Компьютерлер адамдар жаза алган тексттерге дээрлик окшош тексттерди чыгара аларын билесизби?
AIдагы жетишкендиктердин аркасында биз чоң тил моделдеринде толкунга күбө болуп жатабыз.
Азыр алар болуп көрбөгөндөй масштабда иштеп жатышат!
Биз бул моделдерди ар кандай кызыктуу учурларда колдоно алабыз. Бул макалада биз чоң тил моделдеринин кызыктуу колдонмолорун карап чыгабыз.
Чоң тил моделдери деп эмнени айтабыз?
Чоң тил моделдери – адамдын тилин чечмелөө жана түзүү үчүн иштелип чыккан AI моделдери. Бул моделдер өнүккөн машина үйрөнүү ыкмаларын колдонот.
Мисалы, алар колдонушат терең билим алуу тексттик маалыматтардын массалык көлөмүн изилдөө үчүн. Жана, алар табигый тил моделдерин жана структураларын түшүнүшөт.
Модельдер китептер, кагаздар жана веб-баракчалар сыяктуу массалык маалымат топтомдорунда үйрөтүлгөн. Ошентип, алар адамдын тилинин татаал жактарын түшүнө алышат. Ошентип, алар адам жазган материалдан айырмаланбаган мазмунду түзө алышат.
Бул тилдик моделдердин кээ бир мисалдары кандай?
- GPT-3:Бул OpenAI тарабынан түзүлгөн эң алдыңкы тил модели, ал текстти түзүүгө, суроолорго жооп берүүгө жана башка NLP тапшырмаларын аткарууга жөндөмдүү.
- Берт: Бул тарабынан түзүлгөн күчтүү тил модели болуп саналат Гугл суроолорго жооп берүү жана тил которуу сыяктуу кээ бир тапшырмалар үчүн колдонулушу мүмкүн.
- XLNet: Бул өркүндөтүлгөн тил модели Google жана Карнеги Меллон университети тарабынан түзүлгөн жана аны түшүнүүнү жана чыныгы тилди өндүрүүнү жакшыртуу үчүн жаңы окутуу ыкмасын колдонот.
- Роберта: Бул тил модели Facebook тарабынан түзүлгөн жана BERT архитектурасына негизделген. Ал табигый тилди иштетүүнү камтыган ар кандай тиркемелерде эң алдыңкы көрсөткүчтөргө жетишти.
- T5: текстти текстке өткөрүү трансформатору тарабынан түзүлгөн Гугл жана табигый тилди иштетүүнү камтыган ар кандай максаттарга ылайыкташтырылышы мүмкүн.
- GShard: Google масштабдуу тил моделдерин окутуу үчүн колдонула турган бөлүштүрүлгөн окутуу негизин түздү.
- мегатрон: NVIDIA, анын 8.3 миллиардга чейинки параметрлери бар моделдерди үйрөтө ала турган жогорку натыйжалуу тил моделин окутуу системасы.
- АЛБЕРТ: Бул Google жана Чикагодогу Тойота Технологиялык Институту тарабынан түзүлгөн BERTдин кыйла натыйжалуу жана масштабдуу "жөнөкөй" версиясы.
- ELECTRA: Google жана Стэнфорд университети ылдыйкы агымдагы тапшырмалардагы натыйжалуулугун жогорулатуу үчүн "дискриминациялык алдын ала окутуу" деп аталган жаңы тренингге чейинки стратегияны колдонгон тил моделин түзүштү.
- таризинде: Бул Google тилинин модели, ал тезирээк тыянак чыгаруу менен чоңураак моделдерди үйрөтүүгө мүмкүнчүлүк берүү үчүн эффективдүү көңүл буруу механизмин колдонот.
Демек, бул чоң тил моделдерин колдонуу учурлары кандай?
Чоң тил моделдерин колдонуунун олуттуу учурлары
Сезимди талдоо
Бул моделдер текстке баа берип, маанай жакшы, терс же нейтралдуу экенин чече алат. Көбүнчө, алар табигый тилди иштетүүнү жана колдонушат машина үйрөнүү муну жасоо үчүн ыкмалар.
Сөз айкашындагы сөздөрдүн контекстти жана маанисин таануу жөндөмдүүлүгүнөн улам, BERT жана RoBERTA сыяктуу моделдер колдонулат. сезимдерди талдоо.
Сезимди талдоо тил моделдери менен барган сайын так жана натыйжалуу болуп баратат. Биз маркетинг, кардарларды тейлөө жана башкалар сыяктуу секторлордун кеңири чөйрөсүндө сезим анализин колдоно алабыз.
Чатботтор жана сүйлөшүү агенттери
Сүйлөшүү агенттери жана чатботтор колдонмолордун кеңири спектринде популярдуу болуп баратат. Биз аларды кардарларды тейлөөдө жана сатууда, ошондой эле билим берүү жана саламаттыкты сактоодо колдоно алабыз. Бул системалардын өзөгүн чоң тил моделдери түзөт.
Алар табигый тилде адамдын киргизүүнү чечмелеп, жооп бере алышат. GPT-3 жана BERT сыяктуу моделдер көбүнчө чатботтордо көбүрөөк кызыктуу жоопторду түзүү үчүн колдонулат.
Бул моделдер тексттик маалыматтардын эбегейсиз көлөмү боюнча үйрөтүлгөн. Алар адамдын тилинин үлгүлөрүн жана структураларын түшүнүп, туурай алышат. Чатботтор кардарлардын катышуусун кыйла жакшыртат.
Тил котормосу
Биз чоң тил моделдеринин аркасында текстти бир тилден экинчи тилге өзгөчө тактык менен которо алабыз. Бул моделдер бир нече тилдердин татаалдыктарын түшүнүшөт. Жана алар көп тилдүү тексттик маалыматтардын эбегейсиз көлөмүн үйрөнүү аркылуу бири-бири менен байланышта.
Популярдуу тил котормо моделдерине OpenAIдин GPT-3, Facebookтун M2M-100 жана Google'дун Neural Machine Translation (NMT) кирет. Бул моделдер алып келген революциялык өзгөрүүлөрдөн улам, азыр дүйнө жүзү боюнча инсандар менен баарлашуу бир топ жөнөкөй.
Текстти жыйынтыктоо
Текстти жыйынтыктоо – негизги пункттарды сактоо менен узун текстти кыскача кыскартуу процесси. Чоң тил моделдери тексттин түзүлүшүн текшерип, түшүнө алат. Бул аларга так корутундуларды берүүгө мүмкүнчүлүк берип, аларды бул тармакта абдан пайдалуу кылат.
Тексттин кыскача тапшырмалары үчүн BERT жана GPT-3 сыяктуу моделдер жайгаштырылды. Алар документтин негизги идеяларын камтыган корутундуларды чыгарууда эң сонун эффективдүүлүктү көрсөтөт.
Биз маалымат каражаттарында, мыйзамда жана билим берүү тармагында өтө маанилүү болгон узун тексттен маалымат ала алабыз.
Суроо жооп
Машинага суроо берүү жана анын тиешелүү жоопту күтүүсү табигый тилди иштетүүдө суроого жооп берүү деп аталат. GPT-3 жана BERT сыяктуу чоң тил моделдери ушул максатта түзүлгөн.
Бул моделдер киргизилген суроону карап чыгып, маалыматтардан эң керектүү маалыматты тандашат.
Бул моделдер киргизүү суроо-талаптарын изилдеп, чоң көлөмдөгү маалыматтын ичинен эң ылайыктуу маалыматтарды тандайт. Бул татаал колдонуу менен мүмкүн болот нейрон тармактары.
Бул моделдердин күчү менен биз татаал маселелерди чечүү жолдорун табуу үчүн системаларды иштеп чыга алабыз. Бул биздин окуу жана чечим кабыл алуу жөндөмүбүздү жогорулатат.
Мазмун түзүү жана текстти түзүү
Чоң тил моделдери ар кандай секторлор үчүн жогорку сапаттагы, кызыктуу мазмунду жаратат. Бул моделдер макалаларды, социалдык медиа постторун, өнүмдөрдүн сүрөттөмөлөрүн жана башкаларды түзө алат. Мисалы, GPT-3 бул учурда популярдуу модели болуп саналат.
Ал адамдар жазган тексттен айырмалоо кыйын болгон мазмунду жаратат. Бул моделдерди колдонуу менен компаниялар убакытты жана чыгымдарды үнөмдөй алышат. Алар аудиторияга оңой байланыша алышат.
Кепти таануу жана кепти текстке транскрипциялоо
Кепти таануу жана кепти текстке транскрипциялоо экөө тең чоң тил моделдерин колдонушат.
Бул моделдер, атап айтканда, аудио маалыматтар боюнча үйрөтүлгөн. Ал эми, алар алдыцкыларды иштетет машинаны үйрөнүү алгоритмдери айтылган сөздөрдү текстке так транскрипциялоо. Wav2vec, Facebook AI тарабынан иштелип чыккан, кеп таануу үчүн колдонулган тил моделинин бир мисалы болуп саналат.
Бул модель аудио киргизүүлөрдөн тиешелүү мүнөздөмөлөрдү таануу жана алуу үчүн үйрөтүлгөн. Ал кепти таануу же башка табигый тилди иштетүү милдеттери үчүн колдонулушу мүмкүн.
Компаниялар транскрипция кызматтарынын сапатын жана ылдамдыгын жогорулата алат, ошол эле учурда жапырт тил моделдерин кабыл алуу менен чыгымдарды азайтып, натыйжалуулукту жогорулата алат.
Жыйынтык, келечек кандай болот?
Чоң тил моделдери ар түрдүү тармактарда маанилүү роль ойнойт. Изилдөөчүлөр жана иштеп чыгуучулар күчтүүрөөк болушу үчүн бул моделдерди жакшыртууга аракет кылып жатышат.
Биз контекстти жакшыраак түшүнүп, натыйжалуулугун жана тактыгын жогорулата алабыз. Ошондой эле, биз ар кандай платформаларда бир кыйла интуитивдик жана кемчиликсиз колдонуучу тажрыйбасынан пайда алабыз.
Алар биздин технология менен баарлашуу ыкмасын өзгөртө алат.
Таштап Жооп