Обработката на природниот јазик (НЛП) го трансформираше начинот на кој се поврзуваме со машините. Сега, нашите апликации и софтвер можат да го обработуваат и разберат човечкиот јазик.
Како дисциплина на вештачката интелигенција, НЛП се фокусира на природната јазична интеракција помеѓу компјутерите и луѓето.
Им помага на машините да анализираат, сфатат и синтетизираат човечки јазик, отворајќи мноштво апликации како што се препознавање говор, машински превод, анализа на чувства, и чат-ботови.
Тој направи огромен развој во последниве години, дозволувајќи им на машините не само да го разберат јазикот туку и да го користат креативно и соодветно.
Во оваа статија, ќе ги провериме различните модели на јазици на НЛП. Затоа, следете ги и ајде да научиме за овие модели!
1. БЕРТ
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) е врвен јазичен модел за обработка на природни јазици (NLP). Создаден е во 2018 година од g и се базира на архитектурата Transformer, a невронска мрежа изграден за да интерпретира секвенцијален влез.
BERT е претходно обучен јазичен модел, што значи дека е обучен на огромни количини текстуални податоци за да ги препознае обрасците и структурата на природниот јазик.
BERT е двонасочен модел, што значи дека може да го сфати контекстот и значењето на зборовите во зависност од нивните претходни и следните фрази, што го прави поуспешен во разбирањето на значењето на комплицираните реченици.
Како работи?
Ненадгледуваното учење се користи за обука на БЕРТ за огромни количини текстуални податоци. БЕРТ се стекнува со способност да открие зборови што недостасуваат во реченицата или да категоризира реченици за време на тренингот.
Со помош на оваа обука, БЕРТ може да произведе висококвалитетни вградувања кои можат да се применат на различни NLP задачи, вклучувајќи анализа на чувства, категоризација на текст, одговарање на прашања и многу повеќе.
Дополнително, BERT може да се подобри на одреден проект со користење на помали податоци за да се фокусира конкретно на таа задача.
Каде се користи Берт?
BERT често се користи во широк опсег на популарни NLP апликации. Google, на пример, го користеше за да ја зголеми точноста на резултатите од пребарувачот, додека Facebook го користеше за подобрување на алгоритмите за препораки.
BERT исто така се користи во анализа на чувствата на чет-бот, машински превод и разбирање природен јазик.
Покрај тоа, БЕРТ е вработен во неколку академски истражувања трудови за подобрување на перформансите на НЛП моделите на различни задачи. Генерално, БЕРТ стана неопходна алатка за академиците и практичарите на НЛП, а неговото влијание врз дисциплината се проектира дополнително да се зголеми.
2. Роберта
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) е јазичен модел за обработка на природен јазик објавен од Facebook AI во 2019 година. Тоа е подобрена верзија на BERT чија цел е да се надминат некои од недостатоците на оригиналниот модел BERT.
RoBERTa беше обучен на начин сличен на BERT, со исклучок што RoBERTa користи повеќе податоци за обука и го подобрува процесот на обука за да добие повисоки перформанси.
RoBERTa, како и BERT, е претходно обучен јазичен модел кој може да се дотерува за да се постигне висока точност на дадена работа.
Како работи?
RoBERTa користи само-надгледувана стратегија за учење за да тренира на големо количество текстуални податоци. Тој учи да предвидува зборови што недостасуваат во речениците и да ги категоризира фразите во различни групи за време на обуката.
RoBERTa користи и неколку софистицирани пристапи за обука, како што е динамично маскирање, за да го зголеми капацитетот на моделот да се генерализира на нови податоци.
Понатаму, за да ја зголеми својата точност, RoBERTa користи огромно количество податоци од неколку извори, вклучувајќи ги Википедија, Common Crawl и BooksCorpus.
Каде можеме да користиме RoBERTa?
Роберта најчесто се користи за анализа на чувства, категоризација на текст, именуван ентитет идентификација, машински превод и одговарање на прашања.
Може да се користи за извлекување релевантни сознанија од неструктурирани текстуални податоци како на пр социјални медиуми, прегледи на потрошувачи, написи за вести и други извори.
RoBERTa се користи во поспецифични апликации, како што се сумирање документи, креирање текст и препознавање говор, како дополнение на овие конвенционални NLP задачи. Исто така, се користи за подобрување на чет-ботови, виртуелни асистенти и други системи за разговорна вештачка интелигенција.
3. GPT-3 на OpenAI
GPT-3 (Генеративен претходно обучен трансформатор 3) е јазичен модел на OpenAI кој генерира пишување слично на човекот користејќи техники за длабоко учење. GPT-3 е еден од најголемите јазични модели некогаш конструирани, со 175 милијарди параметри.
Моделот беше обучен за широк опсег на текстуални податоци, вклучувајќи книги, трудови и веб-страници, и сега може да создава содржини на различни теми.
Како работи?
GPT-3 генерира текст користејќи пристап за учење без надзор. Ова имплицира дека моделот не е намерно научен да извршува некоја конкретна работа, туку наместо тоа учи да креира текст забележувајќи обрасци во огромни количини текстуални податоци.
Со тоа што ќе го обучите на помали збирки на податоци специфични за задачите, моделот потоа може да се дотерува за специфични задачи како што се завршување текст или анализа на чувствата.
Области на употреба
GPT-3 има неколку апликации во областа на обработка на природни јазици. Со моделот е можно пополнување текст, превод на јазик, анализа на чувствата и други апликации. GPT-3 исто така се користи за создавање поезија, вести и компјутерски код.
Една од најпотенцијалните GPT-3 апликации е креирањето на чет-ботови и виртуелни асистенти. Бидејќи моделот може да создаде текст сличен на човекот, тој е многу погоден за апликации за разговор.
GPT-3 исто така се користи за генерирање приспособена содржина за веб-локации и платформи за социјални медиуми, како и за помош во анализата и истражувањето на податоците.
4. GPT-4
GPT-4 е најновиот и најсофистициран јазичен модел во серијата GPT на OpenAI. Со неверојатни 10 трилиони параметри, се предвидува дека ќе го надмине и ќе го надмине својот претходник, GPT-3, и ќе стане еден од најмоќните модели со вештачка интелигенција во светот.
Како работи?
GPT-4 генерира текст на природен јазик користејќи софистициран алгоритми за длабоко учење. Тој е обучен за огромно збир на текстуални податоци што вклучува книги, списанија и веб-страници, што му овозможува да креира содржина на широк опсег на теми.
Понатаму, со тоа што ќе го обучи на помали збирки на податоци специфични за задачи, GPT-4 може да се дотерува за специфични задачи како што се одговарање на прашања или сумирање.
Области на употреба
Поради својата огромна големина и супериорните способности, GPT-4 нуди широк спектар на апликации.
Една од неговите најперспективни употреби е обработката на природен јазик, каде што може да се користи развиваат чет-ботови, виртуелни асистенти и системи за превод на јазици способни да произведуваат одговори на природен јазик кои речиси не се разликуваат од оние што ги произведуваат луѓето.
GPT-4 може да се користи и во образованието.
Концептот може да се користи за развој на интелигентни системи за туторство способни да се прилагодат на стилот на учење на ученикот и да обезбедат индивидуализирана повратна информација и помош. Ова може да помогне да се подобри квалитетот на образованието и да се направи учењето подостапно за секого.
5. XLNet
XLNet е иновативен јазичен модел создаден во 2019 година од Универзитетот Карнеги Мелон и истражувачите на вештачката интелигенција на Google. Неговата архитектура се заснова на трансформаторска архитектура, која исто така се користи во BERT и други јазични модели.
XLNet, од друга страна, претставува револуционерна стратегија за пред-тренинг што му овозможува да ги надмине другите модели на различни задачи за обработка на природен јазик.
Како работи?
XLNet е создаден со користење на пристап за авто-регресивно моделирање на јазици, кој вклучува предвидување на следниот збор во текстуална секвенца врз основа на претходните.
XLNet, од друга страна, усвојува двонасочен метод кој ги проценува сите потенцијални пермутации на зборовите во фразата, за разлика од другите јазични модели кои користат пристап од лево кон десно или од десно кон лево. Ова му овозможува да фати долгорочни односи на зборови и да прави попрецизни предвидувања.
XLNet комбинира софистицирани техники како што се релативно позиционирано кодирање и механизам за повторување на ниво на сегмент, како додаток на својата револуционерна стратегија за пред-тренинг.
Овие стратегии придонесуваат за севкупните перформанси на моделот и му овозможуваат да се справи со широк опсег на задачи за обработка на природниот јазик, како што се превод на јазик, анализа на чувствата и идентификација на именуван ентитет.
Области на употреба за XLNet
Софистицираните карактеристики и приспособливоста на XLNet го прават ефикасна алатка за широк опсег на апликации за обработка на природни јазици, вклучувајќи чет-ботови и виртуелни асистенти, превод на јазици и анализа на чувствата.
Неговиот тековен развој и инкорпорирање со софтвер и апликации речиси сигурно ќе резултира со уште пофасцинантни случаи на употреба во иднина.
6. ЕЛЕКТРА
ELECTRA е најсовремен модел за обработка на природен јазик создаден од истражувачи на Google. Се залага за „Ефикасно учење на енкодер кој прецизно ги класифицира замените на токени“ и е познат по својата исклучителна точност и брзина.
Како работи?
ELECTRA работи со замена на дел од токени од текстуална секвенца со произведени токени. Целта на моделот е правилно да прогнозира дали секој токен за замена е легитимен или е фалсификат. Како резултат, ELECTRA учи да ги складира контекстуалните асоцијации помеѓу зборовите во текстуална низа поефикасно.
Понатаму, бидејќи ELECTRA создава лажни токени наместо да ги маскира вистинските, може да користи значително поголеми сетови за обука и периоди за обука без да ги доживее истите грижи за преоптоварување што го прават стандардните модели со маскирани јазици.
Области на употреба
ELECTRA може да се користи и за анализа на чувствата, што подразбира идентификување на емотивниот тон на текстот.
Со својот капацитет да учи и од маскиран и од демаскиран текст, ELECTRA може да се користи за создавање попрецизни модели за анализа на чувствата кои можат подобро да ги разберат јазичните суптилности и да дадат позначајни сознанија.
7. Т5
T5, или трансформатор за пренос од текст во текст, е јазичен модел заснован на трансформатор на јазик на Google AI. Наменет е да извршува различни задачи за обработка на природен јазик со флексибилно преведување на влезен текст во излезен текст.
Како работи?
T5 е изграден на архитектурата Transformer и беше обучен со користење на ненадгледувано учење на огромно количество текстуални податоци. Т5, за разлика од претходните јазични модели, е обучен за различни задачи, вклучувајќи разбирање јазик, одговарање прашања, сумирање и превод.
Ова му овозможува на T5 да извршува бројни работи со дотерување на моделот на помалку специфични влезови за задачи.
Каде се користи T5?
Т5 има неколку потенцијални примени во обработката на природните јазици. Може да се користи за создавање чат-ботови, виртуелни асистенти и други системи за разговорна вештачка интелигенција способни да разберат и да одговорат на внесувањето на природен јазик. T5 може да се користи и за активности како што се превод на јазик, сумирање и пополнување текст.
T5 беше обезбеден со отворен код од Google и беше широко прифатен од НЛП заедницата за различни апликации како што се категоризација на текст, одговарање на прашања и машински превод.
8. дланка
PaLM (Pathways Language Model) е напреден јазичен модел создаден од Google AI Language. Тој е наменет да ги подобри перформансите на моделите за обработка на природен јазик за да ја исполни зголемената побарувачка за покомплицирани јазични задачи.
Како работи?
Слично на многу други популарни јазични модели како BERT и GPT, PaLM е модел базиран на трансформатор. Сепак, неговиот дизајн и методологија за обука го издвојуваат од другите модели.
За да се подобрат перформансите и вештините за генерализација, PaLM е обучен со користење на парадигма за учење со повеќе задачи што му овозможува на моделот истовремено да учи од бројни предизвици.
Каде користиме PalM?
Палмата може да се користи за различни НЛП задачи, особено оние кои бараат длабоко разбирање на природниот јазик. Корисно е за анализа на чувствата, одговарање на прашања, моделирање јазик, машински превод и многу други работи.
За да се подобрат вештините за обработка на јазикот на различни програми и алатки како чет-ботови, виртуелни асистенти и системи за препознавање глас, исто така може да се додаде во нив.
Генерално, PaLM е ветувачка технологија со широк опсег на можни апликации поради нејзиниот капацитет да ги зголеми способностите за обработка на јазикот.
Заклучок
Конечно, обработката на природниот јазик (НЛП) го трансформираше начинот на кој се занимаваме со технологијата, овозможувајќи ни да зборуваме со машините на начин што повеќе наликува на човекот.
НЛП стана попрецизен и поефикасен од кога било досега поради неодамнешните откритија машинско учење, особено во изградбата на големи јазични модели како што се GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA и PalM.
Како што напредува НЛП, може да очекуваме да видиме се помоќни и пософистицирани јазични модели, со потенцијал да го трансформираат начинот на кој се поврзуваме со технологијата, комуницираме еден со друг и ја разбираме сложеноста на човечкиот јазик.
Оставете Одговор