Ar žinojote, kad kompiuteriai gali sukurti tekstus, kurie yra beveik identiški tam, ką gali rašyti žmonės?
Dėl AI pažangos matome didelių kalbų modelių bangą.
Dabar jie dirba neregėtu mastu!
Šiuos modelius galime naudoti įvairiais įdomiais atvejais. Šiame straipsnyje apžvelgsime keletą įdomių didelių kalbų modelių pritaikymo būdų.
Ką turime omenyje sakydami didelių kalbų modelius?
Dideli kalbų modeliai yra AI modeliai, sukurti žmonių kalbai interpretuoti ir kurti. Šiuose modeliuose naudojami pažangūs mašininio mokymosi metodai.
Pavyzdžiui, jie naudoja gilus mokymasis ištirti didžiulius tekstinių duomenų kiekius. Ir jie supranta natūralios kalbos modelius ir struktūras.
Modeliai mokomi naudoti didžiulius duomenų rinkinius, tokius kaip knygos, dokumentai ir tinklalapiai. Taip jie gali suvokti žmogaus kalbos subtilybes. Taigi, jie gali sukurti turinį, kurio negalima atskirti nuo žmogaus sukurtos medžiagos.
Kokie yra šių kalbų modelių pavyzdžiai?
- GPT-3:Tai pažangiausias OpenAI sukurtas kalbos modelis, galintis generuoti tekstą, atsakyti į klausimus ir atlikti daugybę kitų NLP užduočių.
- ETRI: Tai stiprus kalbos modelis, sukurtas "Google" kuris gali būti naudojamas kai kurioms užduotims, pvz., atsakant į klausimus ir vertimui į kalbą.
- XLNetas: Šį pažangų kalbos modelį sukūrė „Google“ ir Carnegie Mellon universitetas. Jame naudojama nauja mokymo technika, siekiant pagerinti jo supratimą ir tikros kalbos kūrimą.
- RoBERTA: Šį kalbos modelį sukūrė „Facebook“ ir jis pagrįstas BERT architektūra. Jis pasiekė pažangiausią našumą įvairiose programose, apimančiose natūralios kalbos apdorojimą.
- T5: Teksto į tekstą perdavimo transformatorių sukūrė "Google" ir gali būti pritaikyti įvairiems tikslams, susijusiems su natūralios kalbos apdorojimu.
- GShard: „Google“ sukūrė paskirstytą mokymo sistemą, kurią galima naudoti mokant didelio masto kalbų modelius.
- Megatron: NVIDIA didelio našumo kalbos modelių mokymo sistema, kuri gali treniruoti modelius, kurių parametrai yra iki 8.3 mlrd.
- ALBERT: Tai efektyvesnė ir keičiamo dydžio „paprastoji“ BERT versija, kurią sukūrė „Google“ ir „Toyota“ technologijos institutas Čikagoje.
- ELECTRA: „Google“ ir Stenfordo universitetas sukūrė kalbos modelį, kuriame naudojama nauja išankstinio mokymo strategija, vadinama „diskriminaciniu išankstiniu mokymu“, kad būtų pagerintas tolesnių užduočių našumas.
- Reformatorius: Tai „Google“ kalbos modelis, kuriame naudojamas veiksmingesnis dėmesio mechanizmas, leidžiantis lavinti didesnius modelius su greitesnėmis išvadomis.
Taigi, kokie yra šių didelių kalbų modelių naudojimo atvejai?
Svarbūs didelių kalbų modelių naudojimo atvejai
Sentimento analizė
Šie modeliai gali įvertinti tekstą ir nuspręsti, ar nuotaikos yra geros, neigiamos ar neutralios. Dažniausiai jie naudoja natūralios kalbos apdorojimą ir mašininis mokymasis metodus tai padaryti.
Dėl gebėjimo atpažinti žodžių kontekstą ir reikšmę frazėje tokie modeliai kaip BERT ir RoBERTa naudojami nuotaikos analizė.
Naudojant kalbos modelius jausmų analizė tampa vis tikslesnė ir efektyvesnė. Galime naudoti nuotaikų analizę įvairiuose sektoriuose, tokiuose kaip rinkodara, klientų aptarnavimas ir kt.
Pokalbių robotai ir pokalbių agentai
Pokalbių agentai ir pokalbių robotai tampa populiarūs įvairiose programose. Mes galime juos naudoti klientų aptarnavimo ir pardavimo srityse, taip pat švietimo ir sveikatos priežiūros srityse. Dideli kalbų modeliai yra šių sistemų pagrindas.
Jie gali interpretuoti ir reaguoti į žmogaus indėlį natūralia kalba. Tokie modeliai kaip GPT-3 ir BERT dažnai naudojami pokalbių robotuose, siekiant sukurti patrauklesnius atsakymus.
Šie modeliai parengti naudojant didžiulius tekstinių duomenų kiekius. Jie gali suprasti ir imituoti žmonių kalbos modelius ir struktūras. Pokalbių robotai gali žymiai padidinti klientų įtraukimą.
Kalbos vertimas
Dėl didelių kalbų modelių galime nepaprastai tiksliai išversti tekstą iš vienos kalbos į kitą. Šie modeliai supranta kelių kalbų subtilybes. Be to, jie yra susiję vienas su kitu, nes yra išmokyti naudoti didžiulius daugiakalbių teksto duomenų kiekius.
Populiariausi kalbų vertimo modeliai yra OpenAI GPT-3, Facebook M2M-100 ir Google Neural Machine Translation (NMT). Dėl šių modelių sukeltų revoliucinių pokyčių dabar daug paprasčiau bendrauti su asmenimis visame pasaulyje.
Teksto apibendrinimas
Teksto apibendrinimas – tai ilgo teksto sumažinimo iki santraukos procesas, išsaugant pagrindinius dalykus. Didelės kalbos modeliai gali nagrinėti ir suvokti teksto struktūrą. Tai leidžia jiems pateikti tikslias santraukas, todėl jos yra labai naudingos šioje srityje.
Teksto suvestinės užduotims atlikti buvo naudojami tokie modeliai kaip BERT ir GPT-3. Jie rodo išskirtinį veiksmingumą rengiant santraukas, kuriose pateikiamos pagrindinės dokumento idėjos.
Galime išgauti informaciją iš ilgo teksto, kuris yra gyvybiškai svarbus žiniasklaidoje, teisėje ir švietime.
Atsakymas į klausimą
Klausimo pateikimas mašinai ir tikėjimasis, kad ji pateiks tinkamą atsakymą, yra žinomas kaip atsakymas į klausimus natūralios kalbos apdorojime. Turint tai omenyje, buvo sukurti dideli kalbų modeliai, tokie kaip GPT-3 ir BERT.
Šie modeliai tiria įvesties užklausą ir iš duomenų parenka aktualiausią informaciją.
Šie modeliai tiria įvesties užklausą ir iš didžiulio informacijos kiekio parenka pačius tinkamiausius duomenis. Tai įmanoma naudojant sudėtingus neuroniniai tinklai.
Naudodamiesi šių modelių galia, galime sukurti sistemas sudėtingų problemų sprendimų paieškai. Tai padidins mūsų gebėjimą mokytis ir priimti sprendimus.
Turinio kūrimas ir teksto generavimas
Dideli kalbų modeliai sukuria aukštos kokybės, patrauklų turinį įvairiems sektoriams. Šie modeliai gali kurti straipsnius, socialinių tinklų įrašus, produktų aprašymus ir kt. Pavyzdžiui, GPT-3 šiuo atveju yra populiarus modelis.
Taip sukuriamas turinys, kurį sunku atskirti nuo žmonių parašyto teksto. Naudodamos šiuos modelius įmonės gali sutaupyti laiko ir išlaidų. Jie gali daug lengviau susisiekti su savo auditorija.
Kalbos atpažinimas ir kalbos transkripcija į tekstą
Kalbos atpažinimas ir kalbos transkripcija į tekstą naudoja didelius kalbos modelius.
Šie modeliai visų pirma yra mokomi garso duomenų. Ir jie įdarbina pažengusius mašininio mokymosi algoritmai tiksliai perrašyti ištartus žodžius į tekstą. „Wav2vec“, sukurta Facebook AI, yra vienas kalbos modelio, naudojamo kalbai atpažinti, pavyzdžių.
Šis modelis yra išmokytas atpažinti ir išskirti atitinkamas garso įvesties charakteristikas. Jis gali būti naudojamas kalbos atpažinimui ar kitoms natūralios kalbos apdorojimo užduotims atlikti.
Įmonės gali pagerinti savo transkripcijos paslaugų kokybę ir greitį, tuo pačiu sumažindamos išlaidas ir padidindamos efektyvumą, taikydamos didžiulius kalbų modelius.
Apibendrinant, kaip atrodo ateitis?
Dideli kalbų modeliai vaidins svarbų vaidmenį įvairiose pramonės šakose. Tyrėjai ir kūrėjai bando patobulinti šiuos modelius, kad jie būtų galingesni.
Galime geriau suprasti kontekstą ir padidinti efektyvumą bei tikslumą. Be to, galime gauti naudos iš intuityvesnės ir sklandesnės naudotojo patirties įvairiose platformose.
Jie gali pakeisti mūsų bendravimo ir sąveikos su technologijomis būdą.
Palikti atsakymą