ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (NLP) ನಾವು ಯಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದೆ. ಈಗ, ನಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವಿಭಾಗವಾಗಿ, NLP ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಜನರ ನಡುವಿನ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂವಹನದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ, ಮುಂತಾದ ಹಲವಾರು ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮತ್ತು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು.
ಇದು ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಅಗಾಧವಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಮಾಡಿದೆ, ಯಂತ್ರಗಳು ಭಾಷೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅದನ್ನು ಸೃಜನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ವಿವಿಧ NLP ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅನುಸರಿಸಿ ಮತ್ತು ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳೋಣ!
1. ಬರ್ಟ್
BERT (ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳಿಂದ ಬೈಡೈರೆಕ್ಷನಲ್ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು) ಒಂದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು 2018 ರಲ್ಲಿ g ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, a ನರಮಂಡಲ ಅನುಕ್ರಮ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
BERT ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ, ಇದರರ್ಥ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದ ಬೃಹತ್ ಪರಿಮಾಣಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ.
BERT ಒಂದು ದ್ವಿಮುಖ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ, ಇದರರ್ಥ ಪದಗಳ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವನ್ನು ಅವುಗಳ ಹಿಂದಿನ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಪದಗುಚ್ಛಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವಾಕ್ಯಗಳ ಅರ್ಥವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ BERT ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. BERT ಒಂದು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಪದಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಅಥವಾ ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಈ ತರಬೇತಿಯ ಸಹಾಯದಿಂದ, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಪ್ರಶ್ನೆ-ಉತ್ತರ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿವಿಧ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು BERT ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಆ ಕಾರ್ಯದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಚಿಕ್ಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ BERT ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
ಬರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
BERT ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಜನಪ್ರಿಯ NLP ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Google ತನ್ನ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಿದೆ, ಆದರೆ Facebook ತನ್ನ ಶಿಫಾರಸು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಳಸಿದೆ.
BERT ಅನ್ನು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, BERT ಹಲವಾರು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ NLP ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪೇಪರ್ಸ್. ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, NLP ಶಿಕ್ಷಣತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರಿಗೆ BERT ಒಂದು ಅನಿವಾರ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಶಿಸ್ತಿನ ಮೇಲೆ ಅದರ ಪ್ರಭಾವವು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ.
2. ರಾಬರ್ಟಾ
RoBERTa (ದೃಢವಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ BERT ಅಪ್ರೋಚ್) 2019 ರಲ್ಲಿ Facebook AI ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು BERT ನ ಕೆಲವು ಮೂಲ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
RoBERTa ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, RoBERTa ಗೆ BERT ಯಂತೆಯೇ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಯಿತು.
BERT ನಂತೆ RoBERTa ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಉತ್ತಮ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
RoBERTa ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸ್ವಯಂ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಾಕ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಪದಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
RoBERTa ಹಲವಾರು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ, ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಅದರ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, RoBERTa ವಿಕಿಪೀಡಿಯಾ, ಕಾಮನ್ ಕ್ರಾಲ್ ಮತ್ತು ಬುಕ್ಸ್ಕಾರ್ಪಸ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಮೂಲಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.
ನಾವು ರಾಬರ್ಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು?
ರಾಬರ್ಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೆಸರಿನ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು.
ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ, ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ಸುದ್ದಿ ಲೇಖನಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಮೂಲಗಳು.
ಈ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಸಾರಾಂಶ, ಪಠ್ಯ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ RoBERTa ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು, ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ AI ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
3. OpenAI ನ GPT-3
GPT-3 (ಜನರೇಟಿವ್ ಪ್ರಿ-ಟ್ರೇನ್ಡ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ 3) ಒಂದು OpenAI ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾನವ ತರಹದ ಬರವಣಿಗೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. GPT-3 175 ಶತಕೋಟಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಇದುವರೆಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಮಾದರಿಯು ಪುಸ್ತಕಗಳು, ಪೇಪರ್ಗಳು ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಪುಟಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಈಗ ವಿವಿಧ ಥೀಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
GPT-3 ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಕಲಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಬದಲಿಗೆ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದ ಅಗಾಧ ಸಂಪುಟಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಚಿಕ್ಕದಾದ, ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, ಪಠ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು
GPT-3 ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಪಠ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಧ್ಯ. GPT-3 ಅನ್ನು ಕವನ, ಸುದ್ದಿ ಕಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕೋಡ್ ರಚಿಸಲು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳ ರಚನೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಭಾವ್ಯ GPT-3 ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ಮಾನವ ತರಹದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರಣ, ಇದು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
GPT-3 ಅನ್ನು ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
4. GPT-4
GPT-4 OpenAI ನ GPT ಸರಣಿಯಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಬೆರಗುಗೊಳಿಸುವ 10 ಟ್ರಿಲಿಯನ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಇದು ಅದರ ಪೂರ್ವವರ್ತಿಯಾದ GPT-3 ಅನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವದ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ AI ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
GPT-4 ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು. ಇದು ಪುಸ್ತಕಗಳು, ಜರ್ನಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಪುಟಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಶಾಲವಾದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ, ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿಷಯಗಳ ಕುರಿತು ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಚಿಕ್ಕದಾದ, ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ರಶ್ನೆ-ಉತ್ತರ ಅಥವಾ ಸಾರಾಂಶದಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ GPT-4 ಅನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು
ಅದರ ದೊಡ್ಡ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಕಾರಣ, GPT-4 ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಅದರ ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ಬಳಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ, ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಭಾಷಾಂತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಅದು ಜನರು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದವರಿಂದ ಬಹುತೇಕ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
GPT-4 ಅನ್ನು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದು.
ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಕಲಿಕೆಯ ಶೈಲಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಸಹಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಬೋಧನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ಶಿಕ್ಷಣದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರಿಗೂ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
5. XLNet
XLNet 2019 ರಲ್ಲಿ ಕಾರ್ನೆಗೀ ಮೆಲಾನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಮತ್ತು Google AI ಸಂಶೋಧಕರು ರಚಿಸಿದ ನವೀನ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದರ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಇದನ್ನು BERT ಮತ್ತು ಇತರ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ.
XLNet, ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ವಿವಿಧ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಇತರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
XLNet ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಪ್ರತಿಗಾಮಿ ಭಾಷಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಹಿಂದಿನ ಪದಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪಠ್ಯ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ಪದವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
XLNet, ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಎಡದಿಂದ ಬಲಕ್ಕೆ ಅಥವಾ ಬಲದಿಂದ ಎಡಕ್ಕೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಇತರ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಪದಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಕ್ರಮಪಲ್ಲಟನೆಗಳನ್ನು ಪದಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ದ್ವಿಮುಖ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
XLNet ಅದರ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರದ ಜೊತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಸ್ಥಾನಿಕ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸೆಗ್ಮೆಂಟ್-ಲೆವೆಲ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದಂತಹ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಮಾದರಿಯ ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅದನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
XLNet ಗಾಗಿ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು
XLNet ನ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳು, ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಅದರ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಆಕರ್ಷಕ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
6. ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾ
ELECTRA ಎಂಬುದು Google ಸಂಶೋಧಕರು ರಚಿಸಿದ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು "ಟೋಕನ್ ರಿಪ್ಲೇಸ್ಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಅನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಕಲಿಯುವುದು" ಮತ್ತು ಅದರ ಅಸಾಧಾರಣ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವೇಗಕ್ಕೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಪಠ್ಯ ಅನುಕ್ರಮ ಟೋಕನ್ಗಳ ಭಾಗವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಟೋಕನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ELECTRA ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಬದಲಿ ಟೋಕನ್ ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ನಕಲಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದು ಮಾದರಿಯ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ELECTRA ಪಠ್ಯದ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪದಗಳ ನಡುವೆ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ELECTRA ನಿಜವಾದ ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವ ಬದಲು ಸುಳ್ಳು ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮುಖವಾಡದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾಡುವ ಅದೇ ಅತಿಯಾದ ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸದೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಅವಧಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು
ELECTRA ವನ್ನು ಭಾವನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ಪಠ್ಯದ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಟೋನ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
ಮುಖವಾಡ ಮತ್ತು ಮುಖವಾಡವಿಲ್ಲದ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ, ಭಾಷಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ELECTRA ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
7. ಟಿ 5
T5, ಅಥವಾ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಪಠ್ಯ ವರ್ಗಾವಣೆ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್, Google AI ಭಾಷಾ ಪರಿವರ್ತಕ ಆಧಾರಿತ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಮೃದುವಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಭಿನ್ನ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಇದು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
T5 ಅನ್ನು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. T5, ಹಿಂದಿನ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಭಾಷಾ ಗ್ರಹಿಕೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು, ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಅನುವಾದ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇನ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ T5 ಹಲವಾರು ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಇದು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
T5 ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ?
T5 ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು, ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಇತರ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. T5 ಅನ್ನು ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ, ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸಹ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
T5 ಅನ್ನು Google ನಿಂದ ಮುಕ್ತ ಮೂಲವನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದದಂತಹ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ NLP ಸಮುದಾಯದಿಂದ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
8. ಪಾಮ್
ಪಾಲ್ಎಮ್ (ಪಾತ್ವೇಸ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್) ಎಂಬುದು ಗೂಗಲ್ ಎಐ ಲಾಂಗ್ವೇಜ್ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಸುಧಾರಿತ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಭಾಷಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇದು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
BERT ಮತ್ತು GPT ನಂತಹ ಅನೇಕ ಇತರ ಉತ್ತಮ-ಇಷ್ಟಪಟ್ಟ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಂತೆಯೇ, ಪಾಲ್ಎಮ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದರ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನವು ಇತರ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಇದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳಿಂದ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುವ ಬಹು-ಕಾರ್ಯ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು PalM ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಾವು ಪಾಮ್ ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ?
ಪಾಮ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಆಳವಾದ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಕರೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು, ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ, ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲವು ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು, ವರ್ಚುವಲ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಅದನ್ನು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬಹುದು.
ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಪಾಲ್ಎಮ್ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಭರವಸೆಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ನಾವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದೆ, ಯಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಇತ್ತೀಚಿನ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳಿಂದ NLP ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬೆಳೆದಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಪ್ರಮುಖವಾಗಿ GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA, ಮತ್ತು PalM ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ.
NLP ಮುಂದುವರೆದಂತೆ, ನಾವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸುತ್ತೇವೆ, ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಭಾಷೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುವುದನ್ನು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ