იცოდით, რომ კომპიუტერებს შეუძლიათ შექმნან ტექსტები, რომლებიც თითქმის იდენტურია, რაც ადამიანს შეუძლია დაწეროს?
ხელოვნური ინტელექტის მიღწევების წყალობით, ჩვენ ვხედავთ ტალღის დიდ ენობრივ მოდელებს.
ახლა ისინი მუშაობენ უპრეცედენტო მასშტაბით!
ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ეს მოდელები სხვადასხვა საინტერესო შემთხვევებში. ამ სტატიაში ჩვენ განვიხილავთ დიდი ენობრივი მოდელების რამდენიმე საინტერესო პროგრამას.
რას ვგულისხმობთ დიდ ენათა მოდელებში?
დიდი ენობრივი მოდელები არის AI მოდელები, რომლებიც შემუშავებულია ადამიანის ენის ინტერპრეტაციისა და შესაქმნელად. ეს მოდელები იყენებს მანქანური სწავლების მოწინავე მიდგომებს.
მაგალითად, ისინი იყენებენ ღრმა სწავლება ტექსტური მონაცემების უზარმაზარი მოცულობის შესამოწმებლად. და მათ ესმით ბუნებრივი ენის ნიმუშები და სტრუქტურები.
მოდელები გაწვრთნილი არიან მონაცემთა მასიურ ნაკრებებზე, როგორიცაა წიგნები, ნაშრომები და ვებ გვერდები. ამ გზით მათ შეუძლიათ გაიგონ ადამიანის ენის სირთულეები. ასე რომ, მათ შეუძლიათ შექმნან შინაარსი, რომელიც არ განსხვავდება ადამიანის მიერ დაწერილი მასალისგან.
რა არის ამ ენის მოდელების რამდენიმე მაგალითი?
- GPT-3:ეს არის OpenAI-ის მიერ შექმნილი უახლესი ენის მოდელი, რომელსაც შეუძლია ტექსტის გენერირება, კითხვებზე პასუხის გაცემა და სხვა NLP ამოცანების გაცემა.
- ბერტი: ეს არის ძლიერი ენის მოდელი შექმნილი Google რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას გარკვეული ამოცანებისთვის, როგორიცაა კითხვაზე პასუხის გაცემა და ენის თარგმნა.
- XLNet: ეს მოწინავე ენობრივი მოდელი შეიქმნა Google-ისა და კარნეგი მელონის უნივერსიტეტის მიერ და იყენებს ტრენინგის ახალ ტექნიკას მისი გაგებისა და ნამდვილი ენის წარმოების გასაუმჯობესებლად.
- რობერტა: ენის ეს მოდელი შეიქმნა Facebook-ის მიერ და ეფუძნება BERT არქიტექტურას. მან მიაღწია უახლეს შესრულებას სხვადასხვა აპლიკაციებში, რომლებიც მოიცავს ბუნებრივი ენის დამუშავებას.
- T5: ტექსტიდან ტექსტში გადაცემის ტრანსფორმატორი შეიქმნა Google და შეიძლება მორგებული იყოს სხვადასხვა მიზნებისთვის, რაც მოიცავს ბუნებრივი ენის დამუშავებას.
- GShard: Google-მა შექმნა განაწილებული სასწავლო ჩარჩო, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ფართომასშტაბიანი ენობრივი მოდელების მოსამზადებლად.
- Megatron: NVIDIA ს მაღალი ხარისხის ენობრივი მოდელის სასწავლო სისტემა, რომელსაც შეუძლია მოამზადოს მოდელები 8.3 მილიარდამდე პარამეტრით.
- ალბერტი: ეს არის BERT-ის უფრო ეფექტური და მასშტაბირებადი "lite" ვერსია, რომელიც შექმნილია Google-ისა და Toyota ტექნოლოგიური ინსტიტუტის მიერ ჩიკაგოში.
- ELECTRA: Google-მა და სტენფორდის უნივერსიტეტმა შექმნეს ენის მოდელი, რომელიც იყენებს ახალ სტრატეგიას, სახელწოდებით „დისკრიმინაციული წინასწარი ტრენინგი“, რათა გაზარდოს მისი შესრულება ქვედა ნაკადის ამოცანებში.
- რეფორმატორი: ეს არის Google-ის ენის მოდელი, რომელიც იყენებს ყურადღების უფრო ეფექტურ მექანიზმს, რათა უფრო დიდი მოდელების მომზადება უფრო სწრაფი დასკვნის საშუალებით მოხდეს.
მაშ, რა არის ამ დიდი ენობრივი მოდელების გამოყენების შემთხვევები?
დიდი ენის მოდელების მნიშვნელოვანი გამოყენების შემთხვევები
სენტიმენტის ანალიზი
ამ მოდელებს შეუძლიათ შეაფასონ ტექსტი და გადაწყვიტონ, ეს განწყობა კარგია, უარყოფითი ან ნეიტრალური. ძირითადად, ისინი იყენებენ ბუნებრივი ენის დამუშავებას და მანქანა სწავლის მიდგომები ამის გასაკეთებლად.
იმის გამო, რომ მათი უნარი ამოიცნონ სიტყვების კონტექსტი და მნიშვნელობა ფრაზაში, მოდელები, როგორიცაა BERT და RoBERTa გამოიყენება. განწყობის ანალიზი.
განწყობის ანალიზი სულ უფრო ზუსტი და ეფექტური ხდება ენის მოდელებთან ერთად. ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ განწყობის ანალიზი სექტორების ფართო სპექტრში, როგორიცაა მარკეტინგი, მომხმარებელთა მომსახურება და სხვა.
ჩეთბოტები და სასაუბრო აგენტები
სასაუბრო აგენტები და ჩატბოტები პოპულარული ხდება აპლიკაციების ფართო სპექტრში. ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ისინი მომხმარებელთა მომსახურებასა და გაყიდვებში, ასევე განათლებასა და ჯანდაცვაში. დიდი ენობრივი მოდელები ამ სისტემების გულშია.
მათ შეუძლიათ ბუნებრივ ენაზე ინტერპრეტაცია და პასუხის გაცემა ადამიანის წვლილის შესახებ. მოდელები, როგორიცაა GPT-3 და BERT, ხშირად გამოიყენება ჩეთბოტებში, უფრო მიმზიდველი პასუხების შესაქმნელად.
ეს მოდელები მომზადებულია უზარმაზარ მოცულობის ტექსტურ მონაცემებზე. მათ შეუძლიათ გაიგონ და მიბაძონ ადამიანის ენის შაბლონებსა და სტრუქტურებს. ჩატბოტებს შეუძლიათ მნიშვნელოვნად გააძლიერონ მომხმარებელთა ჩართულობა.
ენის თარგმანი
ჩვენ შეგვიძლია ვთარგმნოთ ტექსტი ერთი ენიდან მეორეზე არაჩვეულებრივი სიზუსტით დიდი ენობრივი მოდელების წყალობით. ამ მოდელებს ესმით რამდენიმე ენის სირთულე. და, ისინი ურთიერთობენ ერთმანეთთან მრავალენოვანი ტექსტური მონაცემების უზარმაზარ მოცულობის ტრენინგებით.
პოპულარულ ენებზე თარგმნის მოდელებს მიეკუთვნება OpenAI-ის GPT-3, Facebook-ის M2M-100 და Google-ის ნერვული მანქანური თარგმანი (NMT). ამ მოდელების მიერ მოტანილი რევოლუციური ცვლილებების გამო, ახლა ბევრად უფრო მარტივია ინდივიდებთან ურთიერთობა მთელ მსოფლიოში.
ტექსტის შეჯამება
ტექსტის შეჯამება არის გრძელი ტექსტის შეჯამებამდე გადაყვანის პროცესი ძირითადი პუნქტების შენარჩუნებისას. დიდი ენობრივი მოდელები შეუძლია ტექსტის სტრუქტურის შემოწმება და გაგება. ეს საშუალებას აძლევს მათ მიაწოდონ ზუსტი შეჯამებები, რაც მათ ძალიან ეხმარება ამ სფეროში.
ტექსტის შემაჯამებელი ამოცანებისთვის განლაგებულია მოდელები, როგორიცაა BERT და GPT-3. ისინი აჩვენებენ გამორჩეულ ეფექტურობას შეჯამების წარმოებაში, რომლებიც ასახავს დოკუმენტის მთავარ იდეებს.
ჩვენ შეგვიძლია გამოვიტანოთ ინფორმაცია გრძელი ტექსტიდან, რომელიც სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია მედიაში, სამართალში და განათლებაში.
კითხვაზე პასუხი
მანქანას კითხვით მიწოდება და მისგან შესაბამისი პასუხის მოლოდინი ცნობილია, როგორც კითხვაზე პასუხი ბუნებრივი ენის დამუშავებაში. ამ მიზნის გათვალისწინებით შეიქმნა დიდი ენობრივი მოდელები, როგორიცაა GPT-3 და BERT.
ეს მოდელები იკვლევენ შეყვანის მოთხოვნას და ირჩევენ ყველაზე შესაბამის ინფორმაციას მონაცემებიდან.
ეს მოდელები იკვლევენ შეყვანის მოთხოვნას და ირჩევენ ყველაზე შესაბამის მონაცემებს უზარმაზარი ინფორმაციისგან. ეს შესაძლებელია დახვეწილი გამოყენებით ნეირონული ქსელები.
ამ მოდელების ძალით, ჩვენ შეგვიძლია შევქმნათ სისტემები რთული საკითხების გადაწყვეტის აღმოსაჩენად. ეს გაზრდის სწავლისა და გადაწყვეტილების მიღების უნარს.
კონტენტის შექმნა და ტექსტის გენერირება
დიდი ენობრივი მოდელები აწარმოებენ მაღალი ხარისხის, მიმზიდველ შინაარსს სხვადასხვა სექტორისთვის. ამ მოდელებს შეუძლიათ შეადგინონ სტატიები, სოციალური მედიის პოსტები, პროდუქტის აღწერა და სხვა. მაგალითად, GPT-3 ამ შემთხვევაში პოპულარული მოდელია.
ის ქმნის შინაარსს, რომელიც ძნელია განასხვავოს ადამიანების მიერ დაწერილი ტექსტისაგან. ამ მოდელების გამოყენებით კომპანიებს შეუძლიათ დაზოგონ დრო და ხარჯები. მათ შეუძლიათ უფრო ადვილად დაუკავშირდნენ აუდიტორიას.
მეტყველების ამოცნობა და მეტყველების ტექსტის ტრანსკრიფცია
მეტყველების ამოცნობა და მეტყველების ტექსტის ტრანსკრიფცია ორივე იყენებს ენის დიდ მოდელებს.
ეს მოდელები, კერძოდ, სწავლობენ აუდიო მონაცემებზე. და, ისინი დასაქმება მოწინავე მანქანა სწავლების ალგორითმები სათქმელი სიტყვების ტექსტში ზუსტად გადაწერა. Wav2vec, შემუშავებული Facebook AI-ს მიერ, არის ენის მოდელის ერთ-ერთი მაგალითი, რომელიც გამოიყენება მეტყველების ამოცნობისთვის.
ეს მოდელი გაწვრთნილია აუდიო შეყვანიდან შესაბამისი მახასიათებლების ამოცნობისა და ამოსაღებად. ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას მეტყველების ამოცნობის ან სხვა ბუნებრივი ენის დამუშავებისთვის.
კომპანიებს შეუძლიათ გაზარდონ თავიანთი ტრანსკრიფციის სერვისების ხარისხი და სიჩქარე და შეამცირონ ხარჯები და გაზარდონ ეფექტურობა მასიური ენობრივი მოდელების მიღებით.
შეჯამება, როგორია მომავალი?
მსხვილი ენობრივი მოდელები მნიშვნელოვან როლს შეასრულებენ სხვადასხვა ინდუსტრიაში. მკვლევარები და დეველოპერები ცდილობენ გააუმჯობესონ ეს მოდელები უფრო ძლიერი.
ჩვენ შეგვიძლია გვქონდეს კონტექსტის გაუმჯობესებული გაგება და გაუმჯობესებული ეფექტურობა და სიზუსტე. ასევე, ჩვენ შეგვიძლია ვისარგებლოთ უფრო ინტუიციური და უწყვეტი მომხმარებლის გამოცდილებით სხვადასხვა პლატფორმებზე.
მათ შეუძლიათ შეცვალონ ჩვენი კომუნიკაცია და ტექნოლოგიებთან ჩართულობა.
დატოვე პასუხი