നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) നമ്മൾ യന്ത്രങ്ങളുമായി ഇടപഴകുന്ന രീതിയെ മാറ്റിമറിച്ചു. ഇപ്പോൾ, ഞങ്ങളുടെ ആപ്പുകൾക്കും സോഫ്റ്റ്വെയറിനും മനുഷ്യന്റെ ഭാഷ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഒരു വിഭാഗമെന്ന നിലയിൽ, കമ്പ്യൂട്ടറുകളും ആളുകളും തമ്മിലുള്ള സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഇടപെടലിൽ NLP ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
മനുഷ്യ ഭാഷയെ വിശകലനം ചെയ്യാനും മനസ്സിലാക്കാനും സമന്വയിപ്പിക്കാനും ഇത് യന്ത്രങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു, സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ, മെഷീൻ വിവർത്തനം തുടങ്ങിയ നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ തുറക്കുന്നു. വികാര വിശകലനം, ഒപ്പം ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും.
സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ഇത് വലിയ വികസനം ഉണ്ടാക്കിയിട്ടുണ്ട്, ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാൻ മാത്രമല്ല, അത് ക്രിയാത്മകമായും ഉചിതമായും ഉപയോഗിക്കാനും യന്ത്രങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഞങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത NLP ഭാഷാ മോഡലുകൾ പരിശോധിക്കും. അതിനാൽ, പിന്തുടരുക, ഈ മോഡലുകളെക്കുറിച്ച് നമുക്ക് പഠിക്കാം!
1. ബെർട്ട്
BERT (ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളിൽ നിന്നുള്ള ബൈഡയറക്ഷണൽ എൻകോഡർ റെപ്രസന്റേഷൻസ്) ഒരു അത്യാധുനിക നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) ഭാഷാ മാതൃകയാണ്. ഇത് 2018-ൽ g സൃഷ്ടിച്ചതാണ്, ഇത് ട്രാൻസ്ഫോർമർ ആർക്കിടെക്ചറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, a ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ക്രമാനുഗതമായ ഇൻപുട്ട് വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ നിർമ്മിച്ചത്.
BERT ഒരു പ്രീ-പരിശീലനം ലഭിച്ച ഭാഷാ മാതൃകയാണ്, അതിനർത്ഥം സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പാറ്റേണുകളും ഘടനയും തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയുടെ വൻതോതിൽ ഇത് പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നാണ്.
BERT ഒരു ദ്വിദിശ മാതൃകയാണ്, അതിനർത്ഥം വാക്കുകളുടെ മുമ്പത്തേതും തുടർന്നുള്ളതുമായ വാക്യങ്ങളെ ആശ്രയിച്ച് അതിന് സന്ദർഭവും അർത്ഥവും മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും, സങ്കീർണ്ണമായ വാക്യങ്ങളുടെ അർത്ഥം മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ ഇത് കൂടുതൽ വിജയകരമാക്കുന്നു.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
വൻതോതിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ BERT-നെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു വാക്യത്തിൽ നഷ്ടപ്പെട്ട വാക്കുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ പരിശീലന സമയത്ത് വാക്യങ്ങൾ തരംതിരിക്കുന്നതിനോ ഉള്ള കഴിവ് BERT നേടുന്നു.
ഈ പരിശീലനത്തിന്റെ സഹായത്തോടെ, വികാര വിശകലനം, ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം, ചോദ്യോത്തരങ്ങൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉൾപ്പെടെ വിവിധ NLP ടാസ്ക്കുകളിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള എംബെഡിംഗുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ BERT-ന് കഴിയും.
കൂടാതെ, ഒരു പ്രത്യേക പദ്ധതിയിൽ പ്രത്യേകമായി ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിന് ഒരു ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് BERT മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.
ബെർട്ട് എവിടെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
ജനപ്രിയമായ NLP ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വിപുലമായ ശ്രേണിയിൽ BERT പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഗൂഗിൾ അതിന്റെ സെർച്ച് എഞ്ചിൻ ഫലങ്ങളുടെ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിച്ചു, അതേസമയം ഫേസ്ബുക്ക് അതിന്റെ ശുപാർശ അൽഗോരിതം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഇത് ഉപയോഗിച്ചു.
ചാറ്റ്ബോട്ട് സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ്, മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് കോംപ്രഹെൻഷൻ എന്നിവയിലും BERT ഉപയോഗപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
കൂടാതെ, BERT പലയിടത്തും ജോലി ചെയ്തിട്ടുണ്ട് അക്കാദമിക് ഗവേഷണം വിവിധ ജോലികളിൽ NLP മോഡലുകളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള പേപ്പറുകൾ. മൊത്തത്തിൽ, NLP അക്കാദമിക്മാർക്കും പ്രാക്ടീഷണർമാർക്കും BERT ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്ത ഉപകരണമായി മാറിയിരിക്കുന്നു, അച്ചടക്കത്തിൽ അതിന്റെ സ്വാധീനം ഇനിയും വർദ്ധിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.
2. റോബർട്ട
2019-ൽ Facebook AI പുറത്തിറക്കിയ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള ഒരു ഭാഷാ മോഡലാണ് RoBERTa (റോബസ്റ്റ്ലി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത BERT അപ്രോച്ച്). യഥാർത്ഥ BERT മോഡലിന്റെ ചില പോരായ്മകൾ മറികടക്കാൻ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള BERT-ന്റെ മെച്ചപ്പെട്ട പതിപ്പാണിത്.
RoBERTa കൂടുതൽ പരിശീലന ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുകയും ഉയർന്ന പ്രകടനം നേടുന്നതിന് പരിശീലന പ്രക്രിയ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു എന്നതൊഴിച്ചാൽ, BERT-ന് സമാനമായ രീതിയിലാണ് RoBERTa പരിശീലനം നേടിയത്.
RoBERTa, BERT പോലെ, ഒരു നിശ്ചിത ജോലിയിൽ ഉയർന്ന കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നതിന് നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്തേക്കാവുന്ന ഒരു പ്രീ-പരിശീലനം ലഭിച്ച ഭാഷാ മാതൃകയാണ്.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
വലിയ അളവിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് RoBERTa ഒരു സ്വയം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠന തന്ത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നു. വാക്യങ്ങളിൽ നഷ്ടമായ വാക്കുകൾ പ്രവചിക്കാനും പരിശീലന സമയത്ത് ശൈലികളെ വ്യത്യസ്ത ഗ്രൂപ്പുകളായി തരംതിരിക്കാനും ഇത് പഠിക്കുന്നു.
പുതിയ ഡാറ്റയിലേക്ക് സാമാന്യവൽക്കരിക്കാനുള്ള മോഡലിന്റെ ശേഷി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഡൈനാമിക് മാസ്കിംഗ് പോലുള്ള നിരവധി സങ്കീർണ്ണമായ പരിശീലന സമീപനങ്ങളും RoBERTa ഉപയോഗിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, അതിന്റെ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന്, RoBERTa വിക്കിപീഡിയ, കോമൺ ക്രാൾ, BooksCorpus എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു.
RoBERTa എവിടെ ഉപയോഗിക്കാം?
റോബർട്ട സാധാരണയായി വികാര വിശകലനം, വാചക വർഗ്ഗീകരണം, പേരുള്ള സ്ഥാപനം തിരിച്ചറിയൽ, മെഷീൻ വിവർത്തനം, ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകൽ.
ഘടനയില്ലാത്ത ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം സോഷ്യൽ മീഡിയ, ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ, വാർത്താ ലേഖനങ്ങൾ, മറ്റ് ഉറവിടങ്ങൾ.
ഈ പരമ്പരാഗത എൻഎൽപി ടാസ്ക്കുകൾക്ക് പുറമേ, ഡോക്യുമെന്റ് സംഗ്രഹം, ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കൽ, സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവ പോലുള്ള കൂടുതൽ നിർദ്ദിഷ്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ RoBERTa ഉപയോഗിച്ചു. ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, മറ്റ് സംഭാഷണ AI സിസ്റ്റങ്ങളുടെ കൃത്യത എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഇത് ഉപയോഗിച്ചു.
3. OpenAI-യുടെ GPT-3
GPT-3 (ജനറേറ്റീവ് പ്രീ-ട്രെയിൻഡ് ട്രാൻസ്ഫോർമർ 3) ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള എഴുത്ത് സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഒരു OpenAI ഭാഷാ മോഡലാണ്. 3 ബില്യൺ പാരാമീറ്ററുകളുള്ള, ഇതുവരെ നിർമ്മിച്ചതിൽ വച്ച് ഏറ്റവും വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളിൽ ഒന്നാണ് GPT-175.
പുസ്തകങ്ങൾ, പേപ്പറുകൾ, വെബ് പേജുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിപുലമായ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ ഈ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്, മാത്രമല്ല ഇതിന് ഇപ്പോൾ വിവിധ തീമുകളിൽ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കാനാകും.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
GPT-3 ഒരു മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠന രീതി ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഏതെങ്കിലും പ്രത്യേക ജോലി നിർവഹിക്കാൻ മോഡൽ മനഃപൂർവ്വം പഠിപ്പിക്കുന്നില്ല, പകരം ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവിലുള്ള പാറ്റേണുകൾ ശ്രദ്ധിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു എന്നാണ് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്.
ചെറിയ, ടാസ്ക്-നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ ഇത് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ടെക്സ്റ്റ് പൂർത്തിയാക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ വികാര വിശകലനം പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട ടാസ്ക്കുകൾക്കായി മോഡൽ മികച്ചതായി ട്യൂൺ ചെയ്തേക്കാം.
ഉപയോഗ മേഖലകൾ
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് മേഖലയിൽ GPT-3 ന് നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട്. വാചകം പൂർത്തിയാക്കൽ, ഭാഷാ വിവർത്തനം, വികാര വിശകലനം, മറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവ മാതൃകയിൽ സാധ്യമാണ്. കവിതകൾ, വാർത്തകൾ, കമ്പ്യൂട്ടർ കോഡ് എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും GPT-3 ഉപയോഗിച്ചു.
ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള GPT-3 ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലൊന്ന് ചാറ്റ്ബോട്ടുകളുടെയും വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകളുടെയും സൃഷ്ടിയാണ്. മോഡലിന് മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള വാചകം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുമെന്നതിനാൽ, സംഭാഷണ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഇത് വളരെ അനുയോജ്യമാണ്.
വെബ്സൈറ്റുകൾക്കും സോഷ്യൽ മീഡിയ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്കും അനുയോജ്യമായ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റ വിശകലനത്തിലും ഗവേഷണത്തിലും സഹായിക്കുന്നതിനും GPT-3 ഉപയോഗിച്ചു.
4. GPT-4
OpenAI-യുടെ GPT ശ്രേണിയിലെ ഏറ്റവും പുതിയതും പരിഷ്കൃതവുമായ ഭാഷാ മോഡലാണ് GPT-4. വിസ്മയിപ്പിക്കുന്ന 10 ട്രില്യൺ പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, അതിന്റെ മുൻഗാമിയായ GPT-3 നെ മറികടക്കുകയും മികച്ച പ്രകടനം നടത്തുകയും ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും ശക്തമായ AI മോഡലുകളിൽ ഒന്നായി മാറുകയും ചെയ്യുമെന്ന് പ്രവചിക്കപ്പെടുന്നു.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
GPT-4 അത്യാധുനിക ഭാഷാ ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതംസ്. പുസ്തകങ്ങൾ, ജേണലുകൾ, വെബ് പേജുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു വലിയ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ സെറ്റിൽ ഇത് പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് വിശാലമായ വിഷയങ്ങളിൽ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, ചെറിയ, ടാസ്ക്-നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ചോദ്യോത്തരം അല്ലെങ്കിൽ സംഗ്രഹം പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട ടാസ്ക്കുകൾക്കായി GPT-4 നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്തേക്കാം.
ഉപയോഗ മേഖലകൾ
അതിന്റെ വലിയ വലിപ്പവും മികച്ച കഴിവുകളും കാരണം, GPT-4 വൈവിധ്യമാർന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിലാണ് അതിന്റെ ഏറ്റവും വാഗ്ദാനമായ ഉപയോഗങ്ങളിലൊന്ന്, അവിടെ അത് ഉപയോഗിക്കാവുന്നതാണ് ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ വികസിപ്പിക്കുക, വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, ഭാഷാ വിവർത്തന സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ മറുപടികൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പ്രാപ്തമാണ്, അത് ആളുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നവയിൽ നിന്ന് ഏതാണ്ട് വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയില്ല.
വിദ്യാഭ്യാസത്തിലും GPT-4 ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ പഠന ശൈലിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടാനും വ്യക്തിഗതമായ ഫീഡ്ബാക്കും സഹായവും നൽകാനും കഴിവുള്ള ഇന്റലിജന്റ് ട്യൂട്ടറിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഈ ആശയം ഉപയോഗിക്കാം. വിദ്യാഭ്യാസ നിലവാരം വർധിപ്പിക്കുന്നതിനും പഠനം എല്ലാവർക്കും പ്രാപ്യമാക്കുന്നതിനും ഇത് സഹായിക്കും.
5. XLNet
കാർണഗീ മെലോൺ യൂണിവേഴ്സിറ്റിയും ഗൂഗിൾ എഐ ഗവേഷകരും ചേർന്ന് 2019ൽ സൃഷ്ടിച്ച ഒരു നൂതന ഭാഷാ മോഡലാണ് XLNet. ഇതിന്റെ വാസ്തുവിദ്യ ട്രാൻസ്ഫോർമർ ആർക്കിടെക്ചറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ഇത് BERT ലും മറ്റ് ഭാഷാ മോഡലുകളിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
മറുവശത്ത്, XLNet ഒരു വിപ്ലവകരമായ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് തന്ത്രം അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അത് വൈവിധ്യമാർന്ന സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികളിൽ മറ്റ് മോഡലുകളെ മറികടക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
ഒരു ഓട്ടോ റിഗ്രസീവ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലിംഗ് സമീപനം ഉപയോഗിച്ചാണ് XLNet സൃഷ്ടിച്ചത്, അതിൽ മുമ്പുള്ളവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ടെക്സ്റ്റ് സീക്വൻസിൽ അടുത്ത വാക്ക് പ്രവചിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു.
XLNet, മറുവശത്ത്, ഇടത്തുനിന്ന് വലത്തോട്ടോ വലത്തുനിന്ന് ഇടത്തോട്ടോ ഉള്ള സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്ന മറ്റ് ഭാഷാ മോഡലുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഒരു വാക്യത്തിലെ പദങ്ങളുടെ എല്ലാ സാധ്യതയുള്ള ക്രമപ്പെടുത്തലുകളും വിലയിരുത്തുന്ന ഒരു ദ്വിദിശ രീതിയാണ് സ്വീകരിക്കുന്നത്. ദീർഘകാല വാക്ക് ബന്ധങ്ങൾ പിടിക്കാനും കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും ഇത് അതിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
XLNet അതിന്റെ വിപ്ലവകരമായ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് സ്ട്രാറ്റജിക്ക് പുറമെ റിലേറ്റീവ് പൊസിഷണൽ എൻകോഡിംഗ്, ഒരു സെഗ്മെന്റ്-ലെവൽ ആവർത്തന സംവിധാനം തുടങ്ങിയ അത്യാധുനിക സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ഈ തന്ത്രങ്ങൾ മോഡലിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രകടനത്തിന് സംഭാവന നൽകുകയും ഭാഷാ വിവർത്തനം, വികാര വിശകലനം, നാമകരണം ചെയ്ത എന്റിറ്റി ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ എന്നിങ്ങനെയുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അതിനെ പ്രാപ്തമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
XLNet-നുള്ള ഉപയോഗ മേഖലകൾ
XLNet-ന്റെ സങ്കീർണ്ണമായ സവിശേഷതകളും അഡാപ്റ്റബിലിറ്റിയും ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകളും, ഭാഷാ വിവർത്തനം, വികാര വിശകലനം എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള ഫലപ്രദമായ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു.
സോഫ്റ്റ്വെയറുകളുമായും ആപ്പുകളുമായും അതിന്റെ തുടർച്ചയായ വികസനവും സംയോജനവും ഭാവിയിൽ കൂടുതൽ ആകർഷകമായ ഉപയോഗ കേസുകൾക്ക് കാരണമാകും.
6. ഇലക്ട്ര
ഗൂഗിൾ ഗവേഷകർ സൃഷ്ടിച്ച ഒരു അത്യാധുനിക സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് മോഡലാണ് ELECTRA. "ടോക്കൺ റീപ്ലേസ്മെന്റുകളെ കൃത്യമായി വർഗ്ഗീകരിക്കുന്ന ഒരു എൻകോഡർ കാര്യക്ഷമമായി പഠിക്കുന്നു" എന്നതിന്റെ അർത്ഥം അത് അസാധാരണമായ കൃത്യതയ്ക്കും വേഗതയ്ക്കും പേരുകേട്ടതുമാണ്.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
ടെക്സ്റ്റ് സീക്വൻസ് ടോക്കണുകളുടെ ഒരു ഭാഗം നിർമ്മിച്ച ടോക്കണുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചുകൊണ്ടാണ് ELECTRA പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഓരോ റീപ്ലേസ്മെന്റ് ടോക്കണും നിയമാനുസൃതമാണോ വ്യാജമാണോ എന്ന് ശരിയായി പ്രവചിക്കുക എന്നതാണ് മോഡലിന്റെ ഉദ്ദേശം. ELECTRA ഒരു ടെക്സ്റ്റ് സീക്വൻസിലുള്ള വാക്കുകൾക്കിടയിൽ സാന്ദർഭിക ബന്ധങ്ങൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി സംഭരിക്കാൻ പഠിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, ELECTRA യഥാർത്ഥമായവയെ മറയ്ക്കുന്നതിനുപകരം തെറ്റായ ടോക്കണുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനാൽ, സ്റ്റാൻഡേർഡ് മാസ്കഡ് ഭാഷാ മോഡലുകൾ ചെയ്യുന്ന അതേ അമിതമായ ആശങ്കകൾ അനുഭവിക്കാതെ തന്നെ അത് വളരെ വലിയ പരിശീലന സെറ്റുകളും പരിശീലന കാലയളവുകളും ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
ഉപയോഗ മേഖലകൾ
ഒരു ടെക്സ്റ്റിന്റെ വൈകാരിക സ്വരം തിരിച്ചറിയുന്ന വികാര വിശകലനത്തിനും ELECTRA ഉപയോഗിക്കാം.
മുഖംമൂടി ധരിച്ചതും മറയ്ക്കാത്തതുമായ വാചകങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനുള്ള ശേഷിയുള്ളതിനാൽ, ഭാഷാപരമായ സൂക്ഷ്മതകൾ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാനും കൂടുതൽ അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകാനും കഴിയുന്ന കൂടുതൽ കൃത്യമായ വികാര വിശകലന മാതൃകകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ELECTRA ഉപയോഗപ്പെടുത്തിയേക്കാം.
7.T5
T5, അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ്-ടു-ടെക്സ്റ്റ് ട്രാൻസ്ഫർ ട്രാൻസ്ഫോർമർ, ഒരു Google AI ഭാഷാ ട്രാൻസ്ഫോർമർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഭാഷാ മോഡലാണ്. ഇൻപുട്ട് ടെക്സ്റ്റ് ഔട്ട്പുട്ട് ടെക്സ്റ്റിലേക്ക് അയവുള്ള രീതിയിൽ വിവർത്തനം ചെയ്ത് വ്യത്യസ്ത സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ടാസ്ക്കുകൾ നടപ്പിലാക്കാനാണ് ഇത് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
ട്രാൻസ്ഫോർമർ ആർക്കിടെക്ചറിലാണ് T5 നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, കൂടാതെ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം ഉപയോഗിച്ച് വിപുലമായ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിച്ചതാണ്. T5, മുമ്പത്തെ ഭാഷാ മോഡലുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഭാഷ മനസ്സിലാക്കൽ, ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകൽ, സംഗ്രഹം, വിവർത്തനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ ജോലികളിൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.
ടാസ്ക്-നിർദ്ദിഷ്ട ഇൻപുട്ടിൽ മോഡൽ നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ നിരവധി ജോലികൾ ചെയ്യാൻ ഇത് T5-നെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
T5 എവിടെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിൽ T5-ന് നിരവധി സാധ്യതയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട്. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഇൻപുട്ട് മനസ്സിലാക്കാനും പ്രതികരിക്കാനും കഴിയുന്ന ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, മറ്റ് സംഭാഷണ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. ഭാഷാ വിവർത്തനം, സംഗ്രഹം, വാചകം പൂർത്തിയാക്കൽ തുടങ്ങിയ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കും T5 ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
T5 ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ഗൂഗിൾ നൽകിയിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണം, ചോദ്യോത്തരം, മെഷീൻ വിവർത്തനം എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി NLP കമ്മ്യൂണിറ്റി ഇത് വ്യാപകമായി സ്വീകരിച്ചു.
8. പാം
Google AI ലാംഗ്വേജ് സൃഷ്ടിച്ച ഒരു നൂതന ഭാഷാ മോഡലാണ് PalM (പാത്ത്വേസ് ലാംഗ്വേജ് മോഡൽ). കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഭാഷാ ജോലികൾക്കുള്ള വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ആവശ്യം നിറവേറ്റുന്നതിനായി സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് മോഡലുകളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനാണ് ഇത് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
BERT, GPT എന്നിവ പോലെ നന്നായി ഇഷ്ടപ്പെട്ട മറ്റനേകം ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് സമാനമായി, ട്രാൻസ്ഫോർമർ അധിഷ്ഠിത മോഡലാണ് PalM. എന്നിരുന്നാലും, അതിന്റെ രൂപകൽപ്പനയും പരിശീലന രീതിയും മറ്റ് മോഡലുകളിൽ നിന്ന് അതിനെ വേറിട്ടു നിർത്തുന്നു.
പ്രകടനവും സാമാന്യവൽക്കരണ കഴിവുകളും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, നിരവധി വെല്ലുവിളികളിൽ നിന്ന് ഒരേസമയം പഠിക്കാൻ മോഡലിനെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ഒരു മൾട്ടി-ടാസ്ക് ലേണിംഗ് മാതൃക ഉപയോഗിച്ച് PalM പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.
നമ്മൾ എവിടെയാണ് പാം ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
വൈവിധ്യമാർന്ന NLP ജോലികൾക്കായി ഈന്തപ്പന ഉപയോഗിക്കാം, പ്രത്യേകിച്ച് സ്വാഭാവിക ഭാഷയുടെ ആഴത്തിലുള്ള ഗ്രാഹ്യം ആവശ്യപ്പെടുന്നവ. വികാര വിശകലനം, ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകൽ, ഭാഷാ മോഡലിംഗ്, മെഷീൻ വിവർത്തനം തുടങ്ങി നിരവധി കാര്യങ്ങൾക്ക് ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, വോയ്സ് റെക്കഗ്നിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ തുടങ്ങിയ വിവിധ പ്രോഗ്രാമുകളുടെയും ടൂളുകളുടെയും ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, അവയിലേക്ക് ഇത് ചേർക്കാനും കഴിയും.
മൊത്തത്തിൽ, ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള കഴിവ് കാരണം സാധ്യമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വിശാലമായ ശ്രേണികളുള്ള ഒരു വാഗ്ദാന സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് PalM.
തീരുമാനം
അവസാനമായി, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) നമ്മൾ സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി ഇടപഴകുന്ന രീതിയെ മാറ്റിമറിച്ചു, യന്ത്രങ്ങളുമായി കൂടുതൽ മനുഷ്യസമാനമായ രീതിയിൽ സംസാരിക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
സമീപകാല മുന്നേറ്റങ്ങൾ കാരണം എൻഎൽപി മുമ്പത്തേക്കാൾ കൃത്യവും കാര്യക്ഷമവുമായി വളർന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗ്, പ്രത്യേകിച്ചും GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA, PalM തുടങ്ങിയ വലിയ തോതിലുള്ള ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ നിർമ്മാണത്തിൽ.
എൻഎൽപി പുരോഗമിക്കുമ്പോൾ, സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി നാം എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെടുന്നു, പരസ്പരം ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നു, മനുഷ്യ ഭാഷയുടെ സങ്കീർണ്ണത മനസ്സിലാക്കുന്നത് എങ്ങനെയെന്നതിനെ പരിവർത്തനം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവുള്ള കൂടുതൽ ശക്തവും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഭാഷാ മാതൃകകൾ ഉയർന്നുവരുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കാം.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക