Дали знаевте дека компјутерите можат да произведат текстови кои се речиси идентични со она што луѓето можат да го напишат?
Благодарение на напредокот во вештачката интелигенција, сведоци сме на бран во моделите на големи јазици.
Сега, тие работат на невидени размери!
Овие модели можеме да ги користиме во различни интересни случаи. Во оваа статија, ќе разгледаме некои од возбудливите апликации на големите јазични модели.
Што подразбираме под големи јазични модели?
Моделите на големи јазици се модели на вештачка интелигенција кои се развиени за да интерпретираат и создаваат човечки јазик. Овие модели користат напредни пристапи за машинско учење.
На пример, тие користат длабоко учење да се испитаат огромни количини текстуални податоци. И, тие ги разбираат природните јазични обрасци и структури.
Моделите се обучени за масивни сетови на податоци како што се книги, трудови и веб-страници. На овој начин, тие можат да ја сфатат сложеноста на човечкиот јазик. Така, тие можат да создадат содржина што не се разликува од материјалот напишан од човекот.
Кои се некои примери на овие јазични модели?
- GPT-3:Ова е врвен јазичен модел создаден од OpenAI кој е способен за генерирање текст, одговарање на прашања и разновидни други NLP задачи.
- БЕРТ: Ова е моќен јазичен модел создаден од Google што може да се користи за некои задачи, како што се одговарање на прашања и превод на јазик.
- XLNet: Овој напреден јазичен модел е создаден од Google и Универзитетот Карнеги Мелон и користи нова техника за обука за да го подобри неговото разбирање и производство на вистински јазик.
- РоБЕРТА: Овој јазичен модел е создаден од Facebook и се базира на архитектурата BERT. Има постигнато врвни перформанси на различни апликации кои вклучуваат обработка на природен јазик.
- T5: Трансформаторот за пренос од текст во текст е создаден од Google и може да се приспособат за различни цели кои вклучуваат обработка на природен јазик.
- GShard: Google создаде дистрибуирана рамка за обука која може да се користи за обука на големи јазични модели.
- Мегатрон: NVIDIA е систем за обука на јазичен модел со високи перформанси, кој може да обучи модели со до 8.3 милијарди параметри.
- АЛБЕРТ: Тоа е поефикасна и поскалабилна „лајт“ верзија на BERT создадена од Google и технолошкиот институт Тојота во Чикаго.
- ЕЛЕКТРА: Гугл и Универзитетот Стенфорд создадоа јазичен модел кој користи нова стратегија за пред-тренинг наречена „дискриминативна пред-тренинг“ за да ги подобри своите перформанси при задачите надолу.
- Реформатор: Тоа е јазичен модел на Google кој користи поефикасен механизам за внимание за да овозможи обука на поголеми модели со побрзо заклучување.
Значи, кои се случаите на употреба на овие големи јазични модели?
Значајни случаи на употреба на големи јазични модели
Анализа на чувства
Овие модели можат да го оценат текстот и да одлучат дали чувството е добро, негативно или неутрално. Најчесто, тие користат обработка на природен јазик и машинско учење пристапи за да го направите ова.
Поради нивниот капацитет да го препознаат контекстот и значењето на зборовите во фразата, моделите како BERT и RoBERTa се користат за анализа на чувства.
Анализата на чувствата станува сè попрецизна и поефикасна со јазичните модели. Можеме да користиме анализа на чувствата во широк опсег на сектори како што се маркетинг, услуги на клиентите и многу повеќе.
Чет-ботови и агенти за разговор
Разговорните агенти и четботите стануваат популарни во широк опсег на апликации. Можеме да ги користиме во услугите на клиентите и продажбата, како и во образованието и здравството. Големите јазични модели се во срцето на овие системи.
Тие можат да толкуваат и да одговорат на човечкиот придонес на природен јазик. Моделите како што се GPT-3 и BERT често се користат во чат-ботови за да се создадат попривлечни одговори.
Овие модели се обучени на огромни количини текстуални податоци. Тие можат да разберат и имитираат модели и структури на човечки јазик. Chatbots може значително да го подобрат ангажманот на клиентите.
Јазичен превод
Можеме да преведуваме текст од еден јазик на друг со извонредна прецизност благодарение на големите јазични модели. Овие модели ги разбираат сложеноста на неколку јазици. И, тие се поврзуваат еден со друг со тоа што се обучени за огромни количини на повеќејазични текстуални податоци.
Популарни модели на превод на јазици вклучуваат GPT-3 на OpenAI, M2M-100 на Facebook и Neural Machine Translation (NMT) на Google. Поради револуционерните промени предизвикани од овие модели, сега е многу поедноставно да се комуницира со поединци ширум светот.
Резимирање на текстот
Резимирањето на текст е процес на редуцирање на подолг текст на резиме додека се зачувуваат клучните точки. Големи јазични модели може да ја испита и разбере структурата на текстот. Ова им овозможува да дадат прецизни резимеа, што ги прави многу корисни на ова поле.
За задачите за резиме на текст, распоредени се модели како BERT и GPT-3. Тие покажуваат извонредна ефективност во производството на резимеа што ги опфаќаат главните идеи на документот.
Можеме да извлечеме информации од долг текст кој има витална примена во медиумите, правото и образованието.
Одговор на прашање
Давање прашање на машината и очекување таа да излезе со соодветен одговор е познато како одговарање на прашања во обработката на природен јазик. Со оваа цел на ум се создадени големи јазични модели како GPT-3 и BERT.
Овие модели го испитуваат влезното барање и ги избираат најрелевантните информации од податоците.
Овие модели го испитуваат влезното барање и ги избираат најрелевантните податоци од огромни количини на информации. Ова е можно со користење на софистицирани нервните мрежи.
Со моќта на овие модели, можеме да развиеме системи за откривање решенија за комплицирани прашања. Ова ќе го подобри нашиот капацитет за учење и донесување одлуки.
Создавање содржина и генерирање текст
Големите јазични модели генерираат висококвалитетна, привлечна содржина за различни сектори. Овие модели можат да составуваат статии, објави на социјалните мрежи, описи на производи и многу повеќе. На пример, GPT-3 е популарен модел во овој случај.
Создава содржина што е тешко да се разликува од текстот напишан од луѓе. Со користење на овие модели, компаниите можат да заштедат време и трошоци. Тие можат многу полесно да се поврзат со својата публика.
Препознавање говор и транскрипција од говор во текст
Препознавањето говор и транскрипцијата од говор во текст користат големи јазични модели.
Овие модели, особено, се обучени за аудио податоци. И, вработуваат напредни алгоритми за машинско учење прецизно да ги транскрибира изговорените зборови во текст. Wav2vec, развиен од Facebook AI, е еден пример за јазичен модел што се користи за препознавање говор.
Овој модел е обучен да препознава и извлекува релевантни карактеристики од аудио влезовите. Може да се користи за препознавање говор или други задачи за обработка на природен јазик.
Компаниите можат да го зголемат квалитетот и брзината на нивните услуги за транскрипција, а истовремено да ги намалат трошоците и да ја зголемат ефикасноста со усвојување масивни јазични модели.
Завршување, како изгледа иднината?
Големите јазични модели ќе играат важна улога во различни индустрии. Истражувачите и програмерите се обидуваат да ги подобрат овие модели за да бидат помоќни.
Можеме да имаме подобрено разбирање на контекстот и зголемена ефикасност и точност. Исто така, можеме да имаме корист од поинтуитивно и непречено корисничко искуство на различни платформи.
Тие можат да го променат начинот на кој комуницираме и се занимаваме со технологијата.
Оставете Одговор