We dizanibû ku komputer dikarin nivîsên ku hema hema bi ya ku mirov dikane binivîsin ve çêbike?
Bi saya pêşkeftinên di AI-ê de em di modelên zimanên mezin de dibin şahidê pêlek.
Naha, ew di astek bêhempa de dixebitin!
Em dikarin van modelan di gelek rewşên balkêş de bikar bînin. Di vê gotarê de, em ê li hin serîlêdanên balkêş ên modelên zimanên mezin binêrin.
Mebesta Em ji Modelên Zimanên Mezin Çi Dikin?
Modelên zimanên mezin modelên AI-yê ne ku ji bo şîrovekirin û afirandina zimanê mirovan têne pêşve xistin. Van modelan nêzîkatiyên fêrbûna makîneya pêşkeftî bikar tînin.
Ji bo nimûne, ew bikar tînin hînbûna kûr ji bo lêkolîna cildên girseyî yên daneyên nivîsê. Û, ew ji qalib û strukturên zimanê xwezayî fam dikin.
Model li ser danûstendinên girseyî yên wekî pirtûk, kaxez û rûpelên malperê têne perwerde kirin. Bi vî awayî, ew dikarin tevliheviyên zimanê mirovan fêm bikin. Ji ber vê yekê, ew dikarin naverokek ku ji materyalê ku ji hêla mirovan ve hatî nivîsandin nayê cûda kirin biafirînin.
Çend mînakên van modelên zimanî çi ne?
- Gpt-3:Ev modelek zimanî ya pêşkeftî ye ku ji hêla OpenAI-ê ve hatî afirandin e ku karibe hilberîna nivîsê, bersiva pirsê, û cûrbecûr karên din ên NLP-ê bike.
- Bert: Ev modela zimanekî bi hêz e ku ji aliyê Gûgil ku dibe ku ji bo hin karan were bikar anîn, mîna bersiva pirs û wergerandina ziman.
- XLNet: Ev modela zimanê pêşkeftî ji hêla Google û Zanîngeha Carnegie Mellon ve hatî çêkirin û teknîkek perwerdehiya nû bikar tîne da ku têgihîştina xwe û hilberîna zimanê resen zêde bike.
- RoBERTa: Ev modela ziman ji aliyê Facebookê ve hatiye çêkirin û li ser mîmariya BERT hatiye avakirin. Ew li ser cûrbecûr sepanên ku bi pêvajoyek zimanê xwezayî ve girêdayî ne performansa herî pêşkeftî bi dest xistiye.
- T5: transformatorê veguheztina nivîs-nivîsê ji hêla ve hatî çêkirin Gûgil û dibe ku ji bo cûrbecûr mebestên ku bi pêvajoyek zimanê xwezayî ve girêdayî ye were çêkirin.
- GShard: Google çarçoveyek perwerdehiyê ya belavkirî afirand ku dikare ji bo perwerdekirina modelên zimanên mezin were bikar anîn.
- megatron: NVIDIA's Pergala perwerdehiya modela zimanî ya bi performansa bilind, ku dikare modelên bi 8.3 mîlyar pîvanan perwerde bike.
- ALBERT: Ew guhertoyek "lite" ya BERT-ê ya bikêrtir û berfirehtir e ku ji hêla Google û Enstîtuya Teknolojiya Toyota ya li Chicago ve hatî afirandin.
- ELECTRA: Google û Zanîngeha Stanford modelek zimanek çêkir ku stratejiyek nû ya pêş-perwerdeyê bi navê "pêş-perwerdeya cihêxwaz" bikar tîne da ku performansa xwe li ser karên jêrîn zêde bike.
- Reformer: Ew modelek zimanê Google-ê ye ku mekanîzmayek balê ya bikêrtir bi kar tîne da ku perwerdehiya modelên mezin bi encamdana zûtir bike.
Ji ber vê yekê, rewşên karanîna van modelên zimanên mezin çi ne?
Bûyerên Bikaranîna Girîng ên Modelên Zimanên Mezin
Analîzasyona hestyariyê
Van modelan dikarin nivîsê binirxînin û biryar bidin ka hest baş, neyînî, an bêalî ye. Bi piranî, ew pêvajoya zimanê xwezayî û kar dikin fêrbûna makîneyê nêzîkatiyên vê yekê dikin.
Ji ber kapasîteya wan a naskirina çarçowe û wateya peyvan di hevokekê de, modelên mîna BERT û RoBERTa ji bo analîzê.
Analîzkirina hestê bi modelên zimên re her ku diçe rast û bikêrtir dibe. Em dikarin analîza hestê di gelek sektoran de wekî kirrûbirra, karûbarê xerîdar, û hêj bêtir bikar bînin.
Chatbot û ajanên danûstendinê
Ajansên danûstendinê û chatbots di cûrbecûr serlêdanan de populer dibin. Em dikarin wan di karûbarê xerîdar û firotanê û her weha perwerdehî û lênihêrîna tenduristiyê de bikar bînin. Modelên zimanên mezin di dilê van pergalan de ne.
Ew dikarin bi zimanê xwezayî şîrove bikin û bersivê bidin têketina mirovan. Modelên wekî GPT-3 û BERT bi gelemperî di chatbots de têne bikar anîn da ku bersivên balkêştir biafirînin.
Van modelan li ser cildên mezin ên daneyên nivîsê têne perwerde kirin. Ew dikarin qalib û avahîyên zimanê mirovan fam bikin û bişelînin. Chatbots dikarin bi girîngî tevlêbûna xerîdar zêde bikin.
Wergera Ziman
Bi saya modelên zimanên mezin em dikarin nivîsê ji zimanekî wergerînin zimanekî din. Van modelan tevliheviyên çend zimanan fam dikin. Û, ew bi hevûdu re têkildar in bi perwerdekirina cildên mezin ên daneyên nivîsê yên pirzimanî.
Modelên wergera zimanên populer GPT-3 ya OpenAI, M2M-100 ya Facebook, û Wergera Makîneya Neuralî ya Google (NMT) hene. Ji ber guhertinên şoreşgerî yên ku ji hêla van modelan ve têne çêkirin, niha pir hêsan e ku meriv li seranserê cîhanê bi kesan re têkilî daynin.
Kurtekirina nivîsê
Kurtekirina nivîsê pêvajoya kêmkirina metneke dirêj bo kurtenivîsekê ye dema ku xalên sereke têne parastin. Modelên zimanên mezin dikare avahiya nivîsê bikole û têbigihîje. Ev rê dide wan ku kurtenivîsên rast peyda bikin, ku wan di vî warî de pir arîkar dike.
Ji bo karên kurteya nivîsê, modelên mîna BERT û GPT-3, hatine bicîh kirin. Ew di hilberîna kurtenivîsan de ku ramanên sereke yên belgeyê vedihewînin de bandorek berbiçav nîşan didin.
Em dikarin ji nivîsek dirêj ku di medya, hiqûq û perwerdehiyê de serîlêdanên girîng hene, agahdarî derxînin.
Pirs bersiv
Pêşkêşkirina makîneyek bi pirsek û hêvîkirina ku ew bi bersivek guncan re peyda bibe, di pêvajoya zimanê xwezayî de wekî bersiva pirsê tê zanîn. Modelên zimanên mezin ên mîna GPT-3 û BERT bi vê armancê hatine afirandin.
Van modelan pirsa têketinê lêkolîn dikin û ji daneyan agahdariya herî têkildar hilbijêrin.
Van modelan pirsa têketinê lêkolîn dikin û ji gelek agahdariyan daneyên herî têkildar hilbijêrin. Ev bi karanîna sofîstîke gengaz e torên neural.
Bi hêza van modelan, em dikarin pergalên ji bo vedîtina çareseriyên pirsgirêkên tevlihev pêş bixin. Ev ê kapasîteya me ya fêrbûn û biryargirtinê zêde bike.
Afirandina naverokê û hilberîna nivîsê
Modelên zimanên mezin ji bo cûrbecûr sektoran naverokek bi kalîte û balkêş diafirînin. Van modelan dikarin gotaran, postên medyaya civakî, danasînên hilber û hêj bêtir berhev bikin. Mînakî, GPT-3 di vê rewşê de modelek populer e.
Ew naverok diafirîne ku zehmet e ku meriv ji nivîsa ku ji hêla mirovan ve hatî nivîsandin veqetandin. Bi karanîna van modelan, pargîdan dikarin dem û lêçûn xilas bikin. Ew dikarin pir hêsantir bi temaşevanên xwe re têkildar bibin.
Naskirina axaftinê û veguheztina axaftin-text
Naskirina axaftinê û veguheztina axaftin-text her du jî modelên zimanên mezin bikar tînin.
Van modelan, bi taybetî, li ser daneyên deng têne perwerde kirin. Û, ew pêşkeftî bikar tînin algorîtmayên fêrbûna makîneyê ji bo rastnivîsandina peyvên axaftinê li nivîsê. Wav2vec, ku ji hêla Facebook AI-ê ve hatî pêşve xistin, mînakek modelek zimanî ye ku ji bo naskirina axaftinê tê bikar anîn.
Ev model ji bo naskirin û derxistina taybetmendiyên têkildar ji têketinên deng ve hatî perwerde kirin. Ew dikare ji bo naskirina axaftinê an karûbarên din ên pêvajoyek zimanê xwezayî were bikar anîn.
Pargîdan dikarin kalîte û leza karûbarên xwe yên veguheztinê zêde bikin di heman demê de bi pejirandina modelên zimanî yên girseyî lêçûn kêm bikin û karîgeriyê zêde bikin.
Wrap-Up, Pêşeroj Çawa Dixuye?
Modelên zimanên mezin dê di cûrbecûr pîşesaziyê de rolek girîng bilîzin. Lêkolîner û pêşdebiran hewl didin ku van modelan baştir bikin da ku bihêztir bibin.
Em dikarin têgihiştinek pêşkeftî ya çarçovê û karîgerî û rastbûna zêde bikin. Di heman demê de, em dikarin li ser platformên cihêreng ji ezmûnek bikarhênerek bêtir xwerû û bêkêmasî sûd werbigirin.
Ew dikarin awayê ragihandina me û teknolojiyê biguhezînin.
Leave a Reply