ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) បានផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលយើងភ្ជាប់ជាមួយម៉ាស៊ីន។ ឥឡូវនេះ កម្មវិធី និងកម្មវិធីរបស់យើងអាចដំណើរការ និងយល់ភាសាមនុស្សបាន។
ក្នុងនាមជាវិន័យនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត NLP ផ្តោតលើអន្តរកម្មភាសាធម្មជាតិរវាងកុំព្យូទ័រ និងមនុស្ស។
វាជួយម៉ាស៊ីនក្នុងការវិភាគ យល់ និងសំយោគភាសារបស់មនុស្ស ដោយបើកកម្មវិធីជាច្រើនដូចជា ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ ការបកប្រែដោយម៉ាស៊ីន ការវិភាគមនោសញ្ចេតនានិង chatbots ។
វាបានបង្កើតការអភិវឌ្ឍន៍ដ៏ធំសម្បើមក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យម៉ាស៊ីនមិនត្រឹមតែអាចយល់ភាសាប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងប្រើប្រាស់វាប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត និងសមរម្យទៀតផង។
នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងពិនិត្យមើលគំរូភាសា NLP ផ្សេងៗគ្នា។ ដូច្នេះសូមតាមដានមើលម៉ូដទាំងនេះ!
1. BERT
BERT (តំណាងអ៊ិនកូដពីរទិសពីប្លែង) គឺជាគំរូភាសាដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) ដ៏ទំនើបមួយ។ វាត្រូវបានបង្កើតឡើងក្នុងឆ្នាំ 2018 ដោយ g និងត្រូវបានផ្អែកលើស្ថាបត្យកម្ម Transformer, a បណ្តាញសរសៃប្រសាទ បង្កើតឡើងដើម្បីបកស្រាយការបញ្ចូលតាមលំដាប់លំដោយ។
BERT គឺជាគំរូភាសាដែលបានបណ្តុះបណ្តាលជាមុន ដែលមានន័យថា វាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យអត្ថបទ ដើម្បីទទួលស្គាល់គំរូ និងរចនាសម្ព័ន្ធភាសាធម្មជាតិ។
BERT គឺជាគំរូទ្វេទិស ដែលមានន័យថា វាអាចយល់បាននូវបរិបទ និងអត្ថន័យនៃពាក្យ អាស្រ័យលើទាំងឃ្លាពីមុន និងឃ្លាបន្ទាប់របស់វា ដែលធ្វើឱ្យវាកាន់តែជោគជ័យក្នុងការយល់ដឹងពីអត្ថន័យនៃប្រយោគស្មុគស្មាញ។
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
ការរៀនដែលគ្មានការត្រួតពិនិត្យត្រូវបានប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាល BERT លើទិន្នន័យអត្ថបទយ៉ាងច្រើន។ BERT ទទួលបានសមត្ថភាពក្នុងការស្វែងរកពាក្យដែលបាត់នៅក្នុងប្រយោគ ឬដើម្បីចាត់ថ្នាក់ប្រយោគអំឡុងពេលហ្វឹកហាត់។
ដោយមានជំនួយពីវគ្គបណ្តុះបណ្តាលនេះ BERT អាចបង្កើតការបង្កប់ដែលមានគុណភាពខ្ពស់ ដែលអាចត្រូវបានអនុវត្តចំពោះកិច្ចការផ្សេងៗនៃ NLP រួមទាំងការវិភាគមនោសញ្ចេតនា ការបែងចែកអត្ថបទ សំណួរ-ចម្លើយ និងច្រើនទៀត។
លើសពីនេះទៀត BERT អាចត្រូវបានកែលម្អលើគម្រោងជាក់លាក់មួយ ដោយប្រើប្រាស់សំណុំទិន្នន័យតូចជាង ដើម្បីផ្តោតលើកិច្ចការនោះជាពិសេស។
តើ Bert ប្រើនៅឯណា?
BERT ត្រូវបានប្រើប្រាស់ជាញឹកញាប់នៅក្នុងកម្មវិធី NLP ដ៏ពេញនិយមជាច្រើន។ ជាឧទាហរណ៍ Google បានប្រើវាដើម្បីបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃលទ្ធផលម៉ាស៊ីនស្វែងរករបស់ខ្លួន ខណៈដែល Facebook បានប្រើវាដើម្បីកែលម្អក្បួនដោះស្រាយការណែនាំរបស់ខ្លួន។
BERT ក៏ត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងការវិភាគមនោសញ្ចេតនា chatbot ការបកប្រែតាមម៉ាស៊ីន និងការយល់ភាសាធម្មជាតិ។
លើសពីនេះ BERT ត្រូវបានជួលឱ្យធ្វើការជាច្រើនកន្លែង ការសិក្សាស្រាវជ្រាវ ឯកសារដើម្បីកែលម្អការអនុវត្តនៃគំរូ NLP លើកិច្ចការផ្សេងៗ។ សរុបមក BERT បានក្លាយជាឧបករណ៍ដែលមិនអាចខ្វះបានសម្រាប់អ្នកសិក្សា និងអ្នកអនុវត្ត NLP ហើយឥទ្ធិពលរបស់វាទៅលើវិន័យត្រូវបានព្យាករណ៍ថានឹងកើនឡើងបន្ថែមទៀត។
2. Roberta
RoBERTa (វិធីសាស្រ្ត BERT Optimized យ៉ាងរឹងមាំ) គឺជាគំរូភាសាសម្រាប់ដំណើរការភាសាធម្មជាតិដែលចេញផ្សាយដោយ Facebook AI ក្នុងឆ្នាំ 2019។ វាគឺជាកំណែដែលបានកែលម្អរបស់ BERT ក្នុងគោលបំណងយកឈ្នះលើគុណវិបត្តិមួយចំនួននៃគំរូ BERT ដើម។
RoBERTa ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលក្នុងលក្ខណៈស្រដៀងនឹង BERT លើកលែងតែ RoBERTa ប្រើប្រាស់ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលបន្ថែម និងកែលម្អដំណើរការបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីទទួលបានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។
RoBERTa ដូចជា BERT គឺជាគំរូភាសាដែលបានទទួលការបណ្តុះបណ្តាលជាមុន ដែលអាចត្រូវបានកែសម្រួលយ៉ាងល្អ ដើម្បីសម្រេចបាននូវភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់លើការងារដែលបានផ្តល់ឱ្យ។
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
RoBERTa ប្រើយុទ្ធសាស្ត្រសិក្សាដែលគ្រប់គ្រងដោយខ្លួនឯងដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យអត្ថបទដែលមានបរិមាណច្រើន។ វារៀនដើម្បីទស្សន៍ទាយពាក្យដែលបាត់នៅក្នុងប្រយោគ និងចាត់ថ្នាក់ឃ្លាទៅជាក្រុមផ្សេងគ្នាអំឡុងពេលហ្វឹកហាត់។
RoBERTa ក៏ប្រើវិធីសាស្រ្តបណ្តុះបណ្តាលស្មុគ្រស្មាញជាច្រើនផងដែរ ដូចជាការបិទបាំងថាមវន្ត ដើម្បីបង្កើនសមត្ថភាពរបស់ម៉ូដែលក្នុងការធ្វើឱ្យមានទិន្នន័យថ្មី។
លើសពីនេះ ដើម្បីបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវរបស់វា RoBERTa ប្រើប្រាស់ទិន្នន័យយ៉ាងច្រើនពីប្រភពជាច្រើន រួមមាន Wikipedia, Common Crawl និង BooksCorpus ។
តើយើងអាចប្រើ Roberta នៅឯណា?
Roberta ត្រូវបានគេប្រើជាទូទៅសម្រាប់ការវិភាគមនោសញ្ចេតនា ការបែងចែកអត្ថបទ។ អង្គភាពដែលមានឈ្មោះ ការកំណត់អត្តសញ្ញាណ ការបកប្រែម៉ាស៊ីន និងការឆ្លើយសំណួរ។
វាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីទាញយកការយល់ដឹងពាក់ព័ន្ធពីទិន្នន័យអត្ថបទដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធដូចជា ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គមការពិនិត្យអ្នកប្រើប្រាស់ អត្ថបទព័ត៌មាន និងប្រភពផ្សេងៗទៀត។
RoBERTa ត្រូវបានប្រើប្រាស់នៅក្នុងកម្មវិធីជាក់លាក់បន្ថែមទៀត ដូចជាការសង្ខេបឯកសារ ការបង្កើតអត្ថបទ និងការទទួលស្គាល់ការនិយាយ បន្ថែមពីលើកិច្ចការ NLP សាមញ្ញទាំងនេះ។ វាក៏ត្រូវបានគេប្រើដើម្បីកែលម្អ chatbots ជំនួយការនិម្មិត និងភាពត្រឹមត្រូវនៃប្រព័ន្ធ AI ការសន្ទនាផ្សេងទៀត។
3. GPT-3 របស់ OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) គឺជាគំរូភាសា OpenAI ដែលបង្កើតការសរសេរដូចមនុស្សដោយប្រើបច្ចេកទេសសិក្សាជ្រៅ។ GPT-3 គឺជាគំរូភាសាដ៏ធំបំផុតមួយដែលមិនធ្លាប់មានដែលបានសាងសង់ ជាមួយនឹងប៉ារ៉ាម៉ែត្រ 175 ពាន់លាន។
គំរូនេះត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យអត្ថបទជាច្រើន រួមទាំងសៀវភៅ ឯកសារ និងគេហទំព័រ ហើយឥឡូវនេះវាអាចបង្កើតខ្លឹមសារលើប្រធានបទផ្សេងៗបាន។
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
GPT-3 បង្កើតអត្ថបទដោយប្រើវិធីសាស្រ្តសិក្សាដែលគ្មានការត្រួតពិនិត្យ។ នេះបញ្ជាក់ថាគំរូមិនត្រូវបានបង្រៀនដោយចេតនាដើម្បីអនុវត្តការងារជាក់លាក់ណាមួយនោះទេ ប៉ុន្តែផ្ទុយទៅវិញរៀនបង្កើតអត្ថបទដោយកត់សម្គាល់គំរូនៅក្នុងបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យអត្ថបទ។
តាមរយៈការបណ្តុះបណ្តាលវាលើសំណុំទិន្នន័យជាក់លាក់នៃកិច្ចការតូចជាង នោះគំរូអាចនឹងត្រូវបានកែសម្រួលយ៉ាងល្អសម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់ដូចជាការបំពេញអត្ថបទ ឬការវិភាគអារម្មណ៍។
តំបន់នៃការប្រើប្រាស់
GPT-3 មានកម្មវិធីជាច្រើនក្នុងវិស័យដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។ ការបញ្ចប់អត្ថបទ ការបកប្រែភាសា ការវិភាគមនោសញ្ចេតនា និងកម្មវិធីផ្សេងទៀតអាចធ្វើទៅបានជាមួយគំរូ។ GPT-3 ក៏ត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតកំណាព្យ រឿងព័ត៌មាន និងកូដកុំព្យូទ័រផងដែរ។
កម្មវិធី GPT-3 ដ៏មានសក្តានុពលបំផុតមួយគឺការបង្កើត chatbots និងជំនួយការនិម្មិត។ ដោយសារតែគំរូអាចបង្កើតអត្ថបទដូចមនុស្ស វាពិតជាស័ក្តិសមសម្រាប់កម្មវិធីសន្ទនា។
GPT-3 ក៏ត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតមាតិកាដែលតម្រូវសម្រាប់គេហទំព័រ និងវេទិកាប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម ក៏ដូចជាដើម្បីជួយក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ និងការស្រាវជ្រាវ។
4. GPT-4
GPT-4 គឺជាគំរូភាសាថ្មីបំផុត និងទំនើបបំផុតនៅក្នុងស៊េរី GPT របស់ OpenAI ។ ជាមួយនឹងប៉ារ៉ាម៉ែត្រដ៏គួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើល 10 ពាន់ពាន់លាន វាត្រូវបានព្យាករណ៍ថានឹងដំណើរការ និងប្រសើរជាងអ្នកកាន់តំណែងមុនរបស់ខ្លួនគឺ GPT-3 និងក្លាយជាម៉ូដែល AI ដ៏មានឥទ្ធិពលបំផុតមួយរបស់ពិភពលោក។
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
GPT-4 បង្កើតអត្ថបទភាសាធម្មជាតិដោយប្រើស្មុគ្រស្មាញ ក្បួនដោះស្រាយការសិក្សាស៊ីជម្រៅ. វាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើសំណុំទិន្នន័យអត្ថបទដ៏ធំដែលរួមមានសៀវភៅ ទិនានុប្បវត្តិ និងគេហទំព័រ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យវាបង្កើតខ្លឹមសារលើប្រធានបទដ៏ធំទូលាយមួយ។
លើសពីនេះ តាមរយៈការបណ្តុះបណ្តាលវាលើសំណុំទិន្នន័យជាក់លាក់នៃកិច្ចការតូចជាង GPT-4 អាចនឹងត្រូវបានកែសម្រួលយ៉ាងល្អសម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់ដូចជា ការឆ្លើយសំណួរ ឬការសង្ខេប។
តំបន់នៃការប្រើប្រាស់
ដោយសារតែទំហំដ៏ធំ និងសមត្ថភាពល្អរបស់វា GPT-4 ផ្តល់នូវកម្មវិធីជាច្រើន
ការប្រើប្រាស់ដ៏ជោគជ័យបំផុតមួយរបស់វាគឺនៅក្នុងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ ដែលវាអាចត្រូវបានគេប្រើប្រាស់ អភិវឌ្ឍ chatbotsជំនួយការនិម្មិត និងប្រព័ន្ធបកប្រែភាសាដែលមានសមត្ថភាពផលិតការឆ្លើយតបជាភាសាធម្មជាតិដែលស្ទើរតែមិនអាចបែងចែកបានពីអ្នកដែលផលិតដោយមនុស្ស។
GPT-4 ក៏អាចត្រូវបានប្រើក្នុងការអប់រំផងដែរ។
គោលគំនិតនេះអាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធបង្រៀនឆ្លាតវៃដែលមានសមត្ថភាពសម្របខ្លួនទៅនឹងរចនាប័ទ្មសិក្សារបស់សិស្ស និងផ្តល់នូវមតិកែលម្អ និងជំនួយផ្ទាល់ខ្លួន។ នេះអាចជួយលើកកម្ពស់គុណភាពអប់រំ និងធ្វើឱ្យការសិក្សាកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់មនុស្សគ្រប់គ្នា។
5. XLNet
XLNet គឺជាគំរូភាសាច្នៃប្រឌិតដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងក្នុងឆ្នាំ 2019 ដោយសាកលវិទ្យាល័យ Carnegie Mellon និងអ្នកស្រាវជ្រាវ Google AI ។ ស្ថាបត្យកម្មរបស់វាគឺផ្អែកលើស្ថាបត្យកម្មប្លែងដែលត្រូវបានប្រើផងដែរនៅក្នុង BERT និងគំរូភាសាផ្សេងទៀត។
ម៉្យាងវិញទៀត XLNet បង្ហាញនូវយុទ្ធសាស្ត្របណ្តុះបណ្តាលមុនបដិវត្តន៍ដែលអាចឱ្យវាដំណើរការបានប្រសើរជាងគំរូផ្សេងទៀតលើកិច្ចការផ្សេងៗនៃដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
XLNet ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយប្រើវិធីសាស្រ្តគំរូភាសាដែលតំរូវតាមស្វ័យប្រវត្ត ដែលរួមបញ្ចូលការទស្សន៍ទាយពាក្យបន្ទាប់ក្នុងលំដាប់អត្ថបទដោយផ្អែកលើពាក្យមុនៗ។
ម៉្យាងវិញទៀត XLNet ទទួលយកវិធីសាស្រ្តទ្វេទិសដែលវាយតម្លៃការផ្លាស់ប្តូរសក្តានុពលទាំងអស់នៃពាក្យនៅក្នុងឃ្លាមួយ ផ្ទុយពីគំរូភាសាផ្សេងទៀតដែលប្រើវិធីសាស្រ្តពីឆ្វេងទៅស្តាំ ឬពីស្តាំទៅឆ្វេង។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យវាចាប់យកទំនាក់ទំនងពាក្យរយៈពេលវែង និងធ្វើការទស្សន៍ទាយត្រឹមត្រូវបន្ថែមទៀត។
XLNet រួមបញ្ចូលគ្នានូវបច្ចេកទេសស្មុគ្រស្មាញដូចជាការអ៊ិនកូដទីតាំងដែលទាក់ទង និងយន្តការនៃការកើតឡើងវិញកម្រិតផ្នែកបន្ថែមលើយុទ្ធសាស្ត្រមុនការបណ្តុះបណ្តាលបដិវត្តរបស់វា។
យុទ្ធសាស្ត្រទាំងនេះរួមចំណែកដល់ការអនុវត្តរួមរបស់គំរូ ហើយអាចឱ្យវាដោះស្រាយកិច្ចការដំណើរការភាសាធម្មជាតិជាច្រើនដូចជា ការបកប្រែភាសា ការវិភាគមនោសញ្ចេតនា និងការកំណត់អត្តសញ្ញាណអង្គភាពដែលមានឈ្មោះ។
តំបន់នៃការប្រើប្រាស់សម្រាប់ XLNet
លក្ខណៈពិសេសដ៏ទំនើប និងការសម្របខ្លួនរបស់ XLNet ធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍ដ៏មានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់កម្មវិធីដំណើរការភាសាធម្មជាតិជាច្រើន រួមទាំង chatbots និងជំនួយការនិម្មិត ការបកប្រែភាសា និងការវិភាគមនោសញ្ចេតនា។
ការអភិវឌ្ឍន៍ និងការដាក់បញ្ចូលជាបន្តបន្ទាប់របស់វាជាមួយកម្មវិធី និងកម្មវិធី ស្ទើរតែប្រាកដជានាំឱ្យមានករណីប្រើប្រាស់គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍កាន់តែច្រើននាពេលអនាគត។
6. អេឡិចត្រូនិក
ELECTRA គឺជាគំរូដំណើរការភាសាធម្មជាតិដ៏ទំនើបមួយដែលបង្កើតឡើងដោយអ្នកស្រាវជ្រាវ Google ។ វាតំណាងឱ្យ "ការរៀនអ៊ិនកូដប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពដែលចាត់ថ្នាក់ការជំនួសសញ្ញាសម្ងាត់យ៉ាងត្រឹមត្រូវ" ហើយល្បីល្បាញសម្រាប់ភាពត្រឹមត្រូវ និងល្បឿនពិសេសរបស់វា។
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
ELECTRA ដំណើរការដោយជំនួសផ្នែកមួយនៃសញ្ញាសម្ងាត់លំដាប់អត្ថបទជាមួយនឹងនិមិត្តសញ្ញាដែលបានផលិត។ គោលបំណងរបស់គំរូគឺដើម្បីព្យាករណ៍ឱ្យបានត្រឹមត្រូវថាតើនិមិត្តសញ្ញាជំនួសនីមួយៗស្របច្បាប់ ឬក្លែងក្លាយ។ ELECTRA រៀនរក្សាទុកទំនាក់ទំនងតាមបរិបទរវាងពាក្យនៅក្នុងលំដាប់អត្ថបទកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពជាលទ្ធផល។
លើសពីនេះ ដោយសារតែ ELECTRA បង្កើតសញ្ញាសម្ងាត់មិនពិត ជាជាងការបិទបាំងធាតុពិត វាអាចប្រើឈុតបណ្តុះបណ្តាល និងរយៈពេលបណ្តុះបណ្តាលធំជាងនេះ ដោយមិនជួបប្រទះការព្រួយបារម្ភហួសហេតុដូចគ្នា ដែលគំរូភាសាបិទបាំងស្តង់ដារធ្វើ។
តំបន់នៃការប្រើប្រាស់
ELECTRA ក៏អាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការវិភាគអារម្មណ៍ដែលរួមបញ្ចូលការកំណត់អត្តសញ្ញាណសំឡេងអារម្មណ៍របស់អត្ថបទមួយ។
ជាមួយនឹងសមត្ថភាពរបស់ខ្លួនក្នុងការរៀនពីទាំងអត្ថបទដែលបិទបាំង និងមិនបានបិទបាំង ELECTRA អាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីបង្កើតគំរូការវិភាគមនោសញ្ចេតនាដែលមានភាពត្រឹមត្រូវជាងមុន ដែលអាចយល់បានកាន់តែច្បាស់អំពីភាពទន់ភ្លន់នៃភាសា និងផ្តល់នូវការយល់ដឹងកាន់តែមានន័យ។
៨.T១៤១៩
T5 ឬ Text-to-Text Transfer Transformer គឺជាគំរូភាសាដែលផ្អែកលើ Google AI Language transformer។ វាត្រូវបានបម្រុងទុកដើម្បីអនុវត្តភារកិច្ចដំណើរការភាសាធម្មជាតិផ្សេងៗគ្នាដោយការបកប្រែដោយភាពបត់បែននៃអត្ថបទបញ្ចូលទៅជាលទ្ធផលអត្ថបទ។
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
T5 ត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើស្ថាបត្យកម្ម Transformer ហើយត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដោយប្រើការរៀនដែលគ្មានការត្រួតពិនិត្យលើទិន្នន័យអត្ថបទដ៏ច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់។ T5 មិនដូចគំរូភាសាពីមុនទេ គឺត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើកិច្ចការជាច្រើន រួមទាំងការយល់ភាសា ការឆ្លើយសំណួរ ការសង្ខេប និងការបកប្រែ។
នេះអនុញ្ញាតឱ្យ T5 ធ្វើការងារជាច្រើនដោយធ្វើការកែតម្រូវគំរូលើធាតុបញ្ចូលដែលមិនសូវជាក់លាក់។
តើ T5 ប្រើនៅឯណា?
T5 មានកម្មវិធីសក្តានុពលជាច្រើនក្នុងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។ វាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើត chatbots ជំនួយការនិម្មិត និងប្រព័ន្ធ AI ការសន្ទនាផ្សេងទៀតដែលមានសមត្ថភាពយល់ដឹង និងឆ្លើយតបទៅនឹងការបញ្ចូលភាសាធម្មជាតិ។ T5 ក៏អាចត្រូវបានប្រើប្រាស់សម្រាប់សកម្មភាពដូចជា ការបកប្រែភាសា ការសង្ខេប និងការបំពេញអត្ថបទ។
T5 ត្រូវបានផ្តល់ប្រភពបើកចំហដោយ Google ហើយត្រូវបានទទួលយកយ៉ាងទូលំទូលាយដោយសហគមន៍ NLP សម្រាប់កម្មវិធីជាច្រើនដូចជា ការបែងចែកអត្ថបទ ការឆ្លើយសំណួរ និងការបកប្រែតាមម៉ាស៊ីន។
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) គឺជាគំរូភាសាកម្រិតខ្ពស់ដែលបង្កើតឡើងដោយ Google AI Language។ វាមានគោលបំណងធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវការអនុវត្តគំរូដំណើរការភាសាធម្មជាតិ ដើម្បីបំពេញតម្រូវការដែលកំពុងកើនឡើងសម្រាប់កិច្ចការភាសាដែលស្មុគស្មាញ។
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
ស្រដៀងទៅនឹងគំរូភាសាជាច្រើនផ្សេងទៀតដែលចូលចិត្តដូចជា BERT និង GPT PaLM គឺជាគំរូដែលមានមូលដ្ឋានលើប្លែង។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វិធីសាស្រ្តនៃការរចនា និងការបណ្តុះបណ្តាលរបស់វាបានកំណត់វាខុសពីម៉ូដែលផ្សេងទៀត។
ដើម្បីកែលម្អការអនុវត្ត និងជំនាញទូទៅ PaLM ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដោយប្រើគំរូសិក្សាពហុមុខងារ ដែលអាចឱ្យគំរូរៀនក្នុងពេលដំណាលគ្នាពីបញ្ហាប្រឈមជាច្រើន។
តើយើងប្រើ PaLM នៅឯណា?
ដូងអាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់ភារកិច្ច NLP ផ្សេងៗគ្នា ជាពិសេសការងារដែលអំពាវនាវឱ្យយល់យ៉ាងស៊ីជម្រៅនៃភាសាធម្មជាតិ។ វាមានប្រយោជន៍សម្រាប់ការវិភាគមនោសញ្ចេតនា ការឆ្លើយសំណួរ គំរូភាសា ការបកប្រែម៉ាស៊ីន និងអ្វីៗជាច្រើនទៀត។
ដើម្បីកែលម្អជំនាញដំណើរការភាសានៃកម្មវិធី និងឧបករណ៍ផ្សេងៗដូចជា chatbots ជំនួយនិម្មិត និងប្រព័ន្ធសម្គាល់សំឡេង វាក៏អាចត្រូវបានបន្ថែមទៅក្នុងពួកវាផងដែរ។
សរុបមក PaLM គឺជាបច្ចេកវិទ្យាដ៏ជោគជ័យមួយដែលមានកម្មវិធីជាច្រើនដែលអាចធ្វើទៅបាន ដោយសារសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការបង្កើនសមត្ថភាពដំណើរការភាសា។
សន្និដ្ឋាន
ទីបំផុត ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) បានផ្លាស់ប្តូរវិធីដែលយើងភ្ជាប់ជាមួយបច្ចេកវិទ្យា ដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងនិយាយជាមួយម៉ាស៊ីនក្នុងលក្ខណៈដូចមនុស្សកាន់តែច្រើន។
NLP បានរីកចម្រើនកាន់តែត្រឹមត្រូវ និងមានប្រសិទ្ធភាពជាងពេលមុន ដោយសារតែការទម្លាយថ្មីៗនៅក្នុង ការរៀនម៉ាស៊ីនជាពិសេសនៅក្នុងការសាងសង់គំរូភាសាខ្នាតធំដូចជា GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA និង PaLM។
នៅពេលដែល NLP រីកចម្រើន យើងអាចរំពឹងថានឹងឃើញគំរូភាសាដែលមានថាមពល និងស្មុគ្រស្មាញកាន់តែខ្លាំងឡើង ដោយមានសក្តានុពលក្នុងការបំប្លែងពីរបៀបដែលយើងភ្ជាប់ជាមួយបច្ចេកវិទ្យា ទំនាក់ទំនងគ្នាទៅវិញទៅមក និងស្វែងយល់ពីភាពស្មុគស្មាញនៃភាសារបស់មនុស្ស។
សូមផ្ដល់យោបល់