Табигый тилди иштетүү (NLP) биздин машиналар менен болгон мамилебизди өзгөрттү. Эми биздин тиркемелерибиз жана программалык камсыздообуз адам тилин иштетип, түшүнө алат.
Жасалма интеллект дисциплинасы катары, NLP компьютерлер менен адамдардын ортосундагы табигый тилдин өз ара аракеттенүүсүнө басым жасайт.
Бул машиналарга адамдын тилин талдоо, түшүнүү жана синтездөө үчүн жардам берип, кеп таануу, машина которуу сыяктуу көптөгөн колдонмолорду ачат. сезимдерди талдоо, жана чатботтор.
Ал акыркы жылдары эбегейсиз өнүгүүгө жетишти, бул машиналарга тилди түшүнүү менен гана чектелбестен, аны чыгармачыл жана туура колдонууга мүмкүнчүлүк берди.
Бул макалада биз NLP тилинин ар кандай моделдерин карап чыгабыз. Андыктан, келгиле, бул моделдер жөнүндө билели!
1. BERT
BERT (Transformers эки багыттуу коддоочу өкүлчүлүктөрү) - табигый тилди иштетүүнүн (NLP) эң заманбап тил модели. Ал 2018-жылы g тарабынан түзүлгөн жана Transformer архитектурасына негизделген, а нейрон тармак ырааттуу киргизүүнү чечмелөө үчүн курулган.
BERT – бул алдын ала даярдалган тил модели, демек ал тилдин табигый калыптарын жана түзүмүн таануу үчүн чоң көлөмдөгү текст маалыматтарына үйрөтүлгөн.
BERT - бул эки багыттуу модель, демек, ал сөздөрдүн мурунку жана кийинки сөз айкаштарына жараша контекстти жана маанисин түшүнө алат жана татаал сүйлөмдөрдүн маанисин түшүнүүдө аны ийгиликтүүраак кылат.
Бул кантип иштейт?
Көзөмөлсүз окутуу BERTди чоң көлөмдөгү текст маалыматтарына үйрөтүү үчүн колдонулат. BERT окутуу учурунда сүйлөмдөгү жетишпеген сөздөрдү табуу же сүйлөмдөрдү категорияларга бөлүү жөндөмүнө ээ болот.
Бул тренингдин жардамы менен BERT ар кандай NLP тапшырмаларына, анын ичинде сезимдерди талдоо, текстти категорияга бөлүү, суроо-жооп жана башкаларга колдонула турган жогорку сапаттагы кыстармаларды чыгара алат.
Кошумчалай кетсек, BERT конкреттүү бир долбоорго өзгөчө көңүл буруу үчүн кичинекей маалымат топтомун колдонуу менен жакшыртылышы мүмкүн.
Берт кайда колдонулат?
BERT көп популярдуу NLP тиркемелеринин кеңири спектринде колдонулат. Мисалы, Google аны издөө системасынын натыйжаларынын тактыгын жогорулатуу үчүн колдонсо, Facebook сунуштоо алгоритмдерин жакшыртуу үчүн колдонду.
BERT ошондой эле чатботтун сезимдерин талдоодо, машина которууда жана табигый тилди түшүнүүдө колдонулган.
Мындан тышкары, БЕРТ бир нече жумушта иштеген Академиялык изилдөө ар кандай тапшырмалар боюнча NLP моделдеринин иштешин жакшыртуу үчүн документтер. Жалпысынан алганда, BERT NLP академиктери жана практиктери үчүн ажырагыс курал болуп калды жана анын дисциплинага тийгизген таасири мындан ары да күчөйт деп болжолдонууда.
2. Роберта
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) – 2019-жылы Facebook AI тарабынан чыгарылган табигый тилди иштетүү үчүн тил модели. Бул BERTтин жакшыртылган версиясы, баштапкы BERT моделинин айрым кемчиликтерин жоюуга багытталган.
RoBERTa көбүрөөк окуу маалыматтарын колдонот жана жогорку көрсөткүчтөргө ээ болуу үчүн окуу процессин жакшыртса, Роберта BERTга окшош ыкма менен үйрөтүлгөн.
RoBERTa, BERT сыяктуу эле, берилген жумушта жогорку тактыкка жетүү үчүн жакшылап жөндөлүшү мүмкүн болгон алдын ала даярдалган тил модели.
Бул кантип иштейт?
RoBERTa тексттик маалыматтардын чоң көлөмүн үйрөтүү үчүн өзүн-өзү көзөмөлдөгөн окуу стратегиясын колдонот. Тренинг учурунда сүйлөмдөрдөгү жетишпеген сөздөрдү алдын ала айтууга жана сөз айкаштарын өзүнчө топторго бөлүүгө үйрөнөт.
RoBERTa ошондой эле жаңы маалыматтарды жалпылоо үчүн моделдин мүмкүнчүлүктөрүн жогорулатуу үчүн динамикалык маска сыяктуу бир нече татаал окутуу ыкмаларын колдонот.
Андан тышкары, анын тактыгын жогорулатуу үчүн, RoBERTa бир нече булактардан, анын ичинде Wikipedia, Common Crawl жана BooksCorpus сыяктуу маалыматтардын чоң санын колдонот.
RoBERTAны кайда колдонсок болот?
Роберта көбүнчө сезимдерди талдоо, текстти категориялар үчүн колдонулат, аталган объект аныктоо, машина которуу жана суроого жооп берүү.
Бул сыяктуу структураланбаган текст маалыматтарынан тиешелүү түшүнүктөрдү алуу үчүн колдонсо болот коомдук Медиа, керектөөчүлөрдүн сын-пикирлери, жаңылык макалалары жана башка булактар.
RoBERTa бул кадимки NLP милдеттеринен тышкары, документти жалпылоо, текст түзүү жана кеп таануу сыяктуу конкреттүү колдонмолордо колдонулган. Ал ошондой эле чатботторду, виртуалдык жардамчыларды жана башка сүйлөшүү AI системаларынын тактыгын жакшыртуу үчүн колдонулган.
3. OpenAIдин GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) терең үйрөнүү ыкмаларын колдонуу менен адамга окшош жазууларды жараткан OpenAI тил модели. GPT-3 175 миллиард параметр менен курулган эң чоң тил моделдеринин бири.
Модель китептерди, кагаздарды жана веб-баракчаларды камтыган тексттик маалыматтардын кеңири спектри боюнча үйрөтүлгөн жана азыр ар кандай темаларда мазмунду түзө алат.
Бул кантип иштейт?
GPT-3 көзөмөлсүз окутуу ыкмасын колдонуу менен текстти түзөт. Бул модель кандайдыр бир конкреттүү ишти аткарууга атайылап үйрөтүлбөйт, тескерисинче, текст маалыматтарынын эбегейсиз көлөмүндөгү үлгүлөрдү байкап, текст түзүүнү үйрөнөт.
Аны кичирээк, тапшырмага тиешелүү берилиштер топтомуна үйрөтүү менен, модель текстти аяктоо же сезимди талдоо сыяктуу конкреттүү тапшырмалар үчүн жакшылап жөндөлүшү мүмкүн.
Колдонуу аймактары
GPT-3 табигый тилди иштетүү тармагында бир нече колдонмолорго ээ. Текстти аяктоо, тилди которуу, сезимди талдоо жана башка колдонмолор моделдин жардамы менен мүмкүн. GPT-3 поэзияны, жаңылыктарды жана компьютердик кодду түзүү үчүн да колдонулган.
Эң потенциалдуу GPT-3 колдонмолорунун бири чатботторду жана виртуалдык жардамчыларды түзүү болуп саналат. Модель адамга окшош текстти түзө алгандыктан, ал сүйлөшүү колдонмолору үчүн абдан ылайыктуу.
GPT-3 ошондой эле веб-сайттар жана коомдук медиа платформалар үчүн ылайыкташтырылган мазмунду түзүү үчүн, ошондой эле маалыматтарды талдоо жана изилдөөгө жардам берүү үчүн колдонулган.
4. GPT-4
GPT-4 OpenAIдин GPT сериясындагы эң акыркы жана татаал тил модели. Таң калыштуу 10 триллион параметрлери менен ал өзүнөн мурунку GPT-3тен ашып, дүйнөдөгү эң күчтүү AI моделдеринин бири болот деп болжолдонууда.
Бул кантип иштейт?
GPT-4 татаал тилде текстти жаратат терең үйрөнүү методдору. Ал китептерди, журналдарды жана веб-баракчаларды камтыган кеңири тексттик маалымат топтому боюнча үйрөтүлүп, ага ар кандай темалар боюнча мазмунду түзүүгө мүмкүндүк берет.
Андан тышкары, аны кичирээк, тапшырмага арналган маалымат топтомуна үйрөтүү менен, GPT-4 суроо-жооп же жыйынтыктоо сыяктуу конкреттүү тапшырмалар үчүн жакшылап жөндөлүшү мүмкүн.
Колдонуу аймактары
GPT-4 өзүнүн чоң өлчөмү жана жогорку мүмкүнчүлүктөрүнүн аркасында ар кандай тиркемелерди сунуштайт.
Анын эң перспективдүү колдонулуштарынын бири табигый тилди иштетүүдө, аны колдонууга болот чатботторду иштеп чыгуу, виртуалдык жардамчылар жана тил котормо системалары адамдар чыгарган жооптордон дээрлик айырмаланбаган табигый тилде жоопторду чыгарууга жөндөмдүү.
GPT-4 билим берүү тармагында да колдонулушу мүмкүн.
Концепция студенттин окуу стилине ыңгайлашууга жана индивидуалдуу пикир жана жардам берүүгө жөндөмдүү интеллектуалдык репетитордук системаларды иштеп чыгуу үчүн колдонулушу мүмкүн. Бул билим берүүнүн сапатын жогорулатууга жана окууну ар бир адам үчүн жеткиликтүү кылууга жардам берет.
5. XLNet
XLNet 2019-жылы Карнеги Меллон университети жана Google AI изилдөөчүлөрү тарабынан түзүлгөн инновациялык тил модели. Анын архитектурасы трансформатордук архитектурага негизделген, ал BERT жана башка тил моделдеринде да колдонулат.
XLNet, экинчи жагынан, табигый тилди иштетүү боюнча ар кандай тапшырмалар боюнча башка моделдерден ашып түшүүгө мүмкүндүк берген революциялык алдын ала даярдоо стратегиясын сунуштайт.
Бул кантип иштейт?
XLNet авто-регрессивдүү тилди моделдөө ыкмасын колдонуу менен түзүлгөн, ал мурунку сөздөрдүн негизинде кийинки сөздү текст ырааттуулугунда болжолдоону камтыйт.
XLNet, экинчи жагынан, солдон оңго же оңдон солго ыкманы колдонгон башка тил моделдеринен айырмаланып, сөз айкашындагы сөздөрдүн бардык потенциалдуу алмаштырууларын баалаган эки багыттуу ыкманы колдонот. Бул узак мөөнөттүү сөз байланыштарын кармап, так божомолдорду жасоого мүмкүндүк берет.
XLNet өзүнүн революциялык алдын ала машыгуу стратегиясына кошумча, салыштырмалуу позициялык коддоо жана сегмент деңгээлиндеги кайталоо механизми сыяктуу татаал ыкмаларды айкалыштырат.
Бул стратегиялар моделдин жалпы иштешине салым кошот жана ага тилди которуу, сезимди талдоо жана аталган объектти идентификациялоо сыяктуу табигый тилди иштетүү милдеттеринин кеңири спектрин аткарууга мүмкүндүк берет.
XLNet үчүн колдонуу аймактары
XLNetтин татаал өзгөчөлүктөрү жана ыңгайлашуусу аны табигый тилди иштетүүчү тиркемелерди, анын ичинде чатботторду жана виртуалдык жардамчыларды, тилди которуу жана сезимдерди талдоо үчүн эффективдүү курал кылат.
Анын үзгүлтүксүз иштеп чыгуусу жана программалык камсыздоо жана тиркемелер менен бириктирилиши келечекте мындан да кызыктуу колдонуу учурларына алып келет.
6. ELECTRA
ELECTRA — Google изилдөөчүлөрү тарабынан түзүлгөн табигый тилди иштетүүнүн эң алдыңкы модели. Бул "Токендерди алмаштырууну так классификациялаган коддорду эффективдүү үйрөнүү" дегенди билдирет жана өзгөчө тактыгы жана ылдамдыгы менен белгилүү.
Бул кантип иштейт?
ELECTRA текст ырааттуулугунун белгилеринин бир бөлүгүн өндүрүлгөн токендер менен алмаштыруу менен иштейт. Модельдин максаты - ар бир алмаштыруучу токен мыйзамдуу же жасалма экендигин туура болжолдоо. ELECTRA натыйжада текст ырааттуулугундагы сөздөрдүн ортосундагы контексттик байланыштарды эффективдүү сактоону үйрөнөт.
Андан тышкары, ELECTRA чыныгыларды маска кылбастан, жалган токендерди түзгөндүктөн, стандарттуу маскаланган тил моделдериндей ашыкча түйшүктөргө дуушар болбостон, кыйла чоңураак машыгуу топтомун жана окуу мөөнөттөрүн колдоно алат.
Колдонуу аймактары
ELECTRA тексттин эмоционалдык тонун аныктоону талап кылган сезимдерди талдоо үчүн да колдонулушу мүмкүн.
Маскаланган жана маскасыз тексттен үйрөнүү мүмкүнчүлүгү менен ELECTRA тилдик сырларды жакшыраак түшүнө турган жана маңыздуураак түшүнүктөрдү бере турган сезимдерди талдоонун так моделдерин түзүү үчүн колдонулушу мүмкүн.
7.T5
T5, же Text-to-Text Transfer Transformer, бул Google AI Language трансформаторуна негизделген тил модели. Киргизилген текстти чыгаруу текстине ийкемдүү которуу аркылуу ар кандай табигый тилди иштетүү тапшырмаларын аткаруу үчүн арналган.
Бул кантип иштейт?
T5 Transformer архитектурасына курулган жана тексттик маалыматтардын көп сандагы көзөмөлсүз окутууну колдонуу менен үйрөтүлгөн. T5, мурунку тил моделдеринен айырмаланып, ар кандай тапшырмалар боюнча, анын ичинде тилди түшүнүү, суроого жооп берүү, жыйынтыктоо жана которуу боюнча үйрөтүлөт.
Бул T5ке моделди азыраак тапшырмага ылайыкташтыруу менен көптөгөн жумуштарды аткарууга мүмкүндүк берет.
T5 кайда колдонот?
T5 табигый тилди иштетүүдө бир нече потенциалдуу колдонмолорго ээ. Ал чатботторду, виртуалдык жардамчыларды жана табигый тил киргизүүнү түшүнүүгө жана ага жооп берүүгө жөндөмдүү башка сүйлөшүү AI системаларын түзүү үчүн колдонулушу мүмкүн. T5 ошондой эле тил которуу, жыйынтыктоо жана текстти аяктоо сыяктуу иш-чаралар үчүн колдонулушу мүмкүн.
T5 Google тарабынан ачык булак менен камсыздалган жана текстти категориялаштыруу, суроолорго жооп берүү жана машина которуу сыяктуу ар кандай тиркемелер үчүн NLP коомчулугу тарабынан кеңири жайылтылган.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) — Google AI Language тарабынан түзүлгөн өркүндөтүлгөн тил модели. Ал татаал тил тапшырмаларына өсүп жаткан суроо-талапты аткаруу үчүн табигый тилди иштетүү моделдеринин иштешин жакшыртуу үчүн арналган.
Бул кантип иштейт?
BERT жана GPT сыяктуу башка көптөгөн жакшы көргөн тил моделдерине окшош, PaLM трансформаторго негизделген модель болуп саналат. Бирок анын дизайны жана окутуу методологиясы аны башка моделдерден айырмалап турат.
Ишти өркүндөтүү жана жалпылоо көндүмдөрүн жакшыртуу үчүн, PaLM моделге бир эле учурда көптөгөн кыйынчылыктардан үйрөнүүгө мүмкүндүк берген көп тапшырмалуу окутуу парадигмасын колдонуу менен үйрөтүлөт.
PaLMди кайда колдонобуз?
Palm ар кандай NLP тапшырмалары үчүн колдонулушу мүмкүн, айрыкча табигый тилди терең түшүнүүнү талап кылган. Бул сезимдерди талдоо, суроолорго жооп берүү, тилди моделдөө, машина которуу жана башка көптөгөн нерселер үчүн пайдалуу.
Чатботтор, виртуалдык жардамчылар жана үн таануу тутумдары сыяктуу ар кандай программалардын жана куралдардын тилди иштетүү көндүмдөрүн жакшыртуу үчүн аларды аларга кошууга болот.
Жалпысынан алганда, PaLM тилди иштетүү мүмкүнчүлүктөрүн кеңейтүү мүмкүнчүлүгүнөн улам кеңири спектри бар келечектүү технология.
жыйынтыктоо
Акыр-аягы, табигый тилди иштетүү (NLP) биздин технологияга болгон мамилебизди өзгөртүп, машиналар менен адамдыкындай сүйлөшүүгө мүмкүндүк берди.
NLP акыркы жетишкендиктерден улам болуп көрбөгөндөй так жана эффективдүү өстү машина үйрөнүү, айрыкча GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA жана PaLM сыяктуу масштабдуу тил моделдерин курууда.
NLP өнүккөн сайын, биз технология менен байланышыбызды, бири-бирибиз менен баарлашканыбызды жана адам тилинин татаалдыгын түшүнгөнүбүздү өзгөртүү мүмкүнчүлүгү менен барган сайын күчтүү жана татаал тил моделдеринин пайда болушун күтүшүбүз мүмкүн.
Таштап Жооп