മനുഷ്യർക്ക് എഴുതാൻ കഴിയുന്നതിന് സമാനമായ ടെക്സ്റ്റുകൾ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാമോ?
AI-യുടെ പുരോഗതിക്ക് നന്ദി, വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളിൽ ഞങ്ങൾ ഒരു തരംഗത്തിന് സാക്ഷ്യം വഹിക്കുന്നു.
ഇപ്പോൾ, അവർ അഭൂതപൂർവമായ തോതിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു!
രസകരമായ വിവിധ സന്ദർഭങ്ങളിൽ നമുക്ക് ഈ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഈ ലേഖനത്തിൽ, വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ ആവേശകരമായ ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഞങ്ങൾ നോക്കാം.
വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ കൊണ്ട് ഞങ്ങൾ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
മനുഷ്യ ഭാഷയെ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനും വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത AI മോഡലുകളാണ് വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ. ഈ മോഡലുകൾ വിപുലമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, അവർ ഉപയോഗിക്കുന്നു ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവുകൾ പരിശോധിക്കാൻ. കൂടാതെ, അവർ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പാറ്റേണുകളും ഘടനകളും മനസ്സിലാക്കുന്നു.
പുസ്തകങ്ങൾ, പേപ്പറുകൾ, വെബ് പേജുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഇതുവഴി മനുഷ്യഭാഷയുടെ സങ്കീര് ണതകള് അവര് ക്ക് ഗ്രഹിക്കാനാകും. അതിനാൽ, മനുഷ്യരെഴുതിയ മെറ്റീരിയലിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാത്ത ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കാൻ അവർക്ക് കഴിയും.
ഈ ഭാഷാ മാതൃകകളുടെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
- ജിപിടി -3:ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനും മറ്റ് വൈവിധ്യമാർന്ന NLP ടാസ്ക്കുകൾക്കും കഴിവുള്ള OpenAI സൃഷ്ടിച്ച ഒരു അത്യാധുനിക ഭാഷാ മോഡലാണിത്.
- ബെർട്ട്: ഇത് സൃഷ്ടിച്ച ശക്തമായ ഭാഷാ മാതൃകയാണ് ഗൂഗിൾ ചോദ്യോത്തരം, ഭാഷാ വിവർത്തനം തുടങ്ങിയ ചില ജോലികൾക്കായി അത് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
- XLNet: ഗൂഗിളും കാർണഗീ മെലോൺ യൂണിവേഴ്സിറ്റിയും ചേർന്നാണ് ഈ നൂതന ഭാഷാ മാതൃക സൃഷ്ടിച്ചത്, കൂടാതെ യഥാർത്ഥ ഭാഷയുടെ ഗ്രാഹ്യവും ഉൽപ്പാദനവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു പുതിയ പരിശീലന സാങ്കേതികത ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- റോബർട്ട: ഈ ഭാഷാ മാതൃക ഫേസ്ബുക്ക് സൃഷ്ടിച്ചതാണ്, ഇത് BERT ആർക്കിടെക്ചറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ഉൾപ്പെടുന്ന വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അത് അത്യാധുനിക പ്രകടനം കൈവരിച്ചു.
- T5: ടെക്സ്റ്റ്-ടു-ടെക്സ്റ്റ് ട്രാൻസ്ഫർ ട്രാൻസ്ഫോർമർ സൃഷ്ടിച്ചത് ഗൂഗിൾ കൂടാതെ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംസ്കരണം ഉൾപ്പെടുന്ന വിവിധ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തേക്കാം.
- ജിഷാർഡ്: വലിയ തോതിലുള്ള ഭാഷാ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു വിതരണം ചെയ്ത പരിശീലന ചട്ടക്കൂട് Google സൃഷ്ടിച്ചു.
- അനുവിന്റെ: എൻവിഡിയയുടെ 8.3 ബില്യൺ പാരാമീറ്ററുകളുള്ള മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള ഭാഷാ മോഡൽ പരിശീലന സംവിധാനം.
- ആൽബർട്ട്: ഗൂഗിളും ചിക്കാഗോയിലെ ടൊയോട്ട ടെക്നോളജിക്കൽ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ടും ചേർന്ന് സൃഷ്ടിച്ച BERT-ന്റെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും അളക്കാവുന്നതുമായ "ലൈറ്റ്" പതിപ്പാണിത്.
- ELECTRA: ഗൂഗിളും സ്റ്റാൻഫോർഡ് സർവ്വകലാശാലയും ഒരു ഭാഷാ മാതൃക സൃഷ്ടിച്ചു, അത് ഡൗൺസ്ട്രീം ടാസ്ക്കുകളിൽ അതിന്റെ പ്രകടനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് "വിവേചനപരമായ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ്" എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു പുതിയ പ്രീ-ട്രെയിനിംഗ് തന്ത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- റെഫർമാർ: വേഗത്തിലുള്ള അനുമാനത്തോടെ വലിയ മോഡലുകളുടെ പരിശീലനം പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ ശ്രദ്ധാകേന്ദ്രം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു Google ഭാഷാ മോഡലാണിത്.
അപ്പോൾ, ഈ വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ ഉപയോഗ കേസുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ കാര്യമായ ഉപയോഗ കേസുകൾ
വികാര വിശകലനം
ഈ മോഡലുകൾക്ക് ടെക്സ്റ്റ് വിലയിരുത്താനും വികാരം നല്ലതാണോ, നെഗറ്റീവ് ആണോ, ന്യൂട്രൽ ആണോ എന്ന് തീരുമാനിക്കാനും കഴിയും. കൂടുതലും, അവർ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ സംസ്കരണവും ഉപയോഗിക്കുന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഇത് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സമീപനങ്ങൾ.
ഒരു പദസമുച്ചയത്തിലെ പദങ്ങളുടെ സന്ദർഭവും അർത്ഥവും തിരിച്ചറിയാനുള്ള അവരുടെ കഴിവ് കാരണം, BERT, RoBERTa പോലുള്ള മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു വികാര വിശകലനം.
ഭാഷാ മാതൃകകൾ ഉപയോഗിച്ച് വികാര വിശകലനം കൂടുതൽ കൃത്യവും കാര്യക്ഷമവുമാണ്. മാർക്കറ്റിംഗ്, ഉപഭോക്തൃ സേവനം എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള വിശാലമായ മേഖലകളിൽ ഞങ്ങൾക്ക് വികാര വിശകലനം ഉപയോഗിക്കാം.
ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും സംഭാഷണ ഏജന്റുമാരും
വൈവിധ്യമാർന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ സംഭാഷണ ഏജന്റുമാരും ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും ജനപ്രിയമാവുകയാണ്. ഉപഭോക്തൃ സേവനത്തിലും വിൽപ്പനയിലും വിദ്യാഭ്യാസത്തിലും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിലും ഞങ്ങൾക്ക് അവ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. വലിയ ഭാഷാ മാതൃകകളാണ് ഈ സംവിധാനങ്ങളുടെ കാതൽ.
അവർക്ക് സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ മനുഷ്യന്റെ ഇൻപുട്ടിനെ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും പ്രതികരിക്കാനും കഴിയും. GPT-3, BERT എന്നിവ പോലെയുള്ള മോഡലുകൾ കൂടുതൽ ആകർഷകമായ മറുപടികൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ചാറ്റ്ബോട്ടുകളിൽ ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്.
ഈ മോഡലുകൾ വലിയ അളവിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. മനുഷ്യ ഭാഷാ രീതികളും ഘടനകളും മനസ്സിലാക്കാനും അനുകരിക്കാനും അവർക്ക് കഴിയും. ഉപഭോക്തൃ ഇടപഴകൽ ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്ക് കഴിയും.
ഭാഷാ വിവർത്തനം
വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് നന്ദി, അസാധാരണമായ കൃത്യതയോടെ നമുക്ക് ഒരു ഭാഷയിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് വാചകം വിവർത്തനം ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഈ മോഡലുകൾ വിവിധ ഭാഷകളുടെ സങ്കീർണതകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു. കൂടാതെ, ബഹുഭാഷാ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവുകളിൽ പരിശീലിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് അവ പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
ഓപ്പൺഎഐയുടെ ജിപിടി-3, ഫേസ്ബുക്കിന്റെ എം2എം-100, ഗൂഗിളിന്റെ ന്യൂറൽ മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ (എൻഎംടി) എന്നിവ ജനപ്രിയ ഭാഷാ വിവർത്തന മാതൃകകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ മോഡലുകൾ കൊണ്ടുവന്ന വിപ്ലവകരമായ മാറ്റങ്ങൾ കാരണം, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള വ്യക്തികളുമായി സംവദിക്കുന്നത് ഇപ്പോൾ വളരെ ലളിതമാണ്.
വാചക സംഗ്രഹം
പ്രധാന പോയിന്റുകൾ സംരക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു ദൈർഘ്യമേറിയ വാചകത്തെ ഒരു സംഗ്രഹത്തിലേക്ക് ചുരുക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് വാചക സംഗ്രഹം. വലിയ ഭാഷാ മാതൃകകൾ ഒരു വാചകത്തിന്റെ ഘടന പരിശോധിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും. കൃത്യമായ സംഗ്രഹങ്ങൾ നൽകാൻ ഇത് അവരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു, ഈ മേഖലയിൽ അവരെ വളരെ സഹായകരമാക്കുന്നു.
വാചക സംഗ്രഹ ജോലികൾക്കായി, BERT, GPT-3 എന്നിവ പോലുള്ള മോഡലുകൾ വിന്യസിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഒരു പ്രമാണത്തിന്റെ പ്രധാന ആശയങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന സംഗ്രഹങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ അവർ മികച്ച ഫലപ്രാപ്തി കാണിക്കുന്നു.
മാധ്യമങ്ങൾ, നിയമം, വിദ്യാഭ്യാസം എന്നിവയിൽ സുപ്രധാനമായ പ്രയോഗങ്ങളുള്ള ഒരു നീണ്ട വാചകത്തിൽ നിന്ന് നമുക്ക് വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയും.
ചോദ്യത്തിനുള്ള ഉത്തരം
ഒരു മെഷീൻ ഒരു ചോദ്യത്തോടൊപ്പം നൽകുകയും അത് ഉചിതമായ പ്രതികരണവുമായി വരുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിൽ ചോദ്യ ഉത്തരമായി അറിയപ്പെടുന്നു. GPT-3, BERT തുടങ്ങിയ വലിയ ഭാഷാ മാതൃകകൾ ഈ ലക്ഷ്യം മുൻനിർത്തിയാണ് സൃഷ്ടിച്ചിരിക്കുന്നത്.
ഈ മോഡലുകൾ ഇൻപുട്ട് അന്വേഷണം പരിശോധിക്കുകയും ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഈ മോഡലുകൾ ഇൻപുട്ട് അന്വേഷണം പരിശോധിക്കുകയും വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങളിൽ നിന്ന് ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അത്യാധുനിക സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇത് സാധ്യമാകുന്നത് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ.
ഈ മോഡലുകളുടെ ശക്തി ഉപയോഗിച്ച്, സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് പരിഹാരം കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ നമുക്ക് വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഇത് പഠിക്കാനും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനുമുള്ള നമ്മുടെ കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കും.
ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കലും ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കലും
വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ വിവിധ മേഖലകൾക്കായി ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും ആകർഷകവുമായ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഈ മോഡലുകൾക്ക് ലേഖനങ്ങൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകൾ, ഉൽപ്പന്ന വിവരണങ്ങൾ എന്നിവയും മറ്റും രചിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഈ കേസിൽ GPT-3 ഒരു ജനപ്രിയ മോഡലാണ്.
മനുഷ്യർ എഴുതിയ വാചകത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഉള്ളടക്കം ഇത് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഈ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, കമ്പനികൾക്ക് സമയവും ചെലവും ലാഭിക്കാൻ കഴിയും. അവർക്ക് അവരുടെ പ്രേക്ഷകരുമായി വളരെ എളുപ്പത്തിൽ ബന്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷനും സ്പീച്ച് ടു ടെക്സ്റ്റ് ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷനും
സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷനും സ്പീച്ച് ടു ടെക്സ്റ്റ് ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷനും വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഈ മോഡലുകൾ, പ്രത്യേകിച്ച്, ഓഡിയോ ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, അവർ വിപുലമായ ജോലികൾ ചെയ്യുന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതംസ് സംസാരിക്കുന്ന വാക്കുകൾ ടെക്സ്റ്റിലേക്ക് കൃത്യമായി ട്രാൻസ്ക്രൈബ് ചെയ്യാൻ. Facebook AI വികസിപ്പിച്ച Wav2vec, സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഭാഷാ മാതൃകയുടെ ഒരു ഉദാഹരണമാണ്.
ഓഡിയോ ഇൻപുട്ടുകളിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയാനും എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനും ഈ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയുന്നതിനോ മറ്റ് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികൾക്കോ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
കമ്പനികൾക്ക് അവരുടെ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ സേവനങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരവും വേഗതയും വർദ്ധിപ്പിക്കാനും ചെലവ് കുറയ്ക്കാനും വൻതോതിലുള്ള ഭാഷാ മാതൃകകൾ സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കഴിയും.
പൊതിയുക, ഭാവി എങ്ങനെയായിരിക്കും?
വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ വലിയ ഭാഷാ മാതൃകകൾ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കും. ഗവേഷകരും ഡവലപ്പർമാരും ഈ മോഡലുകൾ കൂടുതൽ ശക്തമാക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു.
സന്ദർഭത്തെക്കുറിച്ചുള്ള മെച്ചപ്പെട്ട ഗ്രാഹ്യവും മെച്ചപ്പെടുത്തിയ കാര്യക്ഷമതയും കൃത്യതയും നമുക്ക് നേടാനാകും. കൂടാതെ, വിവിധ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ കൂടുതൽ അവബോധജന്യവും തടസ്സമില്ലാത്തതുമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിൽ നിന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് പ്രയോജനം നേടാനാകും.
നമ്മൾ ആശയവിനിമയം നടത്തുന്ന രീതിയും സാങ്കേതികവിദ്യയുമായി ഇടപഴകുന്ന രീതിയും മാറ്റാൻ അവർക്ക് കഴിയും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക