តើអ្នកដឹងទេថាកុំព្យូទ័រអាចបង្កើតអត្ថបទដែលស្រដៀងគ្នានឹងអ្វីដែលមនុស្សអាចសរសេរបាន?
សូមអរគុណចំពោះភាពជឿនលឿនក្នុង AI យើងកំពុងឃើញរលកនៃគំរូភាសាធំ។
ឥឡូវនេះពួកគេកំពុងធ្វើការលើមាត្រដ្ឋានដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមក!
យើងអាចប្រើម៉ូដែលទាំងនេះក្នុងករណីដែលគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ជាច្រើនប្រភេទ។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងពិនិត្យមើលកម្មវិធីដ៏គួរឱ្យរំភើបមួយចំនួននៃគំរូភាសាធំៗ។
តើយើងមានន័យយ៉ាងណាចំពោះគំរូភាសាធំ?
គំរូភាសាធំគឺជាគំរូ AI ដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីបកស្រាយ និងបង្កើតភាសារបស់មនុស្ស។ ម៉ូដែលទាំងនេះប្រើវិធីសាស្រ្តរៀនម៉ាស៊ីនកម្រិតខ្ពស់។
ឧទាហរណ៍ពួកគេប្រើ ការរៀនសូត្រជ្រៅ ដើម្បីពិនិត្យមើលបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យអត្ថបទ។ ហើយពួកគេយល់ពីលំនាំ និងរចនាសម្ព័ន្ធភាសាធម្មជាតិ។
គំរូត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំដូចជាសៀវភៅ ឯកសារ និងគេហទំព័រ។ វិធីនេះ ពួកគេអាចយល់បាននូវភាពស្មុគ្រស្មាញនៃភាសាមនុស្ស។ ដូច្នេះ ពួកគេអាចបង្កើតខ្លឹមសារដែលមិនអាចបែងចែកបានពីសម្ភារៈដែលសរសេរដោយមនុស្ស។
តើគំរូភាសាទាំងនេះមានអ្វីខ្លះ?
- GPT-3:នេះគឺជាគំរូភាសាទំនើបដែលបង្កើតឡើងដោយ OpenAI ដែលមានសមត្ថភាពបង្កើតអត្ថបទ ការឆ្លើយសំណួរ និងកិច្ចការផ្សេងៗរបស់ NLP
- បាស: នេះគឺជាគំរូភាសាដ៏មានអានុភាពដែលបង្កើតឡើងដោយ ក្រុមហ៊ុន google ដែលអាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់កិច្ចការមួយចំនួន ដូចជាការឆ្លើយសំណួរ និងការបកប្រែភាសា។
- XLNet: គំរូភាសាកម្រិតខ្ពស់នេះត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ Google និងសាកលវិទ្យាល័យ Carnegie Mellon និងប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសបណ្តុះបណ្តាលបែបប្រលោមលោក ដើម្បីបង្កើនការយល់ដឹង និងការផលិតភាសាពិតប្រាកដរបស់វា។
- រ៉ូប៊ឺតា: គំរូភាសានេះត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ Facebook និងផ្អែកលើស្ថាបត្យកម្ម BERT ។ វាសម្រេចបាននូវការអនុវត្តដ៏ទំនើបនៅលើកម្មវិធីជាច្រើនដែលពាក់ព័ន្ធនឹងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។
- T5: ឧបករណ៍បំលែងអត្ថបទទៅអត្ថបទត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ ក្រុមហ៊ុន google ហើយអាចត្រូវបានកែសម្រួលសម្រាប់គោលបំណងផ្សេងៗដែលពាក់ព័ន្ធនឹងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។
- GShard៖ Google បានបង្កើតក្របខណ្ឌបណ្តុះបណ្តាលដែលចែកចាយ ដែលអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូភាសាខ្នាតធំ។
- Megatron: របស់អិនវីឌី ប្រព័ន្ធហ្វឹកហ្វឺនគំរូភាសាដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ ដែលអាចបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលដែលមានប៉ារ៉ាម៉ែត្ររហូតដល់ 8.3 ពាន់លាន។
- អាល់ប៊ើត: វាគឺជាកំណែ "តិចតួច" ដែលមានប្រសិទ្ធភាព និងអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាននៃ BERT ដែលបង្កើតឡើងដោយ Google និង Toyota Technological Institute នៅទីក្រុង Chicago ។
- អេឡិចត្រូនិច: Google និងសាកលវិទ្យាល័យ Stanford បានបង្កើតគំរូភាសាដែលប្រើយុទ្ធសាស្រ្តបណ្តុះបណ្តាលមុនថ្មីហៅថា "ការបណ្តុះបណ្តាលមុនការរើសអើង" ដើម្បីបង្កើនការអនុវត្តរបស់ខ្លួនលើកិច្ចការខាងក្រោម។
- អ្នកកែខៃ: វាគឺជាគំរូភាសា Google ដែលប្រើយន្តការយកចិត្តទុកដាក់ដែលមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន ដើម្បីបើកការបណ្តុះបណ្តាលគំរូធំជាងមុន ជាមួយនឹងការសន្និដ្ឋានលឿនជាងមុន។
ដូច្នេះ តើអ្វីជាករណីប្រើប្រាស់នៃគំរូភាសាធំៗទាំងនេះ?
ករណីប្រើប្រាស់សំខាន់ៗនៃគំរូភាសាធំ
ការវិភាគមនោសញ្ចេតនា
គំរូទាំងនេះអាចវាយតម្លៃអត្ថបទ និងសម្រេចថាតើមនោសញ្ចេតនាល្អ អវិជ្ជមាន ឬអព្យាក្រឹត។ ភាគច្រើនពួកគេប្រើការកែច្នៃភាសាធម្មជាតិ និង ការរៀនម៉ាស៊ីន វិធីសាស្រ្តដើម្បីធ្វើរឿងនេះ។
ដោយសារតែសមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការទទួលស្គាល់បរិបទ និងអត្ថន័យនៃពាក្យនៅក្នុងឃ្លាមួយ គំរូដូចជា BERT និង RoBERTa ត្រូវបានប្រើប្រាស់សម្រាប់ ការវិភាគមនោសញ្ចេតនា.
ការវិភាគអារម្មណ៍កំពុងទទួលបានភាពច្បាស់លាស់ និងមានប្រសិទ្ធភាពកាន់តែខ្លាំងជាមួយនឹងគំរូភាសា។ យើងអាចប្រើការវិភាគមនោសញ្ចេតនាក្នុងវិស័យដ៏ធំមួយដូចជា ទីផ្សារ សេវាអតិថិជន និងច្រើនទៀត។
Chatbots និងភ្នាក់ងារសន្ទនា
ភ្នាក់ងារសន្ទនា និង chatbots កំពុងក្លាយជាការពេញនិយមនៅក្នុងកម្មវិធីដ៏ធំទូលាយមួយ។ យើងទទួលបានការប្រើប្រាស់វានៅក្នុងសេវាកម្មអតិថិជន និងការលក់ ក៏ដូចជាការអប់រំ និងការថែទាំសុខភាព។ គំរូភាសាធំៗគឺជាបេះដូងនៃប្រព័ន្ធទាំងនេះ។
ពួកគេអាចបកស្រាយ និងឆ្លើយតបទៅនឹងការបញ្ចូលរបស់មនុស្សជាភាសាធម្មជាតិ។ ម៉ូដែលដូចជា GPT-3 និង BERT ជាញឹកញាប់ត្រូវបានប្រើប្រាស់នៅក្នុង chatbots ដើម្បីបង្កើតការឆ្លើយតបដែលទាក់ទាញបន្ថែមទៀត។
ម៉ូដែលទាំងនេះត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើបរិមាណដ៏ធំសម្បើមនៃទិន្នន័យអត្ថបទ។ ពួកគេអាចយល់ និងត្រាប់តាមលំនាំ និងរចនាសម្ព័ន្ធភាសារបស់មនុស្ស។ Chatbots អាចបង្កើនការចូលរួមរបស់អតិថិជនយ៉ាងសំខាន់។
ការបកប្រែភាសា
យើងអាចបកប្រែអត្ថបទពីភាសាមួយទៅភាសាមួយដោយភាពជាក់លាក់អស្ចារ្យដោយសារគំរូភាសាធំៗ។ គំរូទាំងនេះយល់ពីភាពស្មុគស្មាញនៃភាសាជាច្រើន។ ហើយពួកគេទាក់ទងគ្នាទៅវិញទៅមកដោយការបណ្តុះបណ្តាលលើបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យអត្ថបទពហុភាសា។
គំរូបកប្រែភាសាដ៏ពេញនិយមរួមមាន OpenAI's GPT-3, Facebook's M2M-100 និង Google's Neural Machine Translation (NMT)។ ដោយសារតែការផ្លាស់ប្តូរបដិវត្តន៍ដែលនាំមកដោយគំរូទាំងនេះ ឥឡូវនេះវាងាយស្រួលជាងក្នុងការប្រាស្រ័យទាក់ទងជាមួយបុគ្គលទូទាំងពិភពលោក។
ការសង្ខេបអត្ថបទ
ការសង្ខេបអត្ថបទគឺជាដំណើរការនៃការកាត់បន្ថយអត្ថបទវែងមួយទៅជាសេចក្តីសង្ខេបខណៈពេលដែលរក្សាចំណុចសំខាន់ៗ។ គំរូភាសាធំ អាចពិនិត្យ និងយល់រចនាសម្ព័ន្ធនៃអត្ថបទ។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេផ្តល់នូវសេចក្តីសង្ខេបច្បាស់លាស់ ធ្វើឱ្យពួកគេមានប្រយោជន៍ក្នុងវិស័យនេះ។
សម្រាប់កិច្ចការសង្ខេបអត្ថបទ គំរូដូចជា BERT និង GPT-3 ត្រូវបានដាក់ពង្រាយ។ ពួកវាបង្ហាញពីប្រសិទ្ធភាពដ៏អស្ចារ្យក្នុងការផលិតសេចក្តីសង្ខេបដែលបង្កប់នូវគំនិតសំខាន់ៗរបស់ឯកសារ។
យើងអាចទាញយកព័ត៌មានពីអត្ថបទវែងដែលមានកម្មវិធីសំខាន់ក្នុងប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ ច្បាប់ និងការអប់រំ។
ការឆ្លើយសំណួរ
ការផ្តល់ម៉ាស៊ីនជាមួយនឹងសំណួរមួយ ហើយរំពឹងថាវានឹងចេញមកជាមួយនឹងការឆ្លើយតបដ៏សមស្របមួយ ត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាការឆ្លើយសំណួរនៅក្នុងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។ គំរូភាសាធំៗដូចជា GPT-3 និង BERT ត្រូវបានបង្កើតឡើងក្នុងគំនិតនេះ។
ម៉ូដែលទាំងនេះពិនិត្យមើលសំណួរបញ្ចូល ហើយជ្រើសរើសព័ត៌មានដែលពាក់ព័ន្ធបំផុតពីទិន្នន័យ។
ម៉ូដែលទាំងនេះពិនិត្យមើលសំណួរបញ្ចូល ហើយជ្រើសរើសទិន្នន័យដែលពាក់ព័ន្ធបំផុតពីចំនួនព័ត៌មានដ៏ច្រើន។ នេះអាចធ្វើទៅបានដោយប្រើស្មុគ្រស្មាញ បណ្តាញសរសៃប្រសាទ.
ជាមួយនឹងថាមពលនៃម៉ូដែលទាំងនេះ យើងអាចបង្កើតប្រព័ន្ធសម្រាប់ស្វែងរកដំណោះស្រាយចំពោះបញ្ហាស្មុគស្មាញ។ នេះនឹងពង្រឹងសមត្ថភាពរបស់យើងសម្រាប់ការរៀនសូត្រ និងការសម្រេចចិត្ត។
ការបង្កើតមាតិកានិងការបង្កើតអត្ថបទ
គំរូភាសាធំបង្កើតមាតិកាដែលមានគុណភាពខ្ពស់ និងទាក់ទាញសម្រាប់វិស័យផ្សេងៗ។ ម៉ូដែលទាំងនេះអាចសរសេរអត្ថបទ ការបង្ហោះប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម ការពិពណ៌នាផលិតផល និងច្រើនទៀត។ ឧទាហរណ៍ GPT-3 គឺជាគំរូដ៏ពេញនិយមមួយក្នុងករណីនេះ។
វាបង្កើតមាតិកាដែលពិបាកបែងចែកពីអត្ថបទដែលសរសេរដោយមនុស្ស។ តាមរយៈការប្រើប្រាស់ម៉ូដែលទាំងនេះ ក្រុមហ៊ុនអាចសន្សំសំចៃពេលវេលា និងការចំណាយ។ ពួកគេអាចភ្ជាប់ទៅកាន់ទស្សនិកជនរបស់ពួកគេកាន់តែងាយស្រួល។
ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ និងការចម្លងការនិយាយទៅអត្ថបទ
ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ និងការចម្លងការនិយាយទៅអត្ថបទទាំងពីរប្រើគំរូភាសាធំៗ។
ជាពិសេសម៉ូដែលទាំងនេះត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យអូឌីយ៉ូ។ ហើយពួកគេប្រើកម្រិតខ្ពស់ ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន ដើម្បីចម្លងពាក្យដែលបាននិយាយទៅជាអត្ថបទយ៉ាងត្រឹមត្រូវ។ Wav2vec ដែលបង្កើតឡើងដោយ Facebook AI គឺជាឧទាហរណ៍មួយនៃគំរូភាសាដែលប្រើសម្រាប់ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ។
គំរូនេះត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីទទួលស្គាល់ និងទាញយកលក្ខណៈពាក់ព័ន្ធពីការបញ្ចូលសំឡេង។ វាអាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ ឬកិច្ចការដំណើរការភាសាធម្មជាតិផ្សេងទៀត។
ក្រុមហ៊ុនអាចបង្កើនគុណភាព និងល្បឿននៃសេវាកម្មប្រតិចារិករបស់ពួកគេ ខណៈពេលដែលកាត់បន្ថយការចំណាយ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដោយការទទួលយកគំរូភាសាដ៏ធំ។
បញ្ចប់ តើអនាគតមើលទៅដូចអ្វី?
គំរូភាសាធំៗនឹងដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់នៅក្នុងឧស្សាហកម្មផ្សេងៗ។ អ្នកស្រាវជ្រាវ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍កំពុងព្យាយាមកែលម្អគំរូទាំងនេះឱ្យកាន់តែមានឥទ្ធិពល។
យើងអាចមានភាពប្រសើរឡើងនៃការយល់ដឹងអំពីបរិបទ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងភាពត្រឹមត្រូវ។ ដូចគ្នានេះផងដែរ យើងអាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ដែលកាន់តែងាយស្រួល និងគ្មានថ្នេរនៅលើវេទិកាផ្សេងៗ។
ពួកគេអាចផ្លាស់ប្តូរវិធីដែលយើងប្រាស្រ័យទាក់ទង និងចូលរួមជាមួយបច្ចេកវិទ្យា។
សូមផ្ដល់យោបល់