Байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP) нь бидний машинтай хэрхэн харьцаж байгааг өөрчилсөн. Одоо манай программ хангамж, программ хангамж нь хүний хэлийг боловсруулж, ойлгож чадна.
Хиймэл оюун ухааны салбар болох NLP нь компьютер болон хүмүүсийн хоорондын байгалийн хэлний харилцан үйлчлэлд анхаарлаа хандуулдаг.
Энэ нь машинуудад хүний хэлийг шинжлэх, ойлгох, нэгтгэхэд тусалдаг бөгөөд яриа таних, машин орчуулга, сэтгэл хөдлөлийн шинжилгээ, болон чатботууд.
Энэ нь сүүлийн жилүүдэд асар их бүтээн байгуулалт хийж, машинуудад хэлийг ойлгохоос гадна бүтээлч, зохистой ашиглах боломжийг олгосон.
Энэ нийтлэлд бид NLP хэлний янз бүрийн загваруудыг шалгах болно. Тиймээс, дагаж, эдгээр загваруудын талаар сурцгаая!
1. БЕРТ
BERT (Transformers-аас хоёр чиглэлт кодлогчийн төлөөлөл) нь байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) хамгийн сүүлийн үеийн хэлний загвар юм. Энэ нь 2018 онд g-ээс бүтээгдсэн бөгөөд Трансформаторын архитектур, a мэдрэлийн сүлжээ дараалсан оролтыг тайлбарлах зорилгоор бүтээгдсэн.
BERT нь хэлний урьдчилан бэлтгэгдсэн загвар бөгөөд энэ нь байгалийн хэлний хэв маяг, бүтцийг танихын тулд асар их хэмжээний текст өгөгдөл дээр бэлтгэгдсэн гэсэн үг юм.
BERT нь хоёр чиглэлтэй загвар бөгөөд энэ нь өмнөх болон дараагийн хэллэгээс хамааран үгсийн агуулга, утгыг ойлгож, төвөгтэй өгүүлбэрийн утгыг ойлгоход илүү амжилттай болгодог гэсэн үг юм.
Энэ яаж ажилдаг вэ?
Хяналтгүй сургалтыг BERT-ийг асар их хэмжээний текст өгөгдөл дээр сургахад ашигладаг. БЕРТ нь сургалтын явцад өгүүлбэрт дутуу үгсийг илрүүлэх, өгүүлбэрийг ангилах чадварыг олж авдаг.
Энэхүү сургалтын тусламжтайгаар BERT нь мэдрэмжийн дүн шинжилгээ, текстийг ангилах, асуултанд хариулах гэх мэт олон төрлийн NLP даалгавруудад хэрэглэж болох өндөр чанартай суулгацыг гаргаж чадна.
Нэмж дурдахад, BERT-ийг тухайн ажил дээр тусгайлан төвлөрүүлэхийн тулд жижиг өгөгдлийн багцыг ашиглан тодорхой төсөл дээр сайжруулж болно.
Бертийг хаана хэрэглэдэг вэ?
BERT нь өргөн хүрээний алдартай NLP програмуудад ихэвчлэн ашиглагддаг. Жишээлбэл, Google хайлтын системийн үр дүнгийн нарийвчлалыг нэмэгдүүлэхийн тулд үүнийг ашигласан бол Facebook үүнийг зөвлөмжийн алгоритмуудаа сайжруулахад ашигласан.
BERT-ийг чатбот мэдрэмжийн шинжилгээ, машин орчуулга, байгалийн хэлийг ойлгоход ашигладаг.
Үүнээс гадна БЕРТ хэд хэдэн ажилд орсон эрдэм шинжилгээний судалгаа Төрөл бүрийн даалгавар дээр NLP загваруудын гүйцэтгэлийг сайжруулах баримт бичиг. Ерөнхийдөө BERT нь NLP-ийн эрдэмтэн судлаачид болон дадлагажигчдад зайлшгүй шаардлагатай хэрэгсэл болсон бөгөөд түүний сахилга батад үзүүлэх нөлөө нь цаашид нэмэгдэх төлөвтэй байна.
2. Роберта
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) нь 2019 онд Facebook AI-аас гаргасан байгалийн хэл боловсруулах хэлний загвар юм. Энэ нь анхны BERT загварын сул талыг арилгах зорилготой BERT-ийн сайжруулсан хувилбар юм.
РоБЕРТа нь илүү их сургалтын өгөгдөл ашиглаж, илүү өндөр гүйцэтгэлтэй байхын тулд сургалтын үйл явцыг сайжруулдаг гэдгийг эс тооцвол BERT-тай төстэй байдлаар бэлтгэгдсэн.
РоБЕРТа бол BERT шиг, тухайн ажил дээр өндөр нарийвчлалтай байхын тулд нарийн тааруулж болох, урьдчилан бэлтгэгдсэн хэлний загвар юм.
Энэ яаж ажилдаг вэ?
RoBERTa нь асар их хэмжээний текст өгөгдөл дээр сургахын тулд өөрөө удирддаг сургалтын стратегийг ашигладаг. Сургалтын явцад өгүүлбэрт алга болсон үгсийг урьдчилан таамаглаж, хэллэгүүдийг тодорхой бүлэгт ангилж сурдаг.
RoBERTa мөн загварын шинэ өгөгдлийг нэгтгэх чадавхийг нэмэгдүүлэхийн тулд динамик далдлах зэрэг хэд хэдэн нарийн төвөгтэй сургалтын аргуудыг ашигладаг.
Цаашилбал, үнэн зөв байдлыг нэмэгдүүлэхийн тулд RoBERTa нь Wikipedia, Common Crawl, BooksCorpus зэрэг хэд хэдэн эх сурвалжаас асар их хэмжээний өгөгдлийг ашигладаг.
Бид RoBERTa-г хаана ашиглаж болох вэ?
Робертаг мэдрэмжийн шинжилгээ, текстийг ангилах, нэртэй аж ахуйн нэгж таних, машин орчуулга, асуултанд хариулах.
Үүнийг бүтэцгүй текстийн өгөгдлөөс холбогдох ойлголтыг гаргаж авахад ашиглаж болно олон нийтийн сүлжээ, хэрэглэгчийн сэтгэгдэл, мэдээний нийтлэл болон бусад эх сурвалж.
RoBERTa-г эдгээр ердийн NLP ажлуудаас гадна баримт бичгийг нэгтгэн дүгнэх, текст үүсгэх, яриа таних зэрэг илүү тодорхой програмуудад ашигласан. Үүнийг чатботууд, виртуал туслахууд болон бусад харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны системийн нарийвчлалыг сайжруулахад ашигласан.
3. OpenAI-ийн GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) нь гүнзгий суралцах арга техникийг ашиглан хүнтэй төстэй бичвэр үүсгэдэг OpenAI хэлний загвар юм. GPT-3 нь 175 тэрбум параметр бүхий хамгийн том хэлний загваруудын нэг юм.
Энэхүү загвар нь ном, баримт бичиг, вэб хуудас зэрэг өргөн хүрээний текст өгөгдөл дээр сургагдсан бөгөөд одоо олон төрлийн сэдвээр контент үүсгэх боломжтой.
Энэ яаж ажилдаг вэ?
GPT-3 нь хяналтгүй сургалтын аргыг ашиглан текст үүсгэдэг. Энэ нь загвар нь ямар нэгэн тодорхой ажлыг гүйцэтгэхийг зориудаар заадаггүй, харин асар их хэмжээний текст өгөгдлийн хэв маягийг анзаарч текст үүсгэж сурдаг гэсэн үг юм.
Даалгаврын хувьд илүү жижиг өгөгдлийн багц дээр сургаснаар уг загварыг текст бөглөх эсвэл сэтгэл хөдлөлийн дүн шинжилгээ хийх гэх мэт тодорхой ажлуудад тохируулж болно.
Ашиглалтын талбарууд
GPT-3 нь байгалийн хэл боловсруулах чиглэлээр хэд хэдэн програмтай. Загвар ашиглан текст бөглөх, хэлний орчуулга, мэдрэмжийн шинжилгээ болон бусад програмуудыг ашиглах боломжтой. GPT-3 нь яруу найраг, мэдээ, компьютерийн кодыг бүтээхэд бас ашиглагдаж байна.
Хамгийн боломжит GPT-3 програмуудын нэг бол чатбот болон виртуал туслахуудыг бий болгох явдал юм. Загвар нь хүнтэй төстэй текст үүсгэж чаддаг тул харилцан ярианы хэрэглээнд маш тохиромжтой.
GPT-3 нь вэб сайтууд болон сошиал медиа платформуудад тохирсон контент үүсгэх, мөн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, судалгаа хийхэд туслах зорилгоор ашиглагддаг.
4. GPT-4
GPT-4 нь OpenAI-ийн GPT цувралын хамгийн сүүлийн үеийн, боловсронгуй хэлний загвар юм. Гайхамшигтай 10 их наяд параметртэй энэ нь өмнөх загвар болох GPT-3-ыг давж, давж, дэлхийн хамгийн хүчирхэг хиймэл оюун ухааны загваруудын нэг болно гэж таамаглаж байна.
Энэ яаж ажилдаг вэ?
GPT-4 нь байгалийн хэлний текстийг боловсронгуй ашиглан үүсгэдэг гүнзгий суралцах алгоритмууд. Энэ нь ном, сэтгүүл, вэб хуудсуудыг багтаасан асар том текст мэдээллийн багц дээр бэлтгэгдсэн бөгөөд энэ нь өргөн хүрээний сэдвээр контент үүсгэх боломжийг олгодог.
Цаашилбал, GPT-4-ийг жижиг, даалгаварт зориулсан өгөгдлийн багц дээр сургаснаар асуултанд хариулах эсвэл нэгтгэн дүгнэх зэрэг тодорхой ажлуудад зориулж нарийн тохируулж болно.
Ашиглалтын талбарууд
GPT-4 нь асар том хэмжээ, дээд зэргийн чадавхитай учраас олон төрлийн хэрэглээг санал болгодог.
Үүний хамгийн ирээдүйтэй хэрэглээний нэг нь байгалийн хэлний боловсруулалт бөгөөд үүнийг ашиглаж болно чатбот хөгжүүлэх, виртуал туслахууд болон хүмүүсийн хийсэн хариултаас бараг ялгагдахааргүй байгалийн хэлээр хариулт өгөх чадвартай хэлний орчуулгын системүүд.
GPT-4-ийг боловсролын салбарт ч ашиглаж болно.
Энэхүү үзэл баримтлалыг оюутны сургалтын хэв маягт дасан зохицож, хувь хүний санал хүсэлт, тусламж үзүүлэх чадвартай сургалтын ухаалаг системийг хөгжүүлэхэд ашиглаж болно. Энэ нь боловсролын чанарыг дээшлүүлж, хүн бүрт суралцахад илүү хүртээмжтэй болгоход тусална.
5. XLNet
XLNet бол 2019 онд Карнеги Меллон их сургууль болон Google-ийн AI судлаачдын бүтээсэн шинэлэг хэлний загвар юм. Түүний архитектур нь BERT болон бусад хэлний загварт ашиглагддаг трансформаторын архитектур дээр суурилдаг.
Нөгөө талаас XLNet нь төрөл бүрийн байгалийн хэлийг боловсруулах даалгаврууд дээр бусад загваруудаас илүү гарах боломжийг олгодог сургалтын өмнөх хувьсгалт стратегийг танилцуулж байна.
Энэ яаж ажилдаг вэ?
XLNet нь автомат регрессив хэлний загварчлалын аргыг ашиглан бүтээгдсэн бөгөөд үүнд өмнөх үгүүд дээр үндэслэн текстийн дарааллаар дараагийн үгийг таамаглах боломжтой.
Нөгөө талаас, XLNet нь зүүнээс баруун тийш эсвэл баруунаас зүүн тийш ханддаг бусад хэлний загвараас ялгаатай нь хэллэг дэх үгсийн бүх боломжит орлуулалтыг үнэлдэг хоёр чиглэлтэй аргыг ашигладаг. Энэ нь урт хугацааны үгийн харилцааг барьж, илүү үнэн зөв таамаглал гаргах боломжийг олгодог.
XLNet нь сургалтын өмнөх хувьсгалт стратегиас гадна харьцангуй байрлалын кодчилол, сегментийн түвшний давтагдах механизм зэрэг нарийн төвөгтэй техникүүдийг хослуулсан.
Эдгээр стратеги нь загварын ерөнхий гүйцэтгэлд хувь нэмрээ оруулж, хэлний орчуулга, сэтгэл хөдлөлийн дүн шинжилгээ, нэрлэсэн аж ахуйн нэгжийг таних гэх мэт олон төрлийн байгалийн хэл боловсруулах ажлыг гүйцэтгэх боломжийг олгодог.
XLNet-ийн хэрэглээний талбарууд
XLNet-ийн боловсронгуй боломжууд болон дасан зохицох чадвар нь түүнийг чатботууд болон виртуал туслахууд, хэлний орчуулга, мэдрэмжийн шинжилгээ зэрэг олон төрлийн байгалийн хэл боловсруулах програмуудад үр дүнтэй хэрэгсэл болгодог.
Үүнийг үргэлжлүүлэн хөгжүүлж, программ хангамж, программтай хослуулснаар ирээдүйд илүү сонирхолтой хэрэглээ гарах нь гарцаагүй.
6. ELECTRA
ELECTRA бол Google-ийн судлаачдын бүтээсэн хамгийн сүүлийн үеийн байгалийн хэл боловсруулах загвар юм. Энэ нь "Токен орлуулалтыг үнэн зөв ангилах кодлогчийг үр дүнтэй сурах" гэсэн утгатай бөгөөд онцгой нарийвчлал, хурдаараа алдартай.
Энэ яаж ажилдаг вэ?
ELECTRA нь текстийн дарааллын токенуудын хэсгийг үйлдвэрлэсэн жетоноор солих замаар ажилладаг. Загварын зорилго нь орлуулах токен бүр хууль ёсны эсвэл хуурамч эсэхийг зөв таамаглахад оршино. ELECTRA нь текстийн дараалал дахь үгсийн хоорондын контекст холбоог илүү үр дүнтэй хадгалж сурдаг.
Цаашилбал, ELECTRA нь бодит зүйлийг далдлахын оронд хуурамч жетон үүсгэдэг тул стандарт масктай хэлний загваруудын адил хэт их асуудалд өртөхгүйгээр илүү том сургалтын багц, сургалтын хугацааг ашиглаж болно.
Ашиглалтын талбарууд
ELECTRA-г мөн текстийн сэтгэл хөдлөлийн өнгө аясыг тодорхойлоход шаардлагатай сэтгэлийн шинжилгээ хийхэд ашиглаж болно.
Масктай болон далдлагдсан текстээс суралцах чадвараараа ELECTRA-г хэл шинжлэлийн нарийн мэдрэмжийг илүү сайн ойлгож, илүү утга учиртай ойлголт өгөхөд илүү нарийвчлалтай мэдрэмжийн шинжилгээний загварыг бий болгоход ашиглаж болно.
7. Т5
T5 буюу Text-to-Text Transfer Transformer нь Google AI хэлний трансформаторт суурилсан хэлний загвар юм. Энэ нь оролтын текстийг гаралтын текст рүү уян хатан байдлаар хөрвүүлэх замаар төрөл бүрийн байгалийн хэлээр боловсруулах даалгавруудыг гүйцэтгэх зорилготой юм.
Энэ яаж ажилдаг вэ?
T5 нь Трансформаторын архитектур дээр бүтээгдсэн бөгөөд асар их хэмжээний текст өгөгдөл дээр хяналтгүй сургалтыг ашиглан бэлтгэгдсэн. T5 нь өмнөх хэлний загваруудаас ялгаатай нь хэлийг ойлгох, асуултанд хариулах, нэгтгэн дүгнэх, орчуулах зэрэг олон төрлийн даалгаварт сургагдсан.
Энэ нь даалгаврын хувьд бага оролт дээр загварыг нарийн тааруулах замаар T5-д олон ажил хийх боломжийг олгодог.
T5 хаана ашигладаг вэ?
T5 нь байгалийн хэл боловсруулах хэд хэдэн боломжит програмуудтай. Үүнийг байгалийн хэлний оролтыг ойлгож, хариу үйлдэл үзүүлэх чадвартай чатботууд, виртуал туслахууд болон бусад харилцан ярианы хиймэл оюун ухааны системийг бий болгоход ашиглаж болно. T5-ийг хэлний орчуулга, нэгтгэн дүгнэх, текст бөглөх зэрэг үйл ажиллагаанд ашиглаж болно.
T5 нь Google-ээс нээлттэй эх сурвалжаар хангагдсан бөгөөд текстийг ангилах, асуултанд хариулах, машин орчуулга гэх мэт төрөл бүрийн хэрэглээнд зориулж NLP нийгэмлэгийн өргөнөөр хүлээн зөвшөөрөгдсөн.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) нь Google AI Language-ийн бүтээсэн дэвшилтэт хэлний загвар юм. Энэ нь илүү төвөгтэй хэлний даалгаврын өсөн нэмэгдэж буй эрэлт хэрэгцээг хангахын тулд байгалийн хэл боловсруулах загваруудын гүйцэтгэлийг сайжруулах зорилготой юм.
Энэ яаж ажилдаг вэ?
BERT, GPT гэх мэт бусад олон алдартай хэлний загваруудын нэгэн адил PaLM нь трансформатор дээр суурилсан загвар юм. Гэсэн хэдий ч түүний загвар, сургалтын арга зүй нь бусад загвараас ялгардаг.
Гүйцэтгэл болон ерөнхий ойлголтыг сайжруулахын тулд PaLM-ийг олон даалгаварт суралцах парадигмыг ашиглан сургадаг бөгөөд энэ нь загварт олон бэрхшээлээс нэгэн зэрэг суралцах боломжийг олгодог.
Бид PaLM-г хаана ашигладаг вэ?
Palm-ийг төрөл бүрийн NLP даалгавруудад ашиглаж болно, ялангуяа байгалийн хэлийг гүнзгий ойлгохыг шаарддаг. Энэ нь мэдрэмжийн шинжилгээ, асуултанд хариулах, хэлний загварчлал, машин орчуулга болон бусад олон зүйлд тустай.
Чатботууд, виртуал туслахууд, дуу таних систем гэх мэт өөр өөр програм, хэрэгслүүдийн хэл боловсруулах чадварыг сайжруулахын тулд тэдгээрийг мөн нэмж болно.
Ерөнхийдөө PaLM нь хэл боловсруулах чадавхийг нэмэгдүүлэх хүчин чадалтай тул өргөн хүрээний боломжит хэрэглээтэй ирээдүйтэй технологи юм.
Дүгнэлт
Эцэст нь, байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP) нь бидний технологитой харьцах арга барилыг өөрчилж, машинтай илүү хүн шиг ярих боломжийг бидэнд олгосон.
NLP нь сүүлийн үеийн нээлтүүдийн ачаар урьд өмнө хэзээ ч байгаагүйгээр илүү нарийвчлалтай, үр дүнтэй болсон машин суралцах, ялангуяа GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA, PaLM зэрэг том хэмжээний хэлний загваруудыг бүтээхэд.
NLP хөгжихийн хэрээр бид технологитой хэрхэн холбогдох, бие биетэйгээ харилцах, хүний хэлний нарийн төвөгтэй байдлыг ойлгох чадвараа өөрчлөх чадвартай, илүү хүчирхэг, боловсронгуй хэлний загварууд гарч ирэхийг бид харж магадгүй.
хариу үлдээх