Natural Language Processing (NLP) біздің машиналармен қарым-қатынасымызды өзгертті. Енді біздің қолданбаларымыз бен бағдарламалық құралымыз адам тілін өңдеп, түсіне алады.
Жасанды интеллект пәні ретінде NLP компьютерлер мен адамдар арасындағы табиғи тілдегі өзара әрекеттесуге бағытталған.
Ол машиналарға адам тілін талдауға, түсінуге және синтездеуге көмектеседі, сөйлеуді тану, машиналық аударма сияқты көптеген қосымшаларды ашады. көңіл-күйді талдау, және чат-боттар.
Ол соңғы жылдары үлкен дамуға қол жеткізді, бұл машиналарға тілді түсініп қана қоймай, оны шығармашылық және орынды қолдануға мүмкіндік берді.
Бұл мақалада біз NLP тілінің әртүрлі үлгілерін қарастырамыз. Ендеше, жалғастырыңыз және осы модельдер туралы білейік!
1. БЕРТ
BERT (Трансформаторлардан екі бағытты кодтаушы өкілдіктер) — табиғи тілді өңдеу (NLP) тілінің озық үлгісі. Оны 2018 жылы g компаниясы жасаған және Transformer архитектурасына негізделген, a нейрондық желі дәйекті енгізуді түсіндіру үшін құрастырылған.
BERT – алдын ала дайындалған тіл үлгісі, яғни ол табиғи тіл үлгілері мен құрылымын тану үшін мәтіндік деректердің ауқымды көлеміне үйретілген.
BERT екі жақты модель болып табылады, ол сөздердің алдыңғы және кейінгі сөз тіркестеріне байланысты контекст пен мағынасын түсініп, күрделі сөйлемдердің мағынасын түсінуде сәтті болады.
Бұл қалай жұмыс істейді?
Бақылаусыз оқыту BERT-ті мәтіндік деректердің үлкен көлеміне үйрету үшін қолданылады. BERT жаттығу кезінде сөйлемдегі жетіспейтін сөздерді анықтау немесе сөйлемдерді санаттау мүмкіндігін алады.
Осы тренингтің көмегімен BERT әртүрлі NLP тапсырмаларына, соның ішінде сезімді талдауға, мәтінді санатқа бөлуге, сұрақ-жауаптарға және т.б. қолдануға болатын жоғары сапалы ендірулерді жасай алады.
Сонымен қатар, BERT нақты жобада осы тапсырмаға ерекше назар аудару үшін кішірек деректер жинағын пайдалану арқылы жақсартуға болады.
Берт қайда қолданылады?
BERT танымал NLP қолданбаларының кең ауқымында жиі пайдаланылады. Мысалы, Google оны іздеу жүйесі нәтижелерінің дәлдігін арттыру үшін пайдаланса, Facebook оны ұсыныс алгоритмдерін жақсарту үшін пайдаланды.
BERT сонымен қатар чатбот сезімдерін талдауда, машиналық аудармада және табиғи тілді түсінуде қолданылған.
Сонымен қатар, BERT бірнеше жерде жұмыс істеді академиялық зерттеулер әртүрлі тапсырмалар бойынша NLP үлгілерінің өнімділігін жақсартуға арналған құжаттар. Жалпы алғанда, BERT NLP ғалымдары мен практиктері үшін таптырмас құрал болды және оның пәнге әсері одан әрі артады деп болжануда.
2. Роберта
RoBERTa (Қатты оңтайландырылған BERT тәсілі) – 2019 жылы Facebook AI шығарған табиғи тілді өңдеуге арналған тіл үлгісі. Бұл BERT нұсқасының бастапқы BERT моделінің кейбір кемшіліктерін жоюға бағытталған жетілдірілген нұсқасы.
RoBERTa BERT сияқты әдіспен оқытылды, тек RoBERTa көбірек оқу деректерін пайдаланады және жоғары нәтижеге қол жеткізу үшін оқу процесін жақсартады.
RoBERTa, BERT сияқты, берілген жұмыста жоғары дәлдікке жету үшін дәл бапталуы мүмкін алдын ала дайындалған тіл үлгісі.
Бұл қалай жұмыс істейді?
RoBERTa мәтіндік деректердің үлкен көлемін үйрету үшін өзін-өзі бақылайтын оқыту стратегиясын пайдаланады. Жаттығу барысында сөйлемдегі жетіспейтін сөздерді болжап, сөз тіркестерін әр түрлі топтарға бөлуге үйренеді.
RoBERTa сонымен қатар модельдің жаңа деректерге жалпылау мүмкіндігін арттыру үшін динамикалық маскалау сияқты бірнеше күрделі оқыту тәсілдерін пайдаланады.
Сонымен қатар, оның дәлдігін арттыру үшін RoBERTa бірнеше көздерден, соның ішінде Wikipedia, Common Crawl және BooksCorpus сияқты деректердің үлкен көлемін пайдаланады.
Біз RoBERTA-ны қайда пайдалана аламыз?
Роберта әдетте сезімді талдау, мәтінді санаттау, аталған нысан сәйкестендіру, машиналық аударма және сұраққа жауап беру.
Оны құрылымдалмаған мәтіндік деректерден сәйкес түсініктерді алу үшін пайдалануға болады, мысалы әлеуметтік медиа, тұтынушы шолулары, жаңалықтар мақалалары және басқа көздер.
RoBERTa осы қарапайым NLP тапсырмаларына қосымша құжатты қорытындылау, мәтін жасау және сөйлеуді тану сияқты нақты қолданбаларда қолданылған. Ол сондай-ақ чат-боттарды, виртуалды көмекшілерді және басқа сөйлесу AI жүйелерінің дәлдігін жақсарту үшін пайдаланылды.
3. OpenAI GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) - терең оқыту әдістерін пайдалана отырып, адамға ұқсас жазуды жасайтын OpenAI тіл үлгісі. GPT-3 175 миллиард параметрі бар ең үлкен тіл үлгілерінің бірі болып табылады.
Модель мәтіндік деректердің кең ауқымында, соның ішінде кітаптарда, қағаздарда және веб-беттерде оқытылды және ол енді әртүрлі тақырыптарда мазмұн жасай алады.
Бұл қалай жұмыс істейді?
GPT-3 бақыланбайтын оқыту әдісін қолданып мәтін жасайды. Бұл модель қандай да бір нақты тапсырманы орындауға әдейі үйретілмегенін білдіреді, оның орнына мәтіндік деректердің үлкен көлемдеріндегі үлгілерді байқап, мәтін құруды үйренеді.
Оны кішірек, тапсырмаға арналған деректер жиындарына үйрету арқылы модель мәтінді аяқтау немесе көңіл-күйді талдау сияқты арнайы тапсырмалар үшін дәл бапталуы мүмкін.
Қолдану аймақтары
GPT-3 табиғи тілді өңдеу саласында бірнеше қосымшаларға ие. Мәтінді аяқтау, тілді аудару, сезімді талдау және басқа қолданбалар үлгімен мүмкін болады. GPT-3 сонымен қатар поэзияны, жаңалықтарды және компьютерлік кодты жасау үшін пайдаланылды.
Ең әлеуетті GPT-3 қосымшаларының бірі чат-боттар мен виртуалды көмекшілерді жасау болып табылады. Модель адамға ұқсас мәтін құра алатындықтан, ол сөйлесу қолданбалары үшін өте қолайлы.
GPT-3 сонымен қатар веб-сайттар мен әлеуметтік медиа платформалар үшін бейімделген мазмұнды жасау үшін, сондай-ақ деректерді талдау мен зерттеуге көмектесу үшін пайдаланылды.
4. GPT-4
GPT-4 - OpenAI GPT сериясындағы ең соңғы және күрделі тіл үлгісі. Таңқаларлық 10 триллион параметрлері бар ол өзінің алдындағы GPT-3-тен асып түседі және әлемдегі ең қуатты AI үлгілерінің біріне айналады деп болжануда.
Бұл қалай жұмыс істейді?
GPT-4 күрделі мәтінді пайдалана отырып, табиғи тілдегі мәтінді жасайды терең оқыту алгоритмдері. Ол кітаптарды, журналдарды және веб-беттерді қамтитын кең мәтіндік деректер жинағында оқытылады, бұл оған тақырыптардың кең ауқымы бойынша мазмұн жасауға мүмкіндік береді.
Оған қоса, оны кішірек, тапсырмаға арналған деректер жиынына үйрету арқылы GPT-4 сұраққа жауап беру немесе қорытындылау сияқты нақты тапсырмалар үшін дәл бапталуы мүмкін.
Қолдану аймақтары
GPT-4 үлкен өлшемдері мен жоғары мүмкіндіктеріне байланысты көптеген қосымшаларды ұсынады.
Оның ең перспективалы қолданылуының бірі табиғи тілді өңдеу болып табылады, оны қолдануға болады чат-боттарды дамыту, виртуалды көмекшілер және адамдар шығарған жауаптардан айырмашылығы жоқ табиғи тілдегі жауаптарды шығаруға қабілетті тілдік аударма жүйелері.
GPT-4 білім беруде де қолданылуы мүмкін.
Тұжырымдама студенттің оқу стиліне бейімделуге және жеке кері байланыс пен көмек беруге қабілетті интеллектуалды репетиторлық жүйелерді әзірлеу үшін пайдаланылуы мүмкін. Бұл білім сапасын арттыруға және оқуды барлығына қолжетімді етуге көмектеседі.
5. XLNet
XLNet – 2019 жылы Карнеги Меллон университеті мен Google AI зерттеушілері жасаған инновациялық тіл үлгісі. Оның архитектурасы BERT және басқа тіл үлгілерінде де қолданылатын трансформатор архитектурасына негізделген.
XLNet, керісінше, әртүрлі табиғи тілді өңдеу тапсырмаларында басқа үлгілерден асып түсуге мүмкіндік беретін революциялық дайындық стратегиясын ұсынады.
Бұл қалай жұмыс істейді?
XLNet алдыңғы сөздерге негізделген мәтін тізбегіндегі келесі сөзді болжауды қамтитын авто-регрессивті тілді модельдеу тәсілі арқылы жасалған.
XLNet, керісінше, солдан оңға немесе оңнан солға тәсілді қолданатын басқа тіл үлгілерінен айырмашылығы, сөз тіркесіндегі сөздердің барлық ықтимал ауыстыруларын бағалайтын екі жақты әдісті қолданады. Бұл ұзақ мерзімді сөздік қатынастарды анықтауға және дәлірек болжау жасауға мүмкіндік береді.
XLNet өзінің революциялық дайындық стратегиясына қосымша салыстырмалы позициялық кодтау және сегмент деңгейіндегі қайталану механизмі сияқты күрделі әдістерді біріктіреді.
Бұл стратегиялар модельдің жалпы өнімділігіне ықпал етеді және оған тілді аудару, көңіл-күйді талдау және аталған нысанды анықтау сияқты табиғи тілді өңдеу тапсырмаларының кең ауқымын өңдеуге мүмкіндік береді.
XLNet үшін пайдалану аймақтары
XLNet-тің күрделі мүмкіндіктері мен бейімділігі оны табиғи тілді өңдеу қолданбаларының кең ауқымы үшін тиімді құрал етеді, соның ішінде чат-боттар мен виртуалды көмекшілер, тіл аудармасы және көңіл-күйді талдау.
Оның үздіксіз дамуы және бағдарламалық жасақтамамен және қолданбалармен біріктірілуі болашақта одан да қызықты пайдалану жағдайларына әкеледі.
6. ELECTRA
ELECTRA — Google зерттеушілері жасаған табиғи тілді өңдеудің озық үлгісі. Ол «Токенді ауыстыруды дәл жіктейтін кодтарды тиімді үйрену» дегенді білдіреді және өзінің ерекше дәлдігі мен жылдамдығымен танымал.
Бұл қалай жұмыс істейді?
ELECTRA мәтін реті таңбалауыштарының бір бөлігін өндірілген таңбалауыштармен ауыстыру арқылы жұмыс істейді. Модельдің мақсаты - әрбір ауыстыру таңбалауышы заңды немесе жалған екенін дұрыс болжау. ELECTRA нәтижесінде мәтін тізбегіндегі сөздер арасындағы контекстік байланыстарды тиімдірек сақтауды үйренеді.
Сонымен қатар, ELECTRA нақтыларды жасырмай, жалған таңбалауыштарды жасайтындықтан, ол стандартты бетперделенген тіл үлгілері сияқты шектен тыс алаңдаушылықтарды сезінбестен, айтарлықтай үлкен оқу жиынтықтары мен оқу кезеңдерін пайдалана алады.
Қолдану аймақтары
ELECTRA-ны мәтіннің эмоционалды реңкін анықтауды талап ететін сезімді талдау үшін де пайдалануға болады.
Бетперделенген және жасырылған мәтіннен үйрену мүмкіндігіне ие бола отырып, ELECTRA тілдік нәзіктіктерді жақсырақ түсінуге және маңыздырақ түсініктерді жеткізуге мүмкіндік беретін дәлірек сезімді талдау үлгілерін жасау үшін пайдаланылуы мүмкін.
7. Т5
T5 немесе Text-to-Text Transfer Transformer – Google AI тілінің трансформаторына негізделген тіл үлгісі. Ол кіріс мәтінін шығыс мәтінге икемді түрде аудару арқылы әртүрлі табиғи тілді өңдеу тапсырмаларын орындауға арналған.
Бұл қалай жұмыс істейді?
T5 Transformer архитектурасына негізделген және мәтіндік деректердің үлкен көлемін бақылаусыз оқыту арқылы оқытылды. Т5, алдыңғы тілдік үлгілерден айырмашылығы, тілді түсіну, сұраққа жауап беру, қорытындылау және аудару сияқты әртүрлі тапсырмалар бойынша дайындалады.
Бұл T5-ке тапсырмаға азырақ енгізуде үлгіні дәл баптау арқылы көптеген тапсырмаларды орындауға мүмкіндік береді.
T5 қайда пайдаланады?
T5 табиғи тілді өңдеуде бірнеше әлеуетті қолданбаларға ие. Ол табиғи тіл енгізуін түсінуге және оған жауап беруге қабілетті чат-боттарды, виртуалды көмекшілерді және басқа да сөйлесетін AI жүйелерін жасау үшін пайдаланылуы мүмкін. T5 тілін аудару, қорытындылау және мәтінді аяқтау сияқты әрекеттер үшін де пайдаланылуы мүмкін.
T5 Google компаниясының ашық көзімен қамтамасыз етілген және мәтінді санаттау, сұрақтарға жауап беру және машиналық аударма сияқты әртүрлі қолданбалар үшін NLP қауымдастығы тарапынан кеңінен қолданылды.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) — Google AI тілі арқылы жасалған жетілдірілген тіл үлгісі. Ол күрделірек тілдік тапсырмаларға өсіп келе жатқан сұранысты қанағаттандыру үшін табиғи тілді өңдеу үлгілерінің өнімділігін жақсартуға арналған.
Бұл қалай жұмыс істейді?
BERT және GPT сияқты көптеген басқа танымал тіл үлгілеріне ұқсас, PaLM трансформаторға негізделген модель болып табылады. Дегенмен, оның дизайны мен оқыту әдістемесі оны басқа модельдерден ерекшелендірді.
Өнімділік пен жалпылау дағдыларын жақсарту үшін PaLM модельге бір уақытта көптеген қиындықтардан үйренуге мүмкіндік беретін көп тапсырманы оқыту парадигмасын пайдалана отырып оқытылады.
PaLM-ді қайда пайдаланамыз?
Пальманы әртүрлі NLP тапсырмалары үшін, әсіресе табиғи тілді терең түсінуді талап ететін тапсырмалар үшін пайдалануға болады. Бұл сезімді талдау, сұрақтарға жауап беру, тілді модельдеу, машиналық аударма және басқа да көптеген нәрселер үшін пайдалы.
Чат-боттар, виртуалды көмекшілер және дауысты тану жүйелері сияқты әртүрлі бағдарламалар мен құралдардың тілді өңдеу дағдыларын жақсарту үшін оларды оларға қосуға болады.
Тұтастай алғанда, PaLM – тілдерді өңдеу мүмкіндіктерін кеңейту мүмкіндігіне байланысты кең ауқымды ықтимал қолданбалы перспективалы технология.
қорытынды
Ақырында, табиғи тілді өңдеу (NLP) технологиямен қарым-қатынасымызды өзгертті, бұл бізге машиналармен адамға ұқсас сөйлеуге мүмкіндік берді.
NLP соңғы жетістіктерге байланысты бұрынғыдан да дәлірек және тиімдірек өсті машина оқыту, әсіресе GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA және PaLM сияқты ауқымды тілдік модельдерді құруда.
NLP дамып келе жатқанда, біз технологиямен байланысымызды, бір-бірімізбен қарым-қатынасымызды және адам тілінің күрделілігін түсінуді өзгертуге әлеуеті бар анағұрлым күшті және күрделі тіл үлгілерінің пайда болуын күтуіміз мүмкін.
пікір қалдыру