Pêvajoya Zimanê Xwezayî (NLP) awayê ku em bi makîneyan re mijûl dibin veguherandiye. Naha, sepan û nermalava me dikarin zimanê mirovan pêvajo bikin û fêm bikin.
Wekî dîsîplînek îstîxbarata sûnî, NLP balê dikişîne ser pêwendiya zimanê xwezayî ya di navbera komputer û mirovan de.
Ew ji makîneyan re dibe alîkar ku zimanê mirovî analîz bikin, têgihîştin û sentez bikin, gelek sepanên wekî naskirina axaftinê, wergera makîneyê vedike, analîzê, û chatbots.
Ew di van salên dawî de pêşkeftinek pir mezin çêkiriye, hişt ku makîneyan ne tenê ziman fam bikin lê di heman demê de bi afirîner û guncan bikar bînin.
Di vê gotarê de, em ê modelên zimanên cuda yên NLP-ê kontrol bikin. Ji ber vê yekê, bişopînin, û em li ser van modelan fêr bibin!
1. BERT
BERT (Nûnerên Encoderê yên Dualî ji Transformers) modelek zimanî ya Pêvajoya Zimanê Xwezayî (NLP) ya pêşkeftî ye. Ew di sala 2018-an de ji hêla g ve hatî afirandin û li ser bingeha mîmariya Transformer, a torê neural ji bo şîrovekirina têketina rêzdar hatî çêkirin.
BERT modelek zimanek pêş-perwerdekirî ye, ku tê vê wateyê ku ew li ser cildên mezin ên daneya nivîsê hatî perwerde kirin da ku qalib û strukturên zimanê xwezayî nas bike.
BERT modelek dualî ye, ku tê vê wateyê ku ew dikare li gorî hevokên wan ên berê û yên paşîn ve çarçove û wateya peyvan bigire, di têgihîştina wateya hevokên tevlihev de wê serfiraztir bike.
Çawa dixebite?
Fêrbûna bêserûber tê bikar anîn da ku BERT li ser gelek daneyên nivîsê perwerde bike. BERT di dema perwerdehiyê de şiyana peydakirina peyvên ku di hevokê de winda ne an jî kategorîzekirina hevokan bi dest dixe.
Bi arîkariya vê perwerdehiyê, BERT dikare binavkirinên kalîteya bilind çêbike ku dikare li cûrbecûr karên NLP-ê were sepandin, di nav de analîza hestê, kategorîzekirina nivîsê, pirs-bersivdan, û hêj bêtir.
Wekî din, BERT dikare li ser projeyek taybetî bi karanîna danûstendinek piçûktir were çêtir kirin da ku bi taybetî li ser wê peywirê hûr bibe.
Bert li ku tê bikar anîn?
BERT bi gelemperî di cûrbecûr serîlêdanên NLP yên populer de tê bikar anîn. Mînakî, Google ew bikar aniye da ku rastbûna encamên motora lêgerîna xwe zêde bike, lê Facebook ew ji bo baştirkirina algorîtmayên pêşniyarên xwe bikar aniye.
BERT di analîzkirina hestê chatbot, wergera makîneyê, û têgihîştina zimanê xwezayî de jî hatiye bikar anîn.
Digel vê yekê, BERT di gelek deran de hatî xebitandin lêkolînek akademîk kaxez ji bo baştirkirina performansa modelên NLP li ser cûrbecûr karan. Bi tevayî, BERT ji bo akademîsyen û pisporên NLP-ê bûye amûrek domdar, û tê pêşbînîkirin ku bandora wê li ser dîsîplînê bêtir zêde bibe.
2. Roberta
RoBERTa (Nêzîkatiya BERTê ya bi hêzdarkirî) modelek zimanî ye ji bo pêvajokirina zimanê xwezayî ku ji hêla Facebook AI-ê ve di sala 2019-an de hatî berdan. Ew guhertoyek çêtir a BERT-ê ye ku armanc dike ku hin kêmasiyên modela BERT-a orîjînal derbas bike.
RoBERTa bi şêwazek mîna BERT hate perwerde kirin, ji bilî ku RoBERTa bêtir daneyên perwerdehiyê bikar tîne û pêvajoya perwerdehiyê baştir dike da ku performansa bilindtir bistîne.
RoBERTa, mîna BERT, modelek zimanek pêş-perwerdekirî ye ku dibe ku baş were guheztin da ku di karekî diyarkirî de rastbûna bilind bi dest bixe.
Çawa dixebite?
RoBERTa stratejiyek fêrbûna xwe-serperest bikar tîne da ku li ser hejmareke mezin a daneya nivîsê perwerde bike. Ew fêr dibe ku di dema perwerdehiyê de peyvên wenda di hevokan de pêşbînî bike û hevokan li komên cihêreng kategorîze bike.
RoBERTa di heman demê de gelek nêzîkatiyên perwerdehiyê yên sofîstîke bikar tîne, wek maskkirina dînamîk, da ku kapasîteya modelê ya giştîkirina daneyên nû zêde bike.
Wekî din, ji bo zêdekirina rastbûna xwe, RoBERTa ji gelek çavkaniyan, di nav de Wikipedia, Common Crawl, û BooksCorpus, hejmareke mezin a daneyan bi kar tîne.
Em dikarin li ku derê RoBERTa bikar bînin?
Roberta bi gelemperî ji bo analîzkirina hestê, kategorîzekirina nivîsê tê bikar anîn, saziyek binavkirî nasname, wergera makîneyê, û bersiva pirsê.
Ew dikare were bikar anîn da ku têgihiştinên têkildar ji daneyên nivîsê yên nesazkirî derxe, wek mînak medyaya civakî, nirxandinên xerîdar, gotarên nûçeyan, û çavkaniyên din.
RoBERTa ji bilî van karên NLP yên kevneşopî, di serîlêdanên bêtir taybetî de, wekî kurtkirina belgeyê, afirandina nivîsê, û naskirina axaftinê, hatî bikar anîn. Di heman demê de ew ji bo baştirkirina chatbots, arîkarên virtual, û rastbûna pergalên AI-ê yên din ên danûstendinê jî hatî bikar anîn.
3. GPT-3 ya OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer 3) modelek zimanek OpenAI ye ku bi karanîna teknîkên fêrbûna kûr ve nivîsandina mîna mirovan çêdike. GPT-3 yek ji mezintirîn modelên ziman e ku heya niha hatine çêkirin, bi 175 mîlyar parametre.
Model li ser cûrbecûr daneyên nivîsê, di nav de pirtûk, kaxez û rûpelên malperê, hate perwerde kirin, û ew naha dikare naverokê li ser cûrbecûr mijaran biafirîne.
Çawa dixebite?
GPT-3 bi karanîna nêzîkatiyek fêrbûna neserperiştkirî nivîsê diafirîne. Ev tê vê wateyê ku model bi mebest nayê fêr kirin ku karekî taybetî bimeşîne, lê di şûna wê de fêrî afirandina nivîsê dibe ku bi dîtina qalibên di cildên mezin ên daneya nivîsê de.
Bi perwerdekirina wê li ser berhevokên piçûktir, peywir-taybetî, dibe ku model wê hingê ji bo karên taybetî yên wekî temamkirina nivîsê an analîza hestê baş were guheztin.
Herêmên Bikaranîna
GPT-3 di warê hilberandina zimanê xwezayî de gelek serîlêdan hene. Bi modelê re temamkirina nivîsê, wergerandina ziman, analîzkirina hestan û serîlêdanên din gengaz in. GPT-3 di heman demê de ji bo afirandina helbest, çîrokên nûçeyan û koda komputerê jî hatî bikar anîn.
Yek ji wan serîlêdanên herî potansiyel ên GPT-3 çêkirina chatbot û arîkarên virtual e. Ji ber ku model dikare nivîsek mîna mirov biafirîne, ew ji bo serîlêdanên danûstendinê pir maqûl e.
GPT-3 di heman demê de ji bo hilberandina naveroka xwerû ji bo malper û platformên medya civakî, û hem jî ji bo arîkariya di analîz û lêkolînê de hatî bikar anîn.
4. GPT-4
GPT-4 di rêza GPT ya OpenAI de modela zimanî ya herî nû û sofîstîke ye. Bi 10 trîlyon parametreyên ecêb, tê pêşbînîkirin ku ew ji selefê xwe, GPT-3, pêşdetir û pêşdetir be û bibe yek ji modelên AI-ê yên herî hêzdar ên cîhanê.
Çawa dixebite?
GPT-4 bi karanîna sofîstîke nivîsa zimanê xwezayî diafirîne algorîtmayên fêrbûna kûr. Ew li ser komek daneya nivîsê ya berfireh ku pirtûk, kovar û rûpelên malperê vedihewîne, tê perwerde kirin, ku dihêle ew li ser cûrbecûr mijaran naverokê biafirîne.
Wekî din, bi perwerdekirina wê li ser danehevên piçûktir, peywir-taybetî, dibe ku GPT-4 ji bo karên taybetî yên wekî pirs-bersivdan an kurtkirin were sererast kirin.
Herêmên Bikaranîna
Ji ber mezinahiya wê ya mezin û kapasîteyên wê yên bilind, GPT-4 cûrbecûr serlêdanan pêşkêşî dike.
Yek ji karanîna wê ya herî sozdar di pêvajoyek zimanê xwezayî de ye, ku ew dikare were bikar anîn chatbots pêşve bibin, arîkarên virtual, û pergalên wergerandina zimanî ku dikarin bersivên zimanê xwezayî yên ku ji yên ku ji hêla mirovan ve têne hilberandin hema bêje nayên cûda kirin çêbikin.
GPT-4 dibe ku di perwerdehiyê de jî were bikar anîn.
Dibe ku têgeh ji bo pêşdebirina pergalên hîndekariya aqilmend ku bikarin li şêwaza fêrbûna xwendekarek biguncînin û bertek û arîkariya kesane peyda bikin were bikar anîn. Ev dikare bibe alîkar ku kalîteya perwerdehiyê zêde bike û fêrbûnê ji her kesî re hêsantir bike.
5. XLNet
XLNet modelek zimanek nûjen e ku di sala 2019-an de ji hêla Zanîngeha Carnegie Mellon û lêkolînerên Google AI ve hatî afirandin. Mîmariya wê li ser mîmariya veguherîner e, ku di BERT û modelên zimanên din de jî tê bikar anîn.
XLNet, ji hêla din ve, stratejiyek pêş-perwerdekirina şoreşgerî pêşkêşî dike ku dihêle ku ew li ser cûrbecûr karên hilberandina zimanê xwezayî ji modelên din derbikeve.
Çawa dixebite?
XLNet bi karanîna rêgezek modela zimanî ya xweser-regresîv hate afirandin, ku tê de pêşbînkirina peyva din di rêzek nivîsê de li ser bingeha yên pêşîn pêk tê.
XLNet, ji hêla din ve, rêbazek dualî dipejirîne ku hemî veguheztinên potansiyel ên peyvan di hevokekê de dinirxîne, li hember modelên zimanên din ên ku nêzîkatiyek çep-rast an rast-ber-çep bikar tînin. Ev dihêle ku ew têkiliyên peyva dirêj-dirêj bigire û pêşbîniyên rasttir bike.
XLNet ji bilî stratejiya xweya pêş-perwerdekirina şoreşgerî, teknîkên sofîstîke yên wekî kodkirina pozîsyona têkildar û mekanîzmayek dûbarebûnê ya di asta beşê de bihev dike.
Van stratejiyan tevkariyê li performansa giştî ya modelê dikin û jê re dihêlin ku pirfireh karên pêvajoykirina zimanê xwezayî, wek wergera ziman, analîzkirina hestan, û nasnameya saziyek binavkirî bi rê ve bibe.
Herêmên Bikaranîna ji bo XLNet
Taybetmendiyên sofîstîke û adaptasyona XLNet wê ji bo cûrbecûr sepanên hilberandina zimanê xwezayî, di nav de chatbot û arîkarên virtual, wergera ziman, û analîza hestan, amûrek bi bandor dike.
Pêşveçûn û tevlêbûna wê ya domdar bi nermalavê û sepanan re hema bêje bê guman dê di pêşerojê de bibe sedema bûyerên karanîna hê bêtir balkêş.
6. ELECTRA
ELECTRA modelek pêvajoyek zimanê xwezayî ya pêşkeftî ye ku ji hêla lêkolînerên Google ve hatî afirandin. Ew ji bo "Fêrbûna karîger a şîfrekerek ku Veguheztinên Tokenê Bi Rastî Tesnîf dike" radiweste û ji ber rastbûn û leza xwe ya awarte navdar e.
Çawa dixebite?
ELECTRA bi guheztina beşek ji nîşaneyên rêza nivîsê bi tokenên hilberandî dixebite. Armanca modelê ew e ku bi rêkûpêk pêşbîn bike ka her nîşanek veguheztinê rewa ye an sexte ye. ELECTRA fêr dibe ku wekî encamek bikêrhatîtir di navbera peyvan de di rêzek nivîsê de hevbendiyên kontekstê hilîne.
Wekî din, ji ber ku ELECTRA li şûna maskkirina yên rastîn nîşaneyên derewîn diafirîne, dibe ku ew komên perwerdehiyê û serdemên perwerdehiyê yên girîngtir bi kar bîne bêyî ku heman fikarên zêde yên ku modelên zimanên maske yên standard dikin biceribînin.
Herêmên Bikaranîna
ELECTRA di heman demê de dikare ji bo analîzkirina hestê jî were bikar anîn, ku tê de danasîna tonek hestyarî ya nivîsê pêk tîne.
Digel kapasîteya xwe ya fêrbûna hem ji nivîsa bi maske û hem jî bêmaske, dibe ku ELECTRA were bikar anîn da ku modelên analîza hestê rasttir biafirîne ku dikare hûrguliyên zimanî baştir fam bike û têgihîştinên watedartir peyda bike.
7.T5
T5, an Text-to-Text Transformer Transformer, modelek zimanî-based veguherîner a Ziman a Google-ê ye. Armanc ew e ku bi veguheztina maqûl a nivîsa têketinê ji metna deranê re karên cûda yên hilberandina zimanê xwezayî pêk bîne.
Çawa dixebite?
T5 li ser mîmariya Transformer-ê hatî çêkirin û bi karanîna fêrbûna neçapkirî li ser hejmareke mezin a daneya nivîsê hate perwerde kirin. T5, berevajî modelên zimanên berê, li ser cûrbecûr karan tê perwerde kirin, di nav de têgihîştina ziman, bersivdana pirsê, kurtkirin, û werger.
Ev dihêle ku T5 gelek karan bike bi rêkûpêkkirina modelê li ser têketina kêmtir peywirê.
T5 li ku derê bikar tîne?
T5 di pêvajoya zimanê xwezayî de gelek serîlêdanên potansiyel hene. Dibe ku ew ji bo afirandina chatbots, arîkarên virtual, û pergalên din ên AI-ê yên danûstendinê yên ku dikarin têgihîştina zimanê xwezayî fam bikin û bersiv bidin were bikar anîn. T5 dikare ji bo çalakiyên wekî wergera ziman, kurtkirin, û temamkirina nivîsê jî were bikar anîn.
T5-çavkaniya vekirî ji hêla Google ve hate peyda kirin û ji hêla civata NLP ve ji bo cûrbecûr serîlêdanên wekî kategorîzekirina nivîsê, bersiva pirsê, û wergerandina makîneyê bi berfirehî hate hembêz kirin.
8. PalM
PaLM (Modela Ziman a Pathways) modelek zimanek pêşkeftî ye ku ji hêla Google AI Language ve hatî afirandin. Armanc ew e ku performansa modelên hilberandina zimanê xwezayî baştir bike da ku daxwaziya mezin a ji bo karên zimanî yên tevlihevtir bicîh bîne.
Çawa dixebite?
Mîna gelek modelên zimanên din ên xweş-hezkirî yên mîna BERT û GPT, PaLM modelek veguherîner-based e. Lêbelê, sêwirandin û metodolojiya perwerdehiya wê ew ji modelên din cuda dike.
Ji bo baştirkirina performans û jêhatîbûnên giştîkirinê, PaLM bi karanîna paradîgmayek fêrbûna pir-peywirî tê perwerde kirin ku dihêle ku model bi hevdemî ji gelek pirsgirêkan fêr bibe.
Em li ku derê PALM bikar tînin?
Palm dikare ji bo cûrbecûr karên NLP-ê were bikar anîn, nemaze yên ku banga têgihîştina kûr a zimanê xwezayî dikin. Ew ji bo analîzkirina hestê, bersiva pirsan, modela ziman, wergera makîneyê, û gelek tiştên din bikêr e.
Ji bo baştirkirina jêhatîbûna pêvajoya ziman a bername û amûrên cihêreng ên mîna chatbots, arîkarên virtual, û pergalên naskirina deng, ew jî dikare li wan were zêdekirin.
Bi tevayî, PaLM teknolojiyek sozdar e ku bi cûrbecûr serîlêdanên gengaz ve ji ber kapasîteya wê ya mezinkirina kapasîteyên pêvajoyên zimanî ye.
Xelasî
Di dawiyê de, pêvajoyek zimanê xwezayî (NLP) awayê ku em bi teknolojiyê re mijûl dibin veguherandiye, hişt ku em bi makîneyan re bi rengek mirovî biaxivin.
NLP ji ber serkeftinên vê dawiyê ji berê rasttir û bikêrtir bûye fêrbûna makîneyê, nemaze di avakirina modelên zimanên mezin ên wekî GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA, û PalM de.
Her ku NLP pêşve diçe, dibe ku em li bendê bin ku em modelên zimanî yên bi hêztir û sofîstîke derkevin holê, bi potansiyela veguheztina ka em çawa bi teknolojiyê ve girêdidin, bi hev re danûstendinê dikin, û tevliheviya zimanê mirovan fam dikin.
Leave a Reply