დააკმაყოფილოს მზარდი მოთხოვნა უფრო რთულ ენობრივ ამოცანებზე.
Როგორ მუშაობს?
ბევრი სხვა პოპულარული ენობრივი მოდელების მსგავსად, როგორიცაა BERT და GPT, PaLM არის ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული მოდელი. თუმცა, მისი დიზაინი და ტრენინგის მეთოდოლოგია განასხვავებს მას სხვა მოდელებისგან.
შესრულებისა და განზოგადების უნარების გასაუმჯობესებლად, PaLM ტრენინგს ატარებს მრავალ დავალების სწავლის პარადიგმის გამოყენებით, რომელიც საშუალებას აძლევს მოდელს ერთდროულად ისწავლოს მრავალი გამოწვევა.
სად ვიყენებთ PalM-ს?
Palm შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა NLP ამოცანებისთვის, განსაკუთრებით მათთვის, რაც მოითხოვს ბუნებრივი ენის ღრმა გაგებას. ის სასარგებლოა სენტიმენტების ანალიზისთვის, კითხვებზე პასუხის გასაცემად, ენის მოდელირებისთვის, მანქანური თარგმნისთვის და მრავალი სხვა რამისთვის.
სხვადასხვა პროგრამებისა და ხელსაწყოების ენის დამუშავების უნარების გასაუმჯობესებლად, როგორიცაა ჩეთბოტები, ვირტუალური ასისტენტები და ხმის ამოცნობის სისტემები, ის ასევე შეიძლება დაემატოს მათ.
მთლიანობაში, PaLM არის პერსპექტიული ტექნოლოგია, შესაძლო აპლიკაციების ფართო სპექტრით, ენის დამუშავების შესაძლებლობების გაზრდის უნარის გამო.
დასკვნა
დაბოლოს, ბუნებრივი ენის დამუშავებამ (NLP) შეცვალა ტექნოლოგიასთან ურთიერთობის გზა, რაც საშუალებას გვაძლევს ვისაუბროთ მანქანებთან უფრო ადამიანის მსგავსი.
NLP გახდა უფრო ზუსტი და ეფექტური, ვიდრე ოდესმე, ბოლოდროინდელი მიღწევების გამო მანქანა სწავლის, განსაკუთრებით ფართომასშტაბიანი ენობრივი მოდელების მშენებლობაში, როგორიცაა GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA და PalM.
NLP-ის განვითარებასთან ერთად, ჩვენ შეიძლება ველოდოთ, რომ უფრო მძლავრი და დახვეწილი ენობრივი მოდელების გამოჩენა, პოტენციალით გარდაქმნას, თუ როგორ ვუკავშირდებით ტექნოლოგიას, ვურთიერთობთ ერთმანეთთან და გავიაზროთ ადამიანის ენის სირთულე.
დატოვე პასუხი