ເຈົ້າຮູ້ບໍວ່າຄອມພິວເຕີສາມາດສ້າງບົດເລື່ອງທີ່ເກືອບຄືກັນກັບສິ່ງທີ່ມະນຸດຂຽນໄດ້?
ຂໍຂອບໃຈກັບຄວາມກ້າວຫນ້າໃນ AI ພວກເຮົາກໍາລັງເປັນພະຍານຄື້ນໃນຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່.
ໃນປັດຈຸບັນ, ພວກເຂົາເຈົ້າກໍາລັງເຮັດວຽກຢູ່ໃນຂະຫນາດທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ!
ພວກເຮົາສາມາດນໍາໃຊ້ຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ໃນຫຼາຍໆກໍລະນີທີ່ຫນ້າສົນໃຈ. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະເບິ່ງບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນຂອງຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່.
ພວກເຮົາຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດໂດຍຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່?
ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ແມ່ນຕົວແບບ AI ທີ່ຖືກພັດທະນາເພື່ອຕີຄວາມຫມາຍແລະສ້າງພາສາຂອງມະນຸດ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ໃຊ້ວິທີການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂັ້ນສູງ.
ຕົວຢ່າງ, ພວກເຂົາໃຊ້ ການຮຽນຮູ້ລຶກລັບ ເພື່ອກວດກາເບິ່ງຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ. ແລະ, ພວກເຂົາເຈົ້າເຂົ້າໃຈຮູບແບບພາສາທໍາມະຊາດແລະໂຄງສ້າງ.
ແບບຈໍາລອງໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ເຊັ່ນ: ປື້ມ, ເອກະສານ, ແລະຫນ້າເວັບຕ່າງໆ. ດ້ວຍວິທີນີ້, ພວກເຂົາສາມາດເຂົ້າໃຈຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງພາສາຂອງມະນຸດ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຂົາສາມາດສ້າງເນື້ອຫາທີ່ບໍ່ສາມາດແຍກອອກຈາກວັດສະດຸທີ່ມະນຸດຂຽນ.
ຕົວຢ່າງຂອງຕົວແບບພາສາເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຫຍັງ?
- GPT-3:ນີ້ແມ່ນຮູບແບບພາສາທີ່ທັນສະ ໄໝ ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ OpenAI ທີ່ສາມາດສ້າງຂໍ້ຄວາມ, ການຕອບຄໍາຖາມ, ແລະຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງວຽກງານ NLP ອື່ນໆ.
- ເບີ: ນີ້ແມ່ນຮູບແບບພາສາທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ ກູໂກ ທີ່ອາດຈະຖືກໃຊ້ກັບບາງໜ້າວຽກ ເຊັ່ນ: ການຕອບຄຳຖາມ ແລະ ການແປພາສາ.
- XLNet: ຮູບແບບພາສາຂັ້ນສູງນີ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍ Google ແລະມະຫາວິທະຍາໄລ Carnegie Mellon ແລະນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການຝຶກອົບຮົມແບບໃຫມ່ເພື່ອເພີ່ມຄວາມເຂົ້າໃຈແລະການຜະລິດພາສາທີ່ແທ້ຈິງ.
- ໂຣເບີຕາ: ຮູບແບບພາສານີ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍ Facebook ແລະອີງໃສ່ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ BERT. ມັນໄດ້ບັນລຸການປະຕິບັດທີ່ທັນສະໄຫມກ່ຽວກັບການຫຼາກຫຼາຍຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ.
- T5: ຕົວປ່ຽນຂໍ້ຄວາມເປັນຂໍ້ຄວາມຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍ ກູໂກ ແລະອາດຈະຖືກປັບແຕ່ງສໍາລັບຈຸດປະສົງທີ່ຫຼາກຫຼາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ.
- GShard: Google ສ້າງກອບການຝຶກອົບຮົມແບບແຈກຢາຍທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່.
- ເມກາຕຣອນ: NVIDIA ຂອງ ລະບົບການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບພາສາປະສິດທິພາບສູງ, ເຊິ່ງສາມາດຝຶກອົບຮົມຕົວແບບທີ່ມີເຖິງ 8.3 ຕື້ຕົວກໍານົດການ.
- ALBERT: ມັນເປັນເວີຊັນ “lite” ທີ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ຂອງ BERT ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ Google ແລະ Toyota Technological Institute ໃນ Chicago.
- ELECTRA: Google ແລະມະຫາວິທະຍາໄລສະແຕນຟອດສ້າງແບບຈໍາລອງພາສາທີ່ໃຊ້ຍຸດທະສາດການຝຶກອົບຮົມກ່ອນການຝຶກອົບຮົມໃຫມ່ທີ່ເອີ້ນວ່າ "ການຝຶກອົບຮົມກ່ອນການຈໍາແນກ" ເພື່ອເພີ່ມປະສິດຕິພາບໃນຫນ້າວຽກລຸ່ມນ້ໍາ.
- Reformer: ມັນເປັນຕົວແບບພາສາ Google ທີ່ໃຊ້ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂື້ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງທີ່ໃຫຍ່ກວ່າດ້ວຍການສະຫຼຸບໄວ.
ດັ່ງນັ້ນ, ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຂອງຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຫຍັງ?
ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ສໍາຄັນຂອງຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່
ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ
ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປະເມີນຂໍ້ຄວາມແລະຕັດສິນໃຈວ່າຄວາມຮູ້ສຶກແມ່ນດີ, ລົບ, ຫຼືເປັນກາງ. ສ່ວນໃຫຍ່, ພວກເຂົາເຈົ້າຈ້າງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແລະ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ວິທີການເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້.
ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດໃນການຮັບຮູ້ສະພາບການແລະຄວາມ ໝາຍ ຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆໃນປະໂຫຍກໃດ ໜຶ່ງ, ຮູບແບບເຊັ່ນ BERT ແລະ RoBERTa ແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບ. ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ.
ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກແມ່ນມີຄວາມຊັດເຈນ ແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນດ້ວຍຕົວແບບພາສາ. ພວກເຮົາສາມາດນໍາໃຊ້ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກໃນຫຼາຍໆຂະແຫນງການເຊັ່ນ: ການຕະຫຼາດ, ການບໍລິການລູກຄ້າ, ແລະອື່ນໆ.
Chatbots ແລະຕົວແທນການສົນທະນາ
ຕົວແທນການສົນທະນາແລະ chatbots ກໍາລັງກາຍເປັນທີ່ນິຍົມໃນຫຼາຍໆຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ. ພວກເຮົາໄດ້ຮັບການນໍາໃຊ້ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າໃນການບໍລິການລູກຄ້າແລະການຂາຍເຊັ່ນດຽວກັນກັບການສຶກສາແລະສຸຂະພາບ. ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ແມ່ນຢູ່ໃນຫົວໃຈຂອງລະບົບເຫຼົ່ານີ້.
ພວກເຂົາສາມາດຕີຄວາມຫມາຍແລະຕອບສະຫນອງຕໍ່ການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງມະນຸດໃນພາສາທໍາມະຊາດ. ຮູບແບບເຊັ່ນ GPT-3 ແລະ BERT ມັກຈະໃຊ້ໃນ chatbots ເພື່ອສ້າງການຕອບໂຕ້ທີ່ມີສ່ວນຮ່ວມຫຼາຍ.
ແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນໄດ້ຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບປະລິມານອັນມະຫາສານຂອງຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມ. ເຂົາເຈົ້າສາມາດເຂົ້າໃຈ ແລະເຮັດຕາມຮູບແບບ ແລະໂຄງສ້າງພາສາຂອງມະນຸດ. Chatbots ສາມາດເສີມຂະຫຍາຍການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງລູກຄ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ການແປພາສາ
ພວກເຮົາສາມາດແປຂໍ້ຄວາມຈາກພາສາຫນຶ່ງກັບອີກພາສາທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາພິເສດຍ້ອນການແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່. ແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໃຈຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຫຼາຍພາສາ. ແລະ, ພວກເຂົາເຈົ້າພົວພັນກັບກັນແລະກັນໂດຍການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບປະລິມານອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມຫຼາຍພາສາ.
ຮູບແບບການແປພາສາທີ່ນິຍົມລວມມີ OpenAI's GPT-3, Facebook's M2M-100, ແລະ Google's Neural Machine Translation (NMT). ເນື່ອງຈາກການປ່ຽນແປງປະຕິວັດທີ່ນໍາມາໂດຍຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້, ມັນເປັນການງ່າຍດາຍຫຼາຍໃນການພົວພັນກັບບຸກຄົນໃນທົ່ວໂລກ.
ສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມ
ການສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມແມ່ນຂະບວນການຂອງການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຄວາມທີ່ມີຄວາມຍາວເປັນບົດສະຫຼຸບໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຈຸດສໍາຄັນ. ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ ສາມາດກວດສອບແລະເຂົ້າໃຈໂຄງສ້າງຂອງຂໍ້ຄວາມ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດສະຫນອງບົດສະຫຼຸບທີ່ຊັດເຈນ, ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາມີປະໂຫຍດຫຼາຍໃນດ້ານນີ້.
ສໍາລັບວຽກງານສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມ, ຮູບແບບເຊັ່ນ BERT ແລະ GPT-3, ໄດ້ຖືກນໍາມາໃຊ້. ພວກມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນປະສິດທິຜົນທີ່ໂດດເດັ່ນໃນການຜະລິດບົດສະຫຼຸບທີ່ກວມເອົາແນວຄວາມຄິດຕົ້ນຕໍຂອງເອກະສານ.
ພວກເຮົາສາມາດສະກັດຂໍ້ມູນຈາກຂໍ້ຄວາມຍາວທີ່ມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ສໍາຄັນໃນສື່ມວນຊົນ, ກົດຫມາຍ, ແລະການສຶກສາ.
ການຕອບຄໍາຖາມ
ການສະຫນອງເຄື່ອງຈັກທີ່ມີຄໍາຖາມແລະຄາດວ່າຈະມີຄໍາຕອບທີ່ເຫມາະສົມແມ່ນເອີ້ນວ່າການຕອບຄໍາຖາມໃນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ. ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ເຊັ່ນ GPT-3 ແລະ BERT ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນດ້ວຍຈຸດປະສົງນີ້ຢູ່ໃນໃຈ.
ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ກວດເບິ່ງການສອບຖາມການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະເລືອກຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດຈາກຂໍ້ມູນ.
ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ກວດເບິ່ງການສອບຖາມຂໍ້ມູນເຂົ້າແລະເລືອກຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ. ນີ້ແມ່ນເປັນໄປໄດ້ໂດຍການນໍາໃຊ້ sophisticated ເຄືອຂ່າຍ neural.
ດ້ວຍພະລັງຂອງແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້, ພວກເຮົາສາມາດພັດທະນາລະບົບການຄົ້ນພົບການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນ. ນີ້ຈະເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງພວກເຮົາສໍາລັບການຮຽນຮູ້ແລະການຕັດສິນໃຈ.
ການສ້າງເນື້ອຫາແລະການສ້າງຂໍ້ຄວາມ
ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ສ້າງເນື້ອຫາທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, ມີສ່ວນຮ່ວມສໍາລັບຂະແຫນງການຕ່າງໆ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປະກອບບົດຄວາມ, ຂໍ້ຄວາມສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ຄໍາອະທິບາຍຜະລິດຕະພັນ, ແລະອື່ນໆ. ຕົວຢ່າງ, GPT-3 ແມ່ນຮູບແບບທີ່ນິຍົມໃນກໍລະນີນີ້.
ມັນສ້າງເນື້ອຫາທີ່ຍາກທີ່ຈະແຍກອອກຈາກຂໍ້ຄວາມທີ່ຂຽນໂດຍມະນຸດ. ໂດຍການນໍາໃຊ້ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້, ບໍລິສັດສາມາດປະຫຍັດເວລາແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ພວກເຂົາສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບຜູ້ຊົມຂອງພວກເຂົາງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍ.
ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ ແລະ ການຖອດຂໍ້ຄວາມຈາກສຽງເວົ້າເປັນຂໍ້ຄວາມ
ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ ແລະ ການຖອດຂໍ້ຄວາມຈາກສຽງເວົ້າເປັນຂໍ້ຄວາມທັງສອງເຮັດໃຫ້ໃຊ້ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່.
ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້, ໂດຍສະເພາະ, ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນສຽງ. ແລະ, ພວກເຂົາເຈົ້າຈ້າງຂັ້ນສູງ ສູດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ເພື່ອຖອດຂໍ້ຄວາມສຽງເວົ້າອອກເປັນຂໍ້ຄວາມຢ່າງຖືກຕ້ອງ. Wav2vec, ພັດທະນາໂດຍ Facebook AI, ເປັນຕົວຢ່າງໜຶ່ງຂອງຮູບແບບພາສາທີ່ໃຊ້ສຳລັບການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ.
ຮູບແບບນີ້ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອຮັບຮູ້ແລະສະກັດລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຈາກວັດສະດຸປ້ອນສຽງ. ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າຫຼືວຽກງານການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດອື່ນໆ.
ບໍລິສັດສາມາດເພີ່ມຄຸນນະພາບ ແລະຄວາມໄວຂອງການບໍລິການຖອດຂໍ້ຄວາມຂອງເຂົາເຈົ້າ ໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຕົ້ນທຶນ ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບໂດຍການໃຊ້ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, ອະນາຄົດເບິ່ງຄືແນວໃດ?
ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ຈະມີບົດບາດສໍາຄັນໃນອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ. ນັກຄົ້ນຄວ້າແລະນັກພັດທະນາກໍາລັງພະຍາຍາມປັບປຸງແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ພວກເຮົາສາມາດມີການປັບປຸງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງສະພາບການແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະຄວາມຖືກຕ້ອງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ ແລະບໍ່ມີຮອຍຕໍ່ໃນເວທີຕ່າງໆ.
ພວກເຂົາສາມາດປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາຕິດຕໍ່ສື່ສານແລະພົວພັນກັບເຕັກໂນໂລຢີ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ