Vai zinājāt, ka datori var radīt tekstus, kas ir gandrīz identiski tam, ko var rakstīt cilvēki?
Pateicoties AI sasniegumiem, mēs esam liecinieki lielo valodu modeļu vilnim.
Tagad viņi strādā vēl nebijušā mērogā!
Mēs varam izmantot šos modeļus dažādos interesantos gadījumos. Šajā rakstā mēs apskatīsim dažus aizraujošus lielo valodu modeļu lietojumus.
Ko mēs domājam ar lielu valodu modeļiem?
Lielie valodu modeļi ir AI modeļi, kas izstrādāti, lai interpretētu un radītu cilvēku valodu. Šajos modeļos tiek izmantotas uzlabotas mašīnmācības pieejas.
Piemēram, viņi izmanto dziļa mācīšanās lai pārbaudītu milzīgus teksta datu apjomus. Un viņi saprot dabiskās valodas modeļus un struktūras.
Modeļi ir apmācīti masveida datu kopās, piemēram, grāmatās, dokumentos un tīmekļa lapās. Tādā veidā viņi var aptvert cilvēka valodas sarežģītību. Tādējādi viņi var izveidot saturu, kas nav atšķirams no cilvēku rakstīta materiāla.
Kādi ir daži šo valodu modeļu piemēri?
- GPT-3:Šis ir jaunākais OpenAI izveidots valodas modelis, kas spēj ģenerēt tekstu, atbildēt uz jautājumiem un veikt dažādus citus NLP uzdevumus.
- BERT: Šis ir spēcīgs valodas modelis, ko izveidoja google ko var izmantot dažiem uzdevumiem, piemēram, atbildēm uz jautājumiem un valodas tulkošanai.
- XLNet: Šo uzlaboto valodas modeli izveidoja Google un Kārnegija Melona universitāte, un tajā tiek izmantota jauna apmācības tehnika, lai uzlabotu tā izpratni un īstas valodas veidošanu.
- Roberta: Šo valodas modeli izveidoja Facebook, un tā pamatā ir BERT arhitektūra. Tas ir sasniedzis visprogresīvāko veiktspēju dažādās lietojumprogrammās, kas ietver dabiskās valodas apstrādi.
- T5: teksta pārsūtīšanas transformatoru izveidoja google un var būt pielāgoti dažādiem mērķiem, kas ietver dabiskās valodas apstrādi.
- GShard: Google izveidoja izplatītu apmācību sistēmu, ko var izmantot liela mēroga valodu modeļu apmācībai.
- megatron: NVIDIA's augstas veiktspējas valodu modeļu apmācības sistēma, kas var apmācīt modeļus ar līdz pat 8.3 miljardiem parametru.
- ALBERT: Tā ir efektīvāka un mērogojamāka BERT “vieglā” versija, ko izveidojuši Google un Toyota Tehnoloģiskais institūts Čikāgā.
- ELECTRA: Google un Stenfordas universitāte izveidoja valodas modeli, kas izmanto jaunu pirmsapmācības stratēģiju, ko sauc par “diskriminējošu iepriekšēju apmācību”, lai uzlabotu tā veiktspēju pakārtotajos uzdevumos.
- Reformators: Tas ir Google valodas modelis, kurā tiek izmantots efektīvāks uzmanības mehānisms, lai nodrošinātu lielāku modeļu apmācību ar ātrāku secinājumu izdarīšanu.
Tātad, kādi ir šo lielo valodu modeļu izmantošanas gadījumi?
Nozīmīgi lielo valodu modeļu lietošanas gadījumi
Noskaņojuma analīze
Šie modeļi var novērtēt tekstu un izlemt, vai noskaņojums ir labs, negatīvs vai neitrāls. Pārsvarā viņi izmanto dabiskās valodas apstrādi un mašīna mācīšanās pieejas, kā to izdarīt.
Tā kā tie spēj atpazīt frāzē esošo vārdu kontekstu un nozīmi, tādi modeļi kā BERT un RoBERTa tiek izmantoti sentimenta analīze.
Izmantojot valodu modeļus, sentimenta analīze kļūst arvien precīzāka un efektīvāka. Mēs varam izmantot sentimenta analīzi dažādās nozarēs, piemēram, mārketingā, klientu apkalpošanā un citās jomās.
Tērzēšanas roboti un sarunu aģenti
Sarunu aģenti un tērzēšanas roboti kļūst populāri plašā lietojumu klāstā. Mēs tos izmantojam klientu apkalpošanā un pārdošanā, kā arī izglītībā un veselības aprūpē. Šo sistēmu pamatā ir lieli valodu modeļi.
Viņi var interpretēt un reaģēt uz cilvēka ieguldījumu dabiskā valodā. Tādi modeļi kā GPT-3 un BERT bieži tiek izmantoti tērzēšanas robotos, lai radītu saistošākas atbildes.
Šie modeļi ir apmācīti, izmantojot milzīgus teksta datu apjomus. Viņi var saprast un atdarināt cilvēku valodas modeļus un struktūras. Tērzēšanas roboti var ievērojami uzlabot klientu iesaisti.
Valodu tulkošana
Pateicoties lielajiem valodu modeļiem, mēs varam pārtulkot tekstu no vienas valodas citā ar neparastu precizitāti. Šie modeļi izprot vairāku valodu sarežģītību. Un tie ir saistīti viens ar otru, apmācot milzīgus daudzvalodu teksta datu apjomus.
Populāri valodu tulkošanas modeļi ir OpenAI GPT-3, Facebook M2M-100 un Google neironu mašīntulkošana (NMT). Šo modeļu radīto revolucionāro izmaiņu dēļ tagad ir daudz vienkāršāk sazināties ar cilvēkiem visā pasaulē.
Teksta kopsavilkums
Teksta kopsavilkums ir process, kurā garu tekstu samazina līdz kopsavilkumam, vienlaikus saglabājot galvenos punktus. Lielo valodu modeļi prot pārbaudīt un izprast teksta struktūru. Tas ļauj viņiem sniegt precīzus kopsavilkumus, padarot tos ļoti noderīgus šajā jomā.
Teksta kopsavilkuma uzdevumiem ir izvietoti tādi modeļi kā BERT un GPT-3. Tie parāda izcilu efektivitāti, veidojot kopsavilkumus, kuros ietvertas dokumenta galvenās idejas.
Mēs varam iegūt informāciju no gara teksta, kam ir būtiska nozīme plašsaziņas līdzekļos, tiesībās un izglītībā.
Atbildēšana uz jautājumu
Iekārtas nodrošināšana ar jautājumu un gaidīšana, ka tā sniegs atbilstošu atbildi, dabiskās valodas apstrādē ir pazīstama kā atbilde uz jautājumu. Ar šo mērķi ir izveidoti lieli valodu modeļi, piemēram, GPT-3 un BERT.
Šie modeļi pārbauda ievades vaicājumu un no datiem izvēlas visatbilstošāko informāciju.
Šie modeļi pārbauda ievades vaicājumu un no milzīga informācijas apjoma izvēlas visatbilstošākos datus. Tas ir iespējams, izmantojot izsmalcinātus neironu tīkli.
Izmantojot šos modeļus, mēs varam izstrādāt sistēmas sarežģītu problēmu risinājumu atrašanai. Tas uzlabos mūsu spējas mācīties un pieņemt lēmumus.
Satura veidošana un teksta ģenerēšana
Lieli valodu modeļi rada augstas kvalitātes, saistošu saturu dažādām nozarēm. Šie modeļi var veidot rakstus, sociālo mediju ziņas, produktu aprakstus un daudz ko citu. Piemēram, GPT-3 šajā gadījumā ir populārs modelis.
Tas rada saturu, ko ir grūti atšķirt no cilvēku rakstīta teksta. Izmantojot šos modeļus, uzņēmumi var ietaupīt laiku un izmaksas. Viņi var daudz vieglāk sazināties ar savu auditoriju.
Runas atpazīšana un runas pārrakstīšana tekstā
Runas atpazīšana un runas pārrakstīšana tekstā izmanto lielus valodu modeļus.
Šie modeļi jo īpaši ir apmācīti audio datiem. Un viņi nodarbina progresīvus darbiniekus mašīnmācīšanās algoritmi lai precīzi pārrakstītu izrunātos vārdus tekstā. Wav2vec, ko izstrādājis Facebook AI, ir viens no valodas modeļa piemēriem, ko izmanto runas atpazīšanai.
Šis modelis ir apmācīts atpazīt un iegūt no audio ieejām atbilstošās īpašības. To var izmantot runas atpazīšanai vai citiem dabiskās valodas apstrādes uzdevumiem.
Uzņēmumi var uzlabot savu transkripcijas pakalpojumu kvalitāti un ātrumu, vienlaikus samazinot izmaksas un palielinot efektivitāti, pieņemot masveida valodu modeļus.
Noslēgumā, kāda izskatās nākotne?
Lieliem valodu modeļiem būs svarīga loma dažādās nozarēs. Pētnieki un izstrādātāji cenšas uzlabot šos modeļus, lai tie būtu jaudīgāki.
Mēs varam uzlabot konteksta izpratni un uzlabot efektivitāti un precizitāti. Turklāt mēs varam gūt labumu no intuitīvākas un vienmērīgākas lietotāju pieredzes dažādās platformās.
Tie var mainīt veidu, kā mēs sazināmies un iesaistāmies tehnoloģijās.
Atstāj atbildi