Компьютер нь хүний бичиж чадахтай бараг ижил текстүүдийг гаргаж чаддаг гэдгийг та мэдэх үү?
AI-ийн дэвшлийн ачаар бид том хэлний загваруудын давалгааг харж байна.
Одоо тэд урьд өмнө байгаагүй өргөн цар хүрээтэй ажиллаж байна!
Бид эдгээр загваруудыг янз бүрийн сонирхолтой тохиолдлуудад ашиглаж болно. Энэ нийтлэлд бид том хэлний загваруудын зарим сонирхолтой хэрэглээг авч үзэх болно.
Том хэлний загвар гэж бид юу гэсэн үг вэ?
Том хэлний загварууд нь хүний хэлийг тайлбарлах, бүтээхэд зориулагдсан хиймэл оюун ухааны загварууд юм. Эдгээр загварууд нь машин сургалтын дэвшилтэт аргуудыг ашигладаг.
Жишээлбэл, тэд ашигладаг гүн гүнзгий суралцах асар их хэмжээний текст өгөгдлийг шалгах. Мөн тэд байгалийн хэлний хэв маяг, бүтцийг ойлгодог.
Загваруудыг ном, баримт бичиг, вэб хуудас зэрэг асар том мэдээллийн багц дээр сургадаг. Ингэснээр тэд хүний хэл ярианы нарийн ширийнийг ойлгож чадна. Тиймээс тэд хүний бичсэн материалаас ялгагдахааргүй контент бүтээж чадна.
Эдгээр хэлний загваруудын зарим жишээ юу вэ?
- GPT-3:Энэ бол текст үүсгэх, асуултанд хариулах болон бусад олон төрлийн NLP даалгавруудыг гүйцэтгэх чадвартай OpenAI-ийн бүтээсэн хамгийн сүүлийн үеийн хэлний загвар юм.
- БЕРТ: Энэ нь бүтээсэн хүчирхэг хэлний загвар юм Google-ийн асуултанд хариулах, хэлний орчуулга зэрэг зарим ажилд ашиглаж болно.
- XLNet: Энэхүү дэвшилтэт хэлний загварыг Google болон Карнеги Меллон Их Сургууль бүтээсэн бөгөөд жинхэнэ хэлний ойлголт, үйлдвэрлэлийг сайжруулахын тулд сургалтын шинэ техникийг ашигладаг.
- Роберта: Энэхүү хэлний загварыг Facebook компани бүтээсэн бөгөөд BERT архитектур дээр суурилдаг. Энэ нь байгалийн хэлний боловсруулалттай холбоотой төрөл бүрийн хэрэглээнд хамгийн сүүлийн үеийн гүйцэтгэлд хүрсэн.
- T5: текстээс текст рүү шилжүүлэх трансформаторыг үүсгэсэн Google-ийн мөн байгалийн хэлний боловсруулалттай холбоотой янз бүрийн зорилгоор тохируулж болно.
- GShard: Google том хэмжээний хэлний загваруудыг сургахад ашиглаж болох тархсан сургалтын тогтолцоог бий болгосон.
- Мегатрон: NVIDIA-ийн 8.3 тэрбум хүртэлх параметр бүхий загваруудыг сургах чадвартай хэлний загвар сургалтын өндөр үзүүлэлттэй систем.
- АЛБЕРТ: Энэ нь Google болон Чикаго дахь Тоёота Технологийн Хүрээлэн хамтран бүтээсэн BERT-ийн илүү үр ашигтай, өргөтгөх боломжтой "хялбархан" хувилбар юм.
- Сонгууль: Google болон Стэнфордын их сургууль нь сургалтын өмнөх шинэ стратеги ашиглан доод түвшний даалгавруудын гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэхийн тулд хэлний загварыг бүтээжээ.
- Шинэчлэгч: Энэ нь илүү үр дүнтэй анхаарал хандуулах механизмыг ашигладаг Google хэлний загвар бөгөөд илүү хурдан дүгнэлт хийх боломжтой том загваруудыг сургах боломжийг олгодог.
Тэгэхээр эдгээр том хэлний загваруудыг ашиглах тохиолдол юу вэ?
Том хэлний загваруудыг ашиглах чухал тохиолдлууд
Сэтгэлийн анализ
Эдгээр загварууд нь текстийг үнэлж, сэтгэгдэл нь сайн, сөрөг эсвэл төвийг сахисан эсэхийг шийдэх боломжтой. Ихэнхдээ тэд байгалийн хэлний боловсруулалтыг ашигладаг машин суралцах Үүнийг хийх хандлага.
Бэрт, Роберта гэх мэт загваруудыг хэллэг дэх үгсийн агуулга, утгыг таних чадвартай тул сэтгэл хөдлөлийн шинжилгээ.
Мэдрэмжийн шинжилгээ нь хэлний загваруудын тусламжтайгаар илүү нарийвчлалтай, үр дүнтэй болж байна. Бид маркетинг, харилцагчийн үйлчилгээ гэх мэт өргөн хүрээний салбарт мэдрэмжийн шинжилгээг ашиглаж болно.
Чатбот болон харилцан ярианы агентууд
Харилцан ярианы агентууд болон чатботууд өргөн хүрээний хэрэглээнд түгээмэл болж байна. Бид тэдгээрийг харилцагчийн үйлчилгээ, борлуулалт, боловсрол, эрүүл мэндийн салбарт ашиглах боломжтой. Том хэлний загварууд нь эдгээр системийн гол цөм нь байдаг.
Тэд хүний оруулсан үгийг байгалийн хэлээр тайлбарлаж, хариулж чаддаг. GPT-3 болон BERT зэрэг загваруудыг илүү сонирхолтой хариултуудыг бий болгохын тулд ихэвчлэн чатботуудад ашигладаг.
Эдгээр загваруудыг асар их хэмжээний текст өгөгдөл дээр сургадаг. Тэд хүний хэл ярианы хэв маяг, бүтцийг ойлгож, дуурайж чаддаг. Чатбот нь хэрэглэгчийн оролцоог ихээхэн нэмэгдүүлэх боломжтой.
Хэлний орчуулга
Том хэлний загваруудын ачаар бид текстийг нэг хэлээс нөгөө хэл рүү гайхалтай нарийвчлалтайгаар орчуулж чадна. Эдгээр загварууд нь хэд хэдэн хэлний нарийн төвөгтэй байдлыг ойлгодог. Мөн тэд асар их хэмжээний олон хэл дээрх текст өгөгдөл дээр сургагдсанаар хоорондоо холбоотой байдаг.
Хэлний орчуулгын түгээмэл загваруудад OpenAI-ийн GPT-3, Facebook-ийн M2M-100, Google-ийн Neural Machine Translation (NMT) орно. Эдгээр загваруудын авчирсан хувьсгалт өөрчлөлтүүдийн улмаас одоо дэлхийн өнцөг булан бүрт байгаа хүмүүстэй харилцах нь илүү хялбар болсон.
Текстийн хураангуй
Текстийг нэгтгэн дүгнэх гэдэг нь гол санааг нь хадгалахын зэрэгцээ урт текстийг хураангуй болгох үйл явц юм. Том хэлний загварууд текстийн бүтцийг судалж, ойлгож чадна. Энэ нь тэдэнд нарийн дүгнэлт гаргах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь тэднийг энэ талбарт маш их тустай болгодог.
Текстийн хураангуй ажлуудын хувьд BERT болон GPT-3 зэрэг загваруудыг ашигласан. Тэд баримт бичгийн гол санааг багтаасан хураангуйг гаргахад гайхалтай үр дүнтэй болохыг харуулдаг.
Бид хэвлэл мэдээлэл, хууль эрх зүй, боловсролын салбарт чухал ач холбогдолтой урт текстээс мэдээллийг гаргаж авах боломжтой.
Асуултанд хариулах
Асуултыг машинд өгч, зохих хариултыг хүлээж авахыг байгалийн хэлээр боловсруулахад асуултын хариулт гэж нэрлэдэг. Энэ зорилгын үүднээс GPT-3, BERT зэрэг том хэлний загваруудыг бүтээсэн.
Эдгээр загварууд нь оролтын хайлтыг шалгаж, өгөгдлөөс хамгийн хамааралтай мэдээллийг сонгодог.
Эдгээр загварууд нь оролтын хүсэлтийг шалгаж, асар их хэмжээний мэдээллээс хамгийн тохиромжтой өгөгдлийг сонгодог. Энэ нь боловсронгуй хэрэглээг ашиглан боломжтой юм мэдрэлийн сүлжээ.
Эдгээр загваруудын хүчээр бид төвөгтэй асуудлуудын шийдлийг олох системийг боловсруулж чадна. Энэ нь бидний суралцах, шийдвэр гаргах чадварыг нэмэгдүүлнэ.
Агуулга үүсгэх, текст үүсгэх
Хэлний том загварууд нь янз бүрийн салбарт өндөр чанартай, сонирхол татахуйц контентыг бий болгодог. Эдгээр загварууд нь нийтлэл, олон нийтийн мэдээллийн хэрэгслээр нийтлэл, бүтээгдэхүүний тодорхойлолт болон бусад зүйлийг зохиож болно. Жишээлбэл, GPT-3 бол энэ тохиолдолд алдартай загвар юм.
Энэ нь хүний бичсэн текстээс ялгахад хэцүү контентыг бий болгодог. Эдгээр загваруудыг ашигласнаар компаниуд цаг хугацаа, зардал хэмнэх боломжтой. Тэд үзэгчидтэйгээ илүү хялбар холбогдож чадна.
Яриа таних, ярианаас текст рүү хөрвүүлэх
Яриа таних болон ярианаас текст рүү хөрвүүлэх нь хоёулаа том хэлний загварыг ашигладаг.
Эдгээр загварууд нь ялангуяа аудио өгөгдөл дээр сургагдсан байдаг. Мөн тэд ахисан түвшний хүмүүсийг ажиллуулдаг машин сурах алгоритм ярианы үгсийг текст болгон зөв буулгах. Facebook AI-ийн бүтээсэн Wav2vec нь яриа танихад ашигладаг хэлний загварын нэг жишээ юм.
Энэ загвар нь аудио оролтоос холбогдох шинж чанарыг таньж, гаргаж авахад сургагдсан. Үүнийг яриа таних эсвэл байгалийн хэлийг боловсруулах бусад ажилд ашиглаж болно.
Компаниуд орчуулгын үйлчилгээний чанар, хурдыг нэмэгдүүлэхийн зэрэгцээ хэлний асар том загваруудыг ашигласнаар зардлыг бууруулж, үр ашгийг нэмэгдүүлэх боломжтой.
Дүгнэлт, Ирээдүй ямар харагдах вэ?
Том хэлний загварууд нь төрөл бүрийн салбарт чухал үүрэг гүйцэтгэнэ. Судлаачид болон хөгжүүлэгчид эдгээр загваруудыг илүү хүчирхэг болгохыг хичээж байна.
Бид нөхцөл байдлын талаархи ойлголтыг сайжруулж, үр ашиг, нарийвчлалыг сайжруулж чадна. Мөн бид янз бүрийн платформ дээр илүү ойлгомжтой, саадгүй хэрэглэгчийн туршлагаас ашиг тус хүртэх боломжтой.
Тэд бидний харилцаа холбоо, технологитой харилцах арга барилыг өөрчилж чадна.
хариу үлдээх