ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮಾನವರು ಬರೆಯಬಹುದಾದ ಪಠ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಸುಮಾರು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪಠ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆಯೇ?
AI ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ನಾವು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಲೆಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.
ಈಗ, ಅವರು ಅಭೂತಪೂರ್ವ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ!
ನಾವು ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಕೆಲವು ಅತ್ಯಾಕರ್ಷಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
ದೊಡ್ಡ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ನಾವು ಏನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತೇವೆ?
ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು AI ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ, ಅದು ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ರಚಿಸಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಸುಧಾರಿತ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅವರು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದ ಬೃಹತ್ ಪರಿಮಾಣಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು. ಮತ್ತು, ಅವರು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಮಾದರಿಗಳು ಪುಸ್ತಕಗಳು, ಪೇಪರ್ಗಳು ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಪುಟಗಳಂತಹ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಅವರು ಮಾನವ ಭಾಷೆಯ ಜಟಿಲತೆಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅವರು ಮಾನವ-ಲಿಖಿತ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.
ಈ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಯಾವುವು?
- GPT-3:ಇದು OpenAI ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಪಠ್ಯ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ.
- ಬರ್ಟ್: ಇದು ರಚಿಸಿದ ಪ್ರಬಲ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ ಗೂಗಲ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಅನುವಾದದಂತಹ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
- XLNet: ಈ ಸುಧಾರಿತ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗೂಗಲ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ನೆಗೀ ಮೆಲಾನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯವು ರಚಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಭಾಷೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಹೊಸ ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
- ರಾಬರ್ಟಾ: ಈ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಫೇಸ್ಬುಕ್ ರಚಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು BERT ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆ.
- T5: ಪಠ್ಯದಿಂದ ಪಠ್ಯ ವರ್ಗಾವಣೆ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಗೂಗಲ್ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿವಿಧ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರಬಹುದು.
- ಜಿಶಾರ್ಡ್: ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ವಿತರಣಾ ತರಬೇತಿ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು Google ರಚಿಸಿದೆ.
- ಮೆಗಾಟ್ರಾನ್: ಎನ್ವಿಡಿಯಾ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಇದು 8.3 ಬಿಲಿಯನ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಲ್ಲದು.
- ಆಲ್ಬರ್ಟ್: ಇದು Google ಮತ್ತು ಚಿಕಾಗೋದಲ್ಲಿನ ಟೊಯೋಟಾ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿಕಲ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ನಿಂದ ರಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟ BERT ನ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ "ಲೈಟ್" ಆವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ.
- ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾ: ಗೂಗಲ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯವು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದು, ಇದು ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು "ತಾರತಮ್ಯ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ" ಎಂಬ ಹೊಸ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
- ಸುಧಾರಕ: ಇದು ಗೂಗಲ್ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ವೇಗವಾದ ತೀರ್ಮಾನದೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಗಮನ ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಹಾಗಾದರೆ, ಈ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಯಾವುವು?
ದೊಡ್ಡ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಗಮನಾರ್ಹ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಭಾವನೆಯು ಒಳ್ಳೆಯದು, ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ತಟಸ್ಥವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಅವರು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ವಿಧಾನಗಳು.
ಪದಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿನ ಪದಗಳ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ, BERT ಮತ್ತು RoBERTa ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.
ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುತ್ತಿದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಂತಹ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು
ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿವೆ. ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟದಲ್ಲಿ ಹಾಗೂ ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯದಲ್ಲಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿವೆ.
ಅವರು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು. GPT-3 ಮತ್ತು BERT ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ.
ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ. ಅವರು ಮಾನವ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು. ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.
ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ
ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ನಾವು ಒಂದು ಭಾಷೆಯಿಂದ ಇನ್ನೊಂದು ಭಾಷೆಗೆ ಅಸಾಧಾರಣ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅನುವಾದಿಸಬಹುದು. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಹಲವಾರು ಭಾಷೆಗಳ ಜಟಿಲತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಮತ್ತು, ಅವರು ಬಹುಭಾಷಾ ಪಠ್ಯ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಗಾಧ ಸಂಪುಟಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ.
ಜನಪ್ರಿಯ ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ OpenAI ನ GPT-3, Facebook ನ M2M-100, ಮತ್ತು Google ನ ನ್ಯೂರಲ್ ಮೆಷಿನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಲೇಶನ್ (NMT) ಸೇರಿವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾದ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದಾಗಿ, ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
ಪಠ್ಯದ ಸಾರಾಂಶ
ಪಠ್ಯದ ಸಾರಾಂಶವು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ದೀರ್ಘವಾದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಕ್ಕೆ ತಗ್ಗಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಪಠ್ಯದ ರಚನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಇದು ಅವರಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅವರಿಗೆ ತುಂಬಾ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಪಠ್ಯ ಸಾರಾಂಶ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, BERT ಮತ್ತು GPT-3 ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನ ಮುಖ್ಯ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಅವರು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಮಾಧ್ಯಮ, ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದೀರ್ಘ ಪಠ್ಯದಿಂದ ನಾವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು.
ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು
ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆ ಉತ್ತರ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು GPT-3 ಮತ್ತು BERT ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಇದು ಸಾಧ್ಯ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು.
ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಶಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಾವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಇದು ನಮ್ಮ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಷಯ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ರಚನೆ
ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ವಿವಿಧ ವಲಯಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ, ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಲೇಖನಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪೋಸ್ಟ್ಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ GPT-3 ಜನಪ್ರಿಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ.
ಇದು ಮಾನವರು ಬರೆದ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಕಂಪನಿಗಳು ಸಮಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು. ಅವರು ತಮ್ಮ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು.
ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭಾಷಣದಿಂದ ಪಠ್ಯದ ಪ್ರತಿಲೇಖನ
ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪೀಚ್-ಟು-ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಎರಡೂ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಮಾದರಿಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಆಡಿಯೊ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ. ಮತ್ತು, ಅವರು ಮುಂದುವರಿದ ಉದ್ಯೋಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮಾತನಾಡುವ ಪದಗಳನ್ನು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡಲು. Facebook AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ Wav2vec, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
ಆಡಿಯೊ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಇತರ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಪ್ರತಿಲೇಖನ ಸೇವೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.
ವ್ರ್ಯಾಪ್-ಅಪ್, ಭವಿಷ್ಯ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ?
ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿರಲು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ನಾವು ಸಂದರ್ಭದ ಸುಧಾರಿತ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ವರ್ಧಿತ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು. ಅಲ್ಲದೆ, ವಿವಿಧ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಮತ್ತು ತಡೆರಹಿತ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವದಿಂದ ನಾವು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅವರು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ