Сіз компьютерлер адам жаза алатын мәтіндерге дерлік ұқсас мәтіндер шығара алатынын білесіз бе?
AI жетістіктерінің арқасында біз үлкен тіл үлгілеріндегі толқынның куәсі болып отырмыз.
Енді олар бұрын-соңды болмаған ауқымда жұмыс істеп жатыр!
Біз бұл модельдерді әртүрлі қызықты жағдайларда пайдалана аламыз. Бұл мақалада біз үлкен тіл үлгілерінің кейбір қызықты қолданбаларын қарастырамыз.
Үлкен тілдік модельдер деп нені айтамыз?
Үлкен тілдік модельдер - бұл адам тілін түсіндіру және жасау үшін жасалған AI үлгілері. Бұл модельдер машинада оқытудың жетілдірілген тәсілдерін қолданады.
Мысалы, олар пайдаланады терең білім алу мәтіндік деректердің үлкен көлемін зерттеу. Және олар табиғи тіл үлгілері мен құрылымдарын түсінеді.
Модельдер кітаптар, қағаздар және веб-беттер сияқты ауқымды деректер жинақтарында оқытылады. Осылайша олар адам тілінің қыр-сырын түсіне алады. Осылайша, олар адам жазған материалдан айырмашылығы жоқ мазмұнды жасай алады.
Бұл тілдік үлгілердің қандай мысалдары бар?
- GPT-3:Бұл OpenAI жасаған, мәтінді құруға, сұрақтарға жауап беруге және басқа да көптеген NLP тапсырмаларын орындауға қабілетті алдыңғы қатарлы тіл үлгісі.
- БЕРТ: Бұл жасаған күшті тіл үлгісі Google ол сұраққа жауап беру және тілдік аударма сияқты кейбір тапсырмалар үшін қолданылуы мүмкін.
- XLNet: Бұл жетілдірілген тіл үлгісін Google және Карнеги Меллон университеттері жасаған және оны түсіну мен шынайы тілді шығаруды жақсарту үшін жаңа оқыту әдісін пайдаланады.
- Роберта: Бұл тіл үлгісін Facebook жасаған және BERT архитектурасына негізделген. Ол табиғи тілді өңдеуді қамтитын әртүрлі қолданбаларда ең озық өнімділікке қол жеткізді.
- T5: мәтінді мәтінге тасымалдау трансформаторы жасаған Google және табиғи тілді өңдеуді қамтитын әртүрлі мақсаттарға бейімделуі мүмкін.
- GShard: Google кең ауқымды тіл үлгілерін үйрету үшін пайдаланылуы мүмкін бөлінген оқыту жүйесін жасады.
- Мегатрон: NVIDIA's 8.3 миллиардқа дейінгі параметрлері бар модельдерді жаттықтыратын жоғары тиімді тілдік модельді оқыту жүйесі.
- АЛБЕРТ: Бұл Google және Чикагодағы Toyota технологиялық институты жасаған BERT-тің тиімдірек және масштабталатын «жеңіл» нұсқасы.
- ELECTRA: Google және Стэнфорд университеті төменгі ағындағы тапсырмалардағы өнімділігін арттыру үшін «дискриминациялық алдын ала оқыту» деп аталатын жаңа дайындық стратегиясын қолданатын тіл үлгісін жасады.
- Реформатор: Бұл Google тілінің моделі, ол жылдамырақ қорытынды жасау арқылы үлкен үлгілерді үйретуге мүмкіндік беретін тиімдірек назар аудару механизмін қолданады.
Сонымен, бұл үлкен тілдік модельдерді қолдану жағдайлары қандай?
Үлкен тілдік модельдерді қолданудың маңызды жағдайлары
Сезім талдауы
Бұл үлгілер мәтінді бағалай алады және көңіл-күйдің жақсы, теріс немесе бейтарап екенін шеше алады. Көбінесе олар табиғи тілді өңдеуді және қолданады машина оқыту мұны істеу тәсілдері.
Сөз тіркесіндегі сөздердің контексті мен мағынасын тану қабілетіне байланысты BERT және RoBERTA сияқты модельдер қолданылады. көңіл-күйді талдау.
Сезімдерді талдау тілдік модельдер арқылы барған сайын дәл әрі тиімді болып келеді. Біз көңіл-күйді талдауды маркетинг, тұтынушыларға қызмет көрсету және т.б. сияқты секторлардың кең ауқымында пайдалана аламыз.
Чат-боттар және сөйлесу агенттері
Сөйлесу агенттері мен чат-боттар қолданбалардың кең ауқымында танымал бола бастады. Біз оларды тұтынушыларға қызмет көрсету мен сатуда, сондай-ақ білім беру мен денсаулық сақтауда пайдалана аламыз. Бұл жүйелердің негізінде үлкен тілдік модельдер жатыр.
Олар табиғи тілде адамның енгізуін түсіндіре және жауап бере алады. GPT-3 және BERT сияқты модельдер қызықтырақ жауаптар жасау үшін жиі чат-боттарда қолданылады.
Бұл модельдер мәтіндік деректердің үлкен көлеміне үйретілген. Олар адамның тіл үлгілері мен құрылымдарын түсініп, еліктейді. Чат-боттар тұтынушылардың қатысуын айтарлықтай жақсарта алады.
Тілдік аударма
Біз үлкен тіл үлгілерінің арқасында мәтінді бір тілден екінші тілге ерекше дәлдікпен аудара аламыз. Бұл модельдер бірнеше тілдің қыр-сырын түсінеді. Және олар көптілді мәтіндік деректердің үлкен көлеміне үйрену арқылы бір-бірімен байланысты.
Танымал тілдегі аударма үлгілеріне OpenAI GPT-3, Facebook M2M-100 және Google Neural Machine Translation (NMT) жатады. Осы модельдер әкелген революциялық өзгерістерге байланысты қазір бүкіл әлемдегі адамдармен қарым-қатынас жасау әлдеқайда оңай.
Мәтінді қорытындылау
Мәтінді қорытындылау – негізгі ойларды сақтай отырып, ұзақ мәтінді қысқаша қысқарту процесі. Үлкен тіл үлгілері мәтіннің құрылымын тексеріп, түсіне алады. Бұл оларға нақты қорытындыларды беруге мүмкіндік береді, бұл оларды осы салада өте пайдалы етеді.
Мәтіндік жиынтық тапсырмалар үшін BERT және GPT-3 сияқты үлгілер қолданылған. Олар құжаттың негізгі идеяларын қамтитын қорытындыларды шығаруда керемет тиімділікті көрсетеді.
Біз бұқаралық ақпарат құралдарында, заңда және білім беруде өмірлік маңызы бар ұзақ мәтіннен ақпаратты ала аламыз.
Сұрақ-жауап
Құрылғыны сұрақпен қамтамасыз ету және оның тиісті жауап беруін күту табиғи тілді өңдеуде сұраққа жауап беру деп аталады. GPT-3 және BERT сияқты үлкен тіл үлгілері осы мақсатты ескере отырып жасалған.
Бұл модельдер кіріс сұрауын тексереді және деректерден ең сәйкес ақпаратты таңдайды.
Бұл модельдер кіріс сұрауын зерттейді және ақпараттың үлкен көлемінен ең сәйкес деректерді таңдайды. Бұл күрделі пайдалану арқылы мүмкін болады нейрондық желілер.
Осы үлгілердің күшімен біз күрделі мәселелердің шешімдерін табуға арналған жүйелерді жасай аламыз. Бұл біздің оқу және шешім қабылдау қабілетімізді арттырады.
Мазмұнды құру және мәтінді құру
Үлкен тіл үлгілері әртүрлі секторлар үшін жоғары сапалы, тартымды мазмұнды жасайды. Бұл модельдер мақалаларды, әлеуметтік желідегі жазбаларды, өнім сипаттамаларын және т.б. құра алады. Мысалы, GPT-3 бұл жағдайда танымал модель болып табылады.
Ол адам жазған мәтіннен айыру қиын мазмұнды жасайды. Осы үлгілерді пайдалану арқылы компаниялар уақыт пен шығындарды үнемдей алады. Олар аудиториямен оңай байланыса алады.
Сөйлеуді тану және сөйлеуді мәтінге транскрипциялау
Сөйлеуді тану және сөйлеуді мәтінге транскрипциялау екеуі де үлкен тіл үлгілерін пайдаланады.
Бұл модельдер, атап айтқанда, аудио деректерге үйретілген. Және олар озық жұмыс істейді машинаны оқыту алгоритмдері ауызекі сөздерді мәтінге дәл көшіру. Facebook AI әзірлеген Wav2vec - сөйлеуді тану үшін қолданылатын тіл үлгісінің бір мысалы.
Бұл модель дыбыс кірістерінен сәйкес сипаттамаларды тануға және шығаруға үйретілген. Оны сөйлеуді тану немесе басқа табиғи тілді өңдеу тапсырмалары үшін пайдалануға болады.
Компаниялар транскрипция қызметтерінің сапасы мен жылдамдығын арттыра алады, сонымен бірге шығындарды төмендетеді және ауқымды тіл үлгілерін қабылдау арқылы тиімділікті арттырады.
Қорытынды, болашақ қандай болады?
Үлкен тілдік модельдер әртүрлі салаларда маңызды рөл атқарады. Зерттеушілер мен әзірлеушілер бұл модельдерді күштірек ету үшін жақсартуға тырысуда.
Біз контекстті жақсырақ түсініп, тиімділігі мен дәлдігін арттыра аламыз. Сондай-ақ, біз әртүрлі платформалардағы интуитивті және үздіксіз пайдаланушы тәжірибесін пайдалана аламыз.
Олар біздің қарым-қатынасымызды және технологиямен араласуымызды өзгерте алады.
пікір қалдыру