ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ໄດ້ຫັນປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາມີສ່ວນຮ່ວມກັບເຄື່ອງຈັກ. ດຽວນີ້, ແອັບ ແລະ ຊອບແວຂອງພວກເຮົາສາມາດປະມວນຜົນ ແລະ ເຂົ້າໃຈພາສາຂອງມະນຸດໄດ້.
ໃນຖານະເປັນລະບຽບວິໄນຂອງປັນຍາປະດິດ, NLP ສຸມໃສ່ການໂຕ້ຕອບພາສາທໍາມະຊາດລະຫວ່າງຄອມພິວເຕີແລະຄົນ.
ມັນຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກໃນການວິເຄາະ, ເຂົ້າໃຈ, ແລະສັງເຄາະພາສາຂອງມະນຸດ, ເປີດຂຶ້ນ plethora ຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະ chatbots.
ມັນໄດ້ສ້າງການພັດທະນາອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກບໍ່ພຽງແຕ່ເຂົ້າໃຈພາສາເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງໃຊ້ມັນຢ່າງສ້າງສັນແລະເຫມາະສົມ.
ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະກວດເບິ່ງຮູບແບບພາສາ NLP ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ປະຕິບັດຕາມ, ແລະໃຫ້ພວກເຮົາຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້!
1. ເບີທ
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ເປັນຕົວແບບພາສາການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP). ມັນໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນໃນປີ 2018 ໂດຍ g ແລະແມ່ນອີງໃສ່ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Transformer, a ເຄືອຂ່າຍ neural ສ້າງຂຶ້ນເພື່ອຕີຄວາມຫມາຍການປ້ອນຂໍ້ມູນຕາມລໍາດັບ.
BERT ແມ່ນຕົວແບບພາສາທີ່ຜ່ານການຝຶກອົບຮົມກ່ອນ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າມັນໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມຈໍານວນຫລາຍເພື່ອຮັບຮູ້ຮູບແບບແລະໂຄງສ້າງພາສາທໍາມະຊາດ.
BERT ແມ່ນຮູບແບບ bidirectional, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າມັນສາມາດເຂົ້າໃຈສະພາບການແລະຄວາມ ໝາຍ ຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆໂດຍອີງຕາມທັງສອງປະໂຫຍກທີ່ຜ່ານມາແລະຕໍ່ໄປນີ້, ເຮັດໃຫ້ມັນປະສົບຜົນສໍາເລັດຫຼາຍໃນການເຂົ້າໃຈຄວາມຫມາຍຂອງປະໂຫຍກທີ່ສັບສົນ.
ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງແມ່ນໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມ BERT ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມຈໍານວນຫລາຍ. BERT ໄດ້ຮັບຄວາມສາມາດໃນການກວດພົບຄໍາທີ່ຂາດຫາຍໄປໃນປະໂຫຍກຫຼືການຈັດປະເພດປະໂຫຍກໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ.
ດ້ວຍຄວາມຊ່ອຍເຫລືອຂອງການຝຶກອົບຮົມນີ້, BERT ສາມາດຜະລິດການຝັງຕົວທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ກັບວຽກງານ NLP ທີ່ຫລາກຫລາຍ, ລວມທັງການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມ, ການຕອບຄໍາຖາມ, ແລະອື່ນໆ.
ນອກຈາກນັ້ນ, BERT ສາມາດໄດ້ຮັບການປັບປຸງໃນໂຄງການສະເພາະໂດຍການນໍາໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າເພື່ອສຸມໃສ່ວຽກງານນັ້ນໂດຍສະເພາະ.
Bert ໃຊ້ຢູ່ໃສ?
BERT ຖືກໃຊ້ເລື້ອຍໆໃນຫຼາຍໆຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ NLP ທີ່ນິຍົມ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ Google ໄດ້ໃຊ້ມັນເພື່ອເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຜົນໄດ້ຮັບຂອງເຄື່ອງຈັກຊອກຫາ, ໃນຂະນະທີ່ Facebook ໄດ້ໃຊ້ມັນເພື່ອປັບປຸງສູດການແນະນໍາຂອງມັນ.
BERT ຍັງຖືກ ນຳ ໃຊ້ເຂົ້າໃນການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກຂອງ chatbot, ການແປດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ, ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈໃນພາສາ ທຳ ມະຊາດ.
ນອກຈາກນັ້ນ, BERT ໄດ້ຖືກຈ້າງງານຢູ່ໃນຫຼາຍໆຄົນ ການຄົ້ນຄ້ວາທາງວິຊາການ ເອກະສານເພື່ອປັບປຸງການປະຕິບັດຂອງແບບຈໍາລອງ NLP ໃນຫຼາຍໆວຽກງານ. ໂດຍລວມແລ້ວ, BERT ໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ສໍາລັບນັກວິຊາການແລະນັກປະຕິບັດ NLP, ແລະອິດທິພົນຂອງມັນຕໍ່ລະບຽບວິໄນແມ່ນຄາດວ່າຈະເພີ່ມຂຶ້ນຕື່ມອີກ.
2. Roberta
RoBERTa (ວິທີການ BERT Optimized ທີ່ເຂັ້ມແຂງ) ເປັນຕົວແບບພາສາສໍາລັບການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດທີ່ອອກໂດຍ Facebook AI ໃນປີ 2019. ມັນເປັນສະບັບປັບປຸງຂອງ BERT ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເອົາຊະນະບາງຂໍ້ບົກຜ່ອງຂອງຕົວແບບ BERT ຕົ້ນສະບັບ.
RoBERTa ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນລັກສະນະທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບ BERT, ຍົກເວັ້ນ RoBERTa ໃຊ້ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມເພີ່ມເຕີມແລະປັບປຸງຂະບວນການຝຶກອົບຮົມເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນການປະຕິບັດທີ່ສູງຂຶ້ນ.
RoBERTa, ຄືກັບ BERT, ແມ່ນຕົວແບບພາສາທີ່ຜ່ານການຝຶກອົບຮົມກ່ອນ ເຊິ່ງອາດຈະໄດ້ຮັບການປັບປ່ຽນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຄວາມຖືກຕ້ອງສູງໃນໜ້າວຽກໃດໜຶ່ງ.
ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
RoBERTa ໃຊ້ກົນລະຍຸດການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມຕົນເອງເພື່ອຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມຈໍານວນຫລາຍ. ມັນຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຄາດຄະເນຄໍາທີ່ຂາດຫາຍໄປໃນປະໂຫຍກແລະຈັດປະເພດປະໂຫຍກເຂົ້າໄປໃນກຸ່ມທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ.
RoBERTa ຍັງໃຊ້ວິທີການຝຶກອົບຮົມທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍອັນ, ເຊັ່ນ: ການໃສ່ຜ້າອັດດັງແບບເຄື່ອນໄຫວ, ເພື່ອເພີ່ມຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບເພື່ອເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນໃໝ່.
ນອກຈາກນັ້ນ, ເພື່ອເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມັນ, RoBERTa ນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ, ລວມທັງ Wikipedia, Common Crawl, ແລະ BooksCorpus.
ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ Roberta ໄດ້ຢູ່ໃສ?
Roberta ຖືກນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປສໍາລັບການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມ, ນິຕິບຸກຄົນ ການລະບຸຕົວຕົນ, ການແປດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ, ແລະການຕອບຄໍາຖາມ.
ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຈາກຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເຊັ່ນ: ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ການທົບທວນຄືນຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ບົດຄວາມຂ່າວ, ແລະແຫຼ່ງອື່ນໆ.
RoBERTa ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະ, ເຊັ່ນ: ການສະຫຼຸບເອກະສານ, ການສ້າງຂໍ້ຄວາມ, ແລະການຮັບຮູ້ຄໍາເວົ້າ, ນອກເຫນືອຈາກວຽກງານ NLP ທໍາມະດາເຫຼົ່ານີ້. ມັນຍັງໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງ chatbots, ຜູ້ຊ່ວຍ virtual, ແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງລະບົບ AI ການສົນທະນາອື່ນໆ.
3. GPT-3 ຂອງ OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ແມ່ນຮູບແບບພາສາ OpenAI ທີ່ສ້າງການຂຽນແບບມະນຸດໂດຍໃຊ້ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເລິກ. GPT-3 ແມ່ນຫນຶ່ງໃນຕົວແບບພາສາທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດທີ່ເຄີຍສ້າງ, ມີ 175 ຕື້ພາລາມິເຕີ.
ຮູບແບບດັ່ງກ່າວໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ລວມທັງປື້ມ, ເອກະສານ, ແລະຫນ້າເວັບ, ແລະໃນປັດຈຸບັນມັນສາມາດສ້າງເນື້ອຫາໃນຫົວຂໍ້ຕ່າງໆ.
ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
GPT-3 ສ້າງຂໍ້ຄວາມໂດຍໃຊ້ວິທີການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ. ນີ້ ໝາຍ ຄວາມວ່າຕົວແບບບໍ່ໄດ້ສອນໂດຍເຈດຕະນາເພື່ອປະຕິບັດວຽກໃດ ໜຶ່ງ, ແຕ່ແທນທີ່ຈະຮຽນຮູ້ການສ້າງຕົວ ໜັງ ສືໂດຍການສັງເກດເຫັນຮູບແບບໃນປະລິມານຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມທີ່ໃຫຍ່ຫຼວງ.
ໂດຍການຝຶກອົບຮົມມັນຢູ່ໃນຊຸດຂໍ້ມູນສະເພາະໜ້າວຽກທີ່ນ້ອຍກວ່າ, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວອາດຈະຖືກປັບໃຫ້ລະອຽດສໍາລັບວຽກງານສະເພາະເຊັ່ນ: ການສໍາເລັດຂໍ້ຄວາມ ຫຼືການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ.
ພື້ນທີ່ການນໍາໃຊ້
GPT-3 ມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຈໍານວນຫນຶ່ງໃນພາກສະຫນາມຂອງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ. ການສໍາເລັດຂໍ້ຄວາມ, ການແປພາສາ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກອື່ນໆແມ່ນເປັນໄປໄດ້ກັບຮູບແບບ. GPT-3 ຍັງໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງບົດກະວີ, ເລື່ອງຂ່າວ, ແລະລະຫັດຄອມພິວເຕີ.
ຫນຶ່ງໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ GPT-3 ທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ສຸດແມ່ນການສ້າງ chatbots ແລະຜູ້ຊ່ວຍ virtual. ເນື່ອງຈາກວ່າຕົວແບບສາມາດສ້າງຂໍ້ຄວາມທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ, ມັນເຫມາະສົມທີ່ສຸດສໍາລັບການນໍາໃຊ້ການສົນທະນາ.
GPT-3 ຍັງໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງເນື້ອຫາທີ່ເຫມາະສົມກັບເວັບໄຊທ໌ແລະເວທີສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະການຄົ້ນຄວ້າ.
4. GPT-4
GPT-4 ແມ່ນຮູບແບບພາສາຫຼ້າສຸດ ແລະມີຄວາມຊັບຊ້ອນທີ່ສຸດໃນຊຸດ GPT ຂອງ OpenAI. ດ້ວຍຕົວກໍານົດການທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈ 10 ພັນຕື້, ມັນຖືກຄາດຄະເນວ່າມັນຈະດີກວ່າຕົວແບບກ່ອນຫນ້າ, GPT-3, ແລະກາຍເປັນຫນຶ່ງໃນຕົວແບບ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດໃນໂລກ.
ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
GPT-4 ສ້າງຂໍ້ຄວາມພາສາທໍາມະຊາດໂດຍໃຊ້ຄວາມຊັບຊ້ອນ ສູດການຄິດໄລ່ເລິກເຊິ່ງ. ມັນໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມທີ່ກວ້າງຂວາງເຊິ່ງປະກອບມີປື້ມ, ວາລະສານ, ແລະຫນ້າເວັບ, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດສ້າງເນື້ອຫາໃນຫົວຂໍ້ທີ່ກວ້າງຂວາງ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ໂດຍການຝຶກອົບຮົມມັນຢູ່ໃນຊຸດຂໍ້ມູນສະເພາະຂອງວຽກງານທີ່ນ້ອຍກວ່າ, GPT-4 ອາດຈະຖືກປັບໃຫ້ດີສໍາລັບວຽກງານສະເພາະເຊັ່ນ: ການຕອບຄໍາຖາມຫຼືການສະຫຼຸບ.
ພື້ນທີ່ການນໍາໃຊ້
ເນື່ອງຈາກຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະຄວາມສາມາດທີ່ເໜືອກວ່າຂອງມັນ, GPT-4 ສະເໜີໃຫ້ນຳໃຊ້ຫຼາຍປະເພດ.
ຫນຶ່ງໃນການນໍາໃຊ້ທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດຂອງມັນແມ່ນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ບ່ອນທີ່ມັນອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອ ພັດທະນາ chatbots, ຜູ້ຊ່ວຍສະເໝືອນຈິງ, ແລະລະບົບການແປພາສາທີ່ມີຄວາມສາມາດຜະລິດການຕອບກັບພາສາທໍາມະຊາດທີ່ເກືອບບໍ່ສາມາດແຍກອອກຈາກສິ່ງທີ່ຜະລິດໂດຍຄົນ.
GPT-4 ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນການສຶກສາ.
ແນວຄວາມຄິດອາດຈະຖືກໃຊ້ເພື່ອພັດທະນາລະບົບຄູສອນອັດສະລິຍະທີ່ສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງນັກຮຽນ ແລະໃຫ້ຄໍາຄິດເຫັນ ແລະການຊ່ວຍເຫຼືອສ່ວນບຸກຄົນ. ອັນນີ້ສາມາດຊ່ວຍຍົກລະດັບຄຸນນະພາບການສຶກສາ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການຮຽນຮູ້ເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນສຳລັບທຸກຄົນ.
5. XLNet
XLNet ເປັນຮູບແບບພາສາທີ່ສ້າງສັນໃນປີ 2019 ໂດຍມະຫາວິທະຍາໄລ Carnegie Mellon ແລະນັກຄົ້ນຄວ້າ Google AI. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງມັນແມ່ນອີງໃສ່ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ transformer, ເຊິ່ງຍັງຖືກນໍາໃຊ້ໃນ BERT ແລະຮູບແບບພາສາອື່ນໆ.
XLNet, ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ນໍາສະເຫນີຍຸດທະສາດການຝຶກອົບຮົມກ່ອນການປະຕິວັດທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດປະຕິບັດໄດ້ດີກວ່າແບບຈໍາລອງອື່ນໆໃນຫຼາຍໆວຽກງານການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ.
ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
XLNet ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍໃຊ້ວິທີການສ້າງແບບຈໍາລອງພາສາແບບເລື່ອນຊັ້ນອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງລວມທັງການຄາດຄະເນຄໍາຕໍ່ໄປໃນລໍາດັບຂໍ້ຄວາມໂດຍອີງໃສ່ຄໍາທີ່ຜ່ານມາ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, XLNet ຮັບຮອງເອົາວິທີການສອງທິດທາງທີ່ປະເມີນການປ່ຽນແປງທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆໃນປະໂຫຍກຫນຶ່ງ, ກົງກັນຂ້າມກັບຮູບແບບພາສາອື່ນໆທີ່ໃຊ້ວິທີການຈາກຊ້າຍຫາຂວາຫຼືຂວາຫາຊ້າຍ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດຈັບການພົວພັນຄໍາສັບໃນໄລຍະຍາວແລະເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.
XLNet ປະສົມປະສານເຕັກນິກທີ່ຊັບຊ້ອນເຊັ່ນ: ການເຂົ້າລະຫັດຕໍາແຫນ່ງທີ່ສົມທຽບແລະກົນໄກການເກີດໃຫມ່ໃນລະດັບ segment ນອກເຫນືອໄປຈາກຍຸດທະສາດການຝຶກອົບຮົມກ່ອນການປະຕິວັດຂອງຕົນ.
ຍຸດທະສາດເຫຼົ່ານີ້ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການປະຕິບັດໂດຍລວມຂອງແບບຈໍາລອງແລະເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດຈັດການກັບວຽກງານການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດທີ່ຫລາກຫລາຍ, ເຊັ່ນ: ການແປພາສາພາສາ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະການກໍານົດຕົວຕົນທີ່ມີຊື່.
ພື້ນທີ່ຂອງການນໍາໃຊ້ສໍາລັບ XLNet
ຄຸນນະສົມບັດທີ່ຊັບຊ້ອນແລະການປັບຕົວຂອງ XLNet ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດທີ່ຫລາກຫລາຍ, ລວມທັງ chatbots ແລະຜູ້ຊ່ວຍ virtual, ການແປພາສາພາສາແລະການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ.
ການພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການລວມຕົວຂອງມັນກັບຊອບແວແລະແອັບຯເກືອບແນ່ນອນຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈຫຼາຍຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ.
6. ELECTRA
ELECTRA ແມ່ນຮູບແບບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດທີ່ທັນສະໄໝທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍນັກຄົ້ນຄວ້າ Google. ມັນຫຍໍ້ມາຈາກ "ການຮຽນຮູ້ປະສິດທິພາບການເຂົ້າລະຫັດທີ່ຈັດປະເພດການທົດແທນ Token ຢ່າງຖືກຕ້ອງ" ແລະເປັນທີ່ຮູ້ຈັກສໍາລັບຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມໄວພິເສດຂອງມັນ.
ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
ELECTRA ເຮັດວຽກໂດຍການປ່ຽນບາງສ່ວນຂອງໂທເຄັນລໍາດັບຂໍ້ຄວາມດ້ວຍໂທເຄັນທີ່ຜະລິດແລ້ວ. ຈຸດປະສົງຂອງຕົວແບບແມ່ນເພື່ອຄາດຄະເນຢ່າງຖືກຕ້ອງວ່າແຕ່ລະ token ການທົດແທນແມ່ນຖືກຕ້ອງຫຼືການປອມແປງ. ELECTRA ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເກັບຮັກສາສະພາບການພົວພັນລະຫວ່າງຄໍາສັບຕ່າງໆໃນລໍາດັບຂໍ້ຄວາມເປັນຜົນໄດ້ຮັບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ເນື່ອງຈາກວ່າ ELECTRA ສ້າງ tokens ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແທນທີ່ຈະເປັນຫນ້າກາກຕົວຈິງ, ມັນອາດຈະໃຊ້ຊຸດການຝຶກອົບຮົມແລະໄລຍະເວລາການຝຶກອົບຮົມທີ່ໃຫຍ່ກວ່າໂດຍບໍ່ມີການປະສົບກັບຄວາມກັງວົນ overfitting ດຽວກັນກັບຮູບແບບພາສາຫນ້າກາກມາດຕະຖານເຮັດ.
ພື້ນທີ່ການນໍາໃຊ້
ELECTRA ຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ເຊິ່ງປະກອບມີການກໍານົດໂຕນຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຂໍ້ຄວາມ.
ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ຄວາມທີ່ໃສ່ໜ້າກາກ ແລະ ບໍ່ໃສ່ໜ້າກາກ, ELECTRA ອາດຈະຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອສ້າງຕົວແບບການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າ ເຊິ່ງສາມາດເຂົ້າໃຈຄວາມເລິກລັບທາງພາສາໄດ້ດີຂຶ້ນ ແລະ ສະໜອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄວາມຫມາຍຫຼາຍຂຶ້ນ.
7.T5
T5, ຫຼື Text-to-Text Transfer Transformer, ແມ່ນຮູບແບບພາສາທີ່ອີງໃສ່ຕົວປ່ຽນພາສາຂອງ Google. ມັນມີຈຸດປະສົງເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍການແປຄວາມຍືດຫຍຸ່ນການປ້ອນຂໍ້ມູນກັບຂໍ້ຄວາມອອກ.
ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
T5 ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Transformer ແລະໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໂດຍໃຊ້ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງຢູ່ໃນຈໍານວນຂໍ້ຄວາມຈໍານວນຫລາຍ. T5, ບໍ່ເຫມືອນກັບແບບຈໍາລອງພາສາທີ່ຜ່ານມາ, ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນຫຼາຍຫນ້າວຽກ, ລວມທັງຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາ, ການຕອບຄໍາຖາມ, ສະຫຼຸບ, ແລະການແປພາສາ.
ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ T5 ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຫຼາຍຢ່າງໂດຍການປັບຕົວແບບຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບການປ້ອນຂໍ້ມູນສະເພາະໜ້າວຽກໜ້ອຍລົງ.
T5 ໃຊ້ຢູ່ໃສ?
T5 ມີຫຼາຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີທ່າແຮງໃນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ. ມັນອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງ chatbots, ຜູ້ຊ່ວຍ virtual, ແລະລະບົບ AI ການສົນທະນາອື່ນໆທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈແລະຕອບສະຫນອງຕໍ່ການປ້ອນພາສາທໍາມະຊາດ. T5 ຍັງອາດຈະຖືກໃຊ້ສໍາລັບກິດຈະກໍາເຊັ່ນ: ການແປພາສາພາສາ, ການສະຫຼຸບ, ແລະການສໍາເລັດຂໍ້ຄວາມ.
T5 ໄດ້ຖືກສະຫນອງແຫຼ່ງເປີດໂດຍ Google ແລະໄດ້ຮັບການຍອມຮັບຢ່າງກວ້າງຂວາງໂດຍຊຸມຊົນ NLP ສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕ່າງໆເຊັ່ນການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມ, ການຕອບຄໍາຖາມແລະການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ.
8. ປລ
PaLM (Pathways Language Model) ແມ່ນຮູບແບບພາສາຂັ້ນສູງທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ Google AI Language. ມັນມີຈຸດປະສົງເພື່ອປັບປຸງການປະຕິບັດຂອງຮູບແບບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນສໍາລັບວຽກງານພາສາທີ່ສັບສົນຫຼາຍ.
ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
ຄ້າຍຄືກັນກັບຕົວແບບພາສາອື່ນໆທີ່ມັກຫຼາຍເຊັ່ນ BERT ແລະ GPT, PaLM ແມ່ນຕົວແບບທີ່ອີງໃສ່ຕົວປ່ຽນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການອອກແບບແລະວິທີການການຝຶກອົບຮົມຂອງຕົນໄດ້ກໍານົດມັນແຕກຕ່າງຈາກຮູບແບບອື່ນໆ.
ເພື່ອປັບປຸງຄວາມສາມາດດ້ານປະສິດທິພາບ ແລະການສ້າງສາທົ່ວໄປ, PaLM ໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມໂດຍໃຊ້ແບບແຜນການຮຽນຮູ້ຫຼາຍໜ້າວຽກທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແບບສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງພ້ອມກັນ.
ພວກເຮົາໃຊ້ PaLM ຢູ່ໃສ?
ຕົ້ນປາມສາມາດໃຊ້ສໍາລັບວຽກງານ NLP ທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນການຮຽກຮ້ອງຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງຂອງພາສາທໍາມະຊາດ. ມັນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ການຕອບຄໍາຖາມ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງພາສາ, ການແປພາສາເຄື່ອງຈັກ, ແລະອື່ນໆຈໍານວນຫຼາຍ.
ເພື່ອປັບປຸງທັກສະການປຸງແຕ່ງພາສາຂອງໂປລແກລມແລະເຄື່ອງມືທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຊັ່ນ: chatbots, ຜູ້ຊ່ວຍ virtual, ແລະລະບົບການຮັບຮູ້ສຽງ, ມັນຍັງສາມາດຖືກເພີ່ມເຂົ້າໃນພວກມັນ.
ໂດຍລວມແລ້ວ, PaLM ເປັນເທກໂນໂລຍີທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ມີລະດັບຄວາມກ້ວາງຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ເປັນໄປໄດ້ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດຂອງຕົນໃນການຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງພາສາ.
ສະຫຼຸບ
ສຸດທ້າຍ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ໄດ້ຫັນປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາມີສ່ວນຮ່ວມກັບເຕັກໂນໂລຢີ, ໃຫ້ພວກເຮົາເວົ້າກັບເຄື່ອງຈັກໃນລັກສະນະທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ.
NLP ໄດ້ເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນຢ່າງຖືກຕ້ອງແລະມີປະສິດທິພາບກວ່າທີ່ເຄີຍເປັນຍ້ອນຄວາມກ້າວຫນ້າໃນບໍ່ດົນມານີ້ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໂດຍສະເພາະໃນການກໍ່ສ້າງຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ເຊັ່ນ GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA, ແລະ PaLM.
ໃນຂະນະທີ່ NLP ກ້າວຫນ້າ, ພວກເຮົາອາດຈະຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນຕົວແບບພາສາທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂດຍມີທ່າແຮງທີ່ຈະຫັນປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຕັກໂນໂລຢີ, ສື່ສານກັບກັນແລະກັນ, ແລະເຂົ້າໃຈຄວາມສັບສົນຂອງພາສາຂອງມະນຸດ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ