자연어 처리(NLP)는 우리가 기계와 소통하는 방식을 변화시켰습니다. 이제 우리의 앱과 소프트웨어는 인간의 언어를 처리하고 이해할 수 있습니다.
인공 지능의 한 분야인 NLP는 컴퓨터와 사람 사이의 자연어 상호 작용에 중점을 둡니다.
기계가 인간의 언어를 분석, 이해 및 합성하는 데 도움을 주어 음성 인식, 기계 번역, 심리 분석, 그리고 챗봇.
최근 몇 년 동안 기계가 언어를 이해할 뿐만 아니라 창의적이고 적절하게 활용할 수 있도록 엄청난 발전을 이루었습니다.
이 기사에서는 다양한 NLP 언어 모델을 확인합니다. 자, 따라와서 이 모델들에 대해 알아봅시다!
1.버트
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 최첨단 자연어 처리(NLP) 언어 모델입니다. 2018년 g에 의해 생성되었으며 Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다. 신경망 순차 입력을 해석하도록 제작되었습니다.
BERT는 사전 훈련된 언어 모델입니다. 즉, 자연어 패턴과 구조를 인식하기 위해 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 훈련되었습니다.
BERT는 양방향 모델로, 이전 구와 다음 구 모두에 따라 단어의 문맥과 의미를 파악할 수 있어 복잡한 문장의 의미를 보다 성공적으로 이해할 수 있습니다.
어떻게 작동합니까?
비지도 학습은 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 BERT를 교육하는 데 사용됩니다. BERT는 훈련 중에 문장에서 누락된 단어를 감지하거나 문장을 분류하는 기능을 얻습니다.
이 교육을 통해 BERT는 감정 분석, 텍스트 분류, 질문 답변 등 다양한 NLP 작업에 적용할 수 있는 고품질 임베딩을 생성할 수 있습니다.
또한 더 작은 데이터 세트를 활용하여 특정 작업에 집중함으로써 특정 프로젝트에서 BERT를 개선할 수 있습니다.
Bert는 어디에 사용됩니까?
BERT는 널리 사용되는 다양한 NLP 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. 예를 들어 Google은 검색 엔진 결과의 정확도를 높이는 데 사용했으며 Facebook은 추천 알고리즘을 개선하는 데 사용했습니다.
BERT는 챗봇 감정 분석, 기계 번역 및 자연어 이해에도 활용되었습니다.
또한 BERT는 여러 분야에서 사용되었습니다. 학술 연구 다양한 작업에서 NLP 모델의 성능을 개선하기 위한 논문. 전반적으로 BERT는 NLP 학자 및 실무자에게 없어서는 안 될 도구가 되었으며 학문 분야에 대한 BERT의 영향력은 더욱 커질 것으로 예상됩니다.
2. 로베르타
RoBERTa(Robustly Optimized BERT Approach)는 2019년 Facebook AI에서 발표한 자연어 처리를 위한 언어 모델입니다. 원래 BERT 모델의 단점을 일부 극복하기 위한 개선된 버전의 BERT입니다.
RoBERTa는 더 많은 훈련 데이터를 사용하고 더 높은 성능을 얻기 위해 훈련 프로세스를 개선한다는 점을 제외하면 BERT와 유사한 방식으로 훈련되었습니다.
BERT와 마찬가지로 RoBERTa는 주어진 작업에서 높은 정확도를 달성하기 위해 미세 조정할 수 있는 사전 학습된 언어 모델입니다.
어떻게 작동합니까?
RoBERTa는 자가 지도 학습 전략을 사용하여 대량의 텍스트 데이터를 훈련합니다. 훈련 중에 문장에서 누락된 단어를 예측하고 문구를 개별 그룹으로 분류하는 방법을 학습합니다.
RoBERTa는 또한 동적 마스킹과 같은 몇 가지 정교한 교육 접근 방식을 사용하여 새 데이터에 대한 모델의 일반화 능력을 높입니다.
또한 정확도를 높이기 위해 RoBERTa는 Wikipedia, Common Crawl 및 BooksCorpus를 비롯한 여러 소스의 방대한 양의 데이터를 활용합니다.
RoBERTa는 어디에서 사용할 수 있습니까?
Roberta는 일반적으로 감정 분석, 텍스트 분류, 명명된 엔터티 식별, 기계 번역 및 질문 답변.
다음과 같은 구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 관련 통찰력을 추출하는 데 사용할 수 있습니다. 소셜 미디어, 소비자 리뷰, 뉴스 기사 및 기타 출처.
RoBERTa는 이러한 기존의 NLP 작업 외에도 문서 요약, 텍스트 생성 및 음성 인식과 같은 보다 구체적인 응용 프로그램에 활용되었습니다. 또한 챗봇, 가상 비서 및 기타 대화형 AI 시스템의 정확성을 개선하는 데 사용되었습니다.
3. OpenAI의 GPT-3
GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)은 딥 러닝 기술을 사용하여 사람과 같은 글을 생성하는 OpenAI 언어 모델입니다. GPT-3는 175억 개의 매개변수가 있는 지금까지 구성된 가장 큰 언어 모델 중 하나입니다.
이 모델은 책, 논문 및 웹 페이지를 포함한 광범위한 텍스트 데이터에 대해 훈련되었으며 이제 다양한 주제에 대한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
어떻게 작동합니까?
GPT-3는 비지도 학습 방식을 사용하여 텍스트를 생성합니다. 이는 모델이 특정 작업을 실행하도록 의도적으로 학습하는 것이 아니라 엄청난 양의 텍스트 데이터에서 패턴을 인식하여 텍스트를 생성하는 방법을 학습한다는 것을 의미합니다.
더 작은 작업별 데이터 세트에서 모델을 교육하면 텍스트 완성 또는 감정 분석과 같은 특정 작업에 맞게 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
사용 영역
GPT-3는 자연어 처리 분야에서 여러 응용 프로그램을 보유하고 있습니다. 텍스트 완성, 언어 번역, 감정 분석 및 기타 응용 프로그램이 모델로 가능합니다. GPT-3는 또한 시, 뉴스 기사 및 컴퓨터 코드를 만드는 데 사용되었습니다.
가장 잠재적인 GPT-3 애플리케이션 중 하나는 챗봇과 가상 비서의 생성입니다. 이 모델은 사람과 유사한 텍스트를 생성할 수 있기 때문에 대화형 애플리케이션에 매우 적합합니다.
GPT-3는 또한 웹 사이트 및 소셜 미디어 플랫폼을 위한 맞춤형 콘텐츠를 생성하고 데이터 분석 및 연구를 지원하는 데 사용되었습니다.
4. GPT-4
GPT-4는 OpenAI의 GPT 시리즈에서 가장 최신의 정교한 언어 모델입니다. 놀라운 10조 개의 매개변수로 이전 모델인 GPT-3를 능가하고 능가하며 세계에서 가장 강력한 AI 모델 중 하나가 될 것으로 예측됩니다.
어떻게 작동합니까?
GPT-4는 정교한 기술을 사용하여 자연어 텍스트를 생성합니다. 딥 러닝 알고리즘. 책, 저널 및 웹 페이지를 포함하는 방대한 텍스트 데이터 세트에 대해 학습되어 광범위한 주제에 대한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
또한 더 작은 작업별 데이터 세트에서 훈련함으로써 GPT-4는 질문 답변 또는 요약과 같은 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.
사용 영역
거대한 크기와 우수한 기능으로 인해 GPT-4는 다양한 응용 프로그램을 제공합니다.
가장 유망한 용도 중 하나는 자연어 처리입니다. 챗봇 개발, 가상 비서 및 언어 번역 시스템은 사람이 생성한 것과 거의 구별할 수 없는 자연어 응답을 생성할 수 있습니다.
GPT-4는 교육에도 사용될 수 있습니다.
이 개념은 학생의 학습 스타일에 적응하고 개별화된 피드백과 도움을 제공할 수 있는 지능형 튜터링 시스템을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 이것은 교육의 질을 향상시키고 모든 사람이 학습에 더 쉽게 접근할 수 있도록 도울 수 있습니다.
5. XL넷
XLNet은 2019년 카네기 멜론 대학교와 Google AI 연구원들이 만든 혁신적인 언어 모델입니다. 아키텍처는 BERT 및 기타 언어 모델에서도 활용되는 변환기 아키텍처를 기반으로 합니다.
반면 XLNet은 다양한 자연어 처리 작업에서 다른 모델을 능가할 수 있는 혁신적인 사전 훈련 전략을 제시합니다.
어떻게 작동합니까?
XLNet은 이전 단어를 기반으로 텍스트 시퀀스에서 다음 단어를 예측하는 자동 회귀 언어 모델링 접근 방식을 사용하여 만들어졌습니다.
반면에 XLNet은 왼쪽에서 오른쪽 또는 오른쪽에서 왼쪽 접근 방식을 사용하는 다른 언어 모델과 달리 구문에 있는 단어의 모든 잠재적 순열을 평가하는 양방향 방법을 채택합니다. 이를 통해 장기적인 단어 관계를 파악하고 더 정확한 예측을 할 수 있습니다.
XLNet은 혁신적인 사전 훈련 전략 외에도 상대 위치 인코딩 및 세그먼트 수준 반복 메커니즘과 같은 정교한 기술을 결합합니다.
이러한 전략은 모델의 전반적인 성능에 기여하고 언어 번역, 감정 분석 및 명명된 엔터티 식별과 같은 광범위한 자연어 처리 작업을 처리할 수 있도록 합니다.
XLNet의 사용 영역
XLNet의 정교한 기능과 적응성은 챗봇 및 가상 비서, 언어 번역 및 감정 분석을 포함한 광범위한 자연어 처리 응용 프로그램을 위한 효과적인 도구입니다.
소프트웨어 및 앱과의 지속적인 개발 및 통합은 거의 확실히 미래에 훨씬 더 매력적인 사용 사례로 이어질 것입니다.
6. 일렉트라
ELECTRA는 Google 연구원이 만든 최첨단 자연어 처리 모델입니다. "토큰 교체를 정확하게 분류하는 효율적으로 학습하는 인코더"의 약자이며 뛰어난 정확성과 속도로 유명합니다.
어떻게 작동합니까?
ELECTRA는 텍스트 시퀀스 토큰의 일부를 생성된 토큰으로 대체하여 작동합니다. 모델의 목적은 각 교체 토큰이 합법적인지 위조인지를 적절하게 예측하는 것입니다. ELECTRA는 결과적으로 텍스트 시퀀스에서 단어 간의 문맥적 연관성을 더 효율적으로 저장하는 방법을 학습합니다.
또한 ELECTRA는 실제 토큰을 마스킹하는 대신 가짜 토큰을 생성하기 때문에 표준 마스킹된 언어 모델과 동일한 과적합 문제를 경험하지 않고 훨씬 더 큰 훈련 세트와 훈련 기간을 사용할 수 있습니다.
사용 분야
ELECTRA는 텍스트의 감정적 톤을 식별하는 감정 분석에도 사용할 수 있습니다.
가려진 텍스트와 가려지지 않은 텍스트 모두에서 학습할 수 있는 능력을 갖춘 ELECTRA는 언어의 미묘함을 더 잘 이해하고 더 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있는 더 정확한 감정 분석 모델을 만드는 데 활용될 수 있습니다.
7.T5
T5(Text-to-Text Transfer Transformer)는 Google AI 언어 변환기 기반 언어 모델입니다. 입력 텍스트를 출력 텍스트로 유연하게 번역하여 다양한 자연어 처리 작업을 실행하기 위한 것입니다.
어떻게 작동합니까?
T5는 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 비지도 학습을 사용하여 훈련되었습니다. T5는 이전 언어 모델과 달리 언어 이해, 질문 답변, 요약 및 번역을 포함한 다양한 작업에 대해 교육을 받습니다.
이를 통해 T5는 덜 작업별 입력으로 모델을 미세 조정하여 수많은 작업을 수행할 수 있습니다.
T5는 어디에 사용합니까?
T5는 자연어 처리에서 몇 가지 잠재적인 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 자연어 입력을 이해하고 응답할 수 있는 챗봇, 가상 비서 및 기타 대화형 AI 시스템을 만드는 데 사용할 수 있습니다. T5는 언어 번역, 요약 및 텍스트 완성과 같은 활동에도 활용될 수 있습니다.
T5는 Google에서 오픈 소스로 제공되었으며 텍스트 분류, 질문 응답 및 기계 번역과 같은 다양한 애플리케이션을 위해 NLP 커뮤니티에서 널리 채택되었습니다.
8. 손바닥
PaLM(Pathways Language Model)은 Google AI Language에서 만든 고급 언어 모델입니다. 보다 복잡한 언어 작업에 대한 수요 증가를 충족하기 위해 자연어 처리 모델의 성능을 향상시키기 위한 것입니다.
어떻게 작동합니까?
BERT 및 GPT와 같은 다른 많은 인기 언어 모델과 마찬가지로 PaLM은 변환기 기반 모델입니다. 그러나 설계 및 교육 방법론은 다른 모델과 차별화됩니다.
성능 및 일반화 기술을 향상시키기 위해 PaLM은 모델이 수많은 도전에서 동시에 학습할 수 있도록 하는 다중 작업 학습 패러다임을 사용하여 훈련됩니다.
PaLM은 어디에 사용합니까?
Palm은 다양한 NLP 작업, 특히 자연어에 대한 깊은 이해가 필요한 작업에 사용할 수 있습니다. 감정 분석, 질문에 답하기, 언어 모델링, 기계 번역 및 기타 여러 작업에 유용합니다.
챗봇, 가상 비서 및 음성 인식 시스템과 같은 다양한 프로그램 및 도구의 언어 처리 기술을 향상시키기 위해 추가할 수도 있습니다.
전반적으로 PaLM은 언어 처리 기능을 확장할 수 있는 능력으로 인해 광범위한 응용 분야에서 유망한 기술입니다.
결론
마지막으로, 자연어 처리(NLP)는 우리가 기술에 참여하는 방식을 변화시켜 보다 인간과 같은 방식으로 기계와 대화할 수 있도록 합니다.
NLP는 최근의 혁신으로 인해 그 어느 때보다 정확하고 효율적으로 성장했습니다. 기계 학습, 특히 GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA 및 PaLM과 같은 대규모 언어 모델 구축에 사용됩니다.
NLP가 발전함에 따라 우리는 기술과 연결하고 서로 소통하며 인간 언어의 복잡성을 이해하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력과 함께 점점 더 강력하고 정교한 언어 모델이 등장할 것으로 예상할 수 있습니다.
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