तुम्हाला माहिती आहे का की संगणक असे मजकूर तयार करू शकतात जे जवळजवळ मानव लिहू शकतात त्यासारखेच आहेत?
AI मधील प्रगतीमुळे आम्ही मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्समध्ये एक लहर पाहत आहोत.
आता, ते अभूतपूर्व प्रमाणात काम करत आहेत!
आम्ही हे मॉडेल विविध मनोरंजक प्रकरणांमध्ये वापरू शकतो. या लेखात, आम्ही मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सचे काही रोमांचक अनुप्रयोग पाहू.
मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सचा आम्हाला काय अर्थ आहे?
मोठ्या भाषेचे मॉडेल हे AI मॉडेल्स आहेत जे मानवी भाषेचा अर्थ लावण्यासाठी आणि तयार करण्यासाठी विकसित केले जातात. हे मॉडेल प्रगत मशीन-शिक्षण पद्धती वापरतात.
उदाहरणार्थ, ते वापरतात खोल शिकणे मोठ्या प्रमाणात मजकूर डेटाचे परीक्षण करण्यासाठी. आणि, त्यांना नैसर्गिक भाषेचे नमुने आणि संरचना समजतात.
मॉडेल्सना पुस्तके, पेपर्स आणि वेब पेजेस सारख्या मोठ्या डेटासेटवर प्रशिक्षण दिले जाते. अशा प्रकारे, ते मानवी भाषेतील गुंतागुंत समजून घेऊ शकतात. त्यामुळे, ते मानवी-लिखित सामग्रीपासून वेगळे न करता येणारी सामग्री तयार करू शकतात.
या भाषा मॉडेल्सची काही उदाहरणे कोणती आहेत?
- जीपीटी-3:हे OpenAI द्वारे तयार केलेले अत्याधुनिक भाषा मॉडेल आहे जे मजकूर निर्मिती, प्रश्न उत्तरे आणि इतर विविध NLP कार्ये करण्यास सक्षम आहे.
- बीईआरटी: द्वारे तयार केलेले हे एक शक्तिशाली भाषा मॉडेल आहे Google जे काही कार्यांसाठी वापरले जाऊ शकते, जसे की प्रश्नाचे उत्तर देणे आणि भाषा भाषांतर.
- XLNet: हे प्रगत भाषेचे मॉडेल Google आणि कार्नेगी मेलॉन युनिव्हर्सिटीने तयार केले आहे आणि अस्सल भाषेचे आकलन आणि उत्पादन वाढविण्यासाठी नवीन प्रशिक्षण तंत्राचा वापर करते.
- रोबर्टा: हे भाषा मॉडेल फेसबुकने तयार केले आहे आणि ते BERT आर्किटेक्चरवर आधारित आहे. नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेचा समावेश असलेल्या विविध अनुप्रयोगांवर याने अत्याधुनिक कामगिरी केली आहे.
- T5: टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट ट्रान्सफॉर्मर द्वारे तयार केले गेले Google आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेचा समावेश असलेल्या विविध उद्देशांसाठी तयार केले जाऊ शकते.
- GShard: Google ने एक वितरित प्रशिक्षण फ्रेमवर्क तयार केले ज्याचा वापर मोठ्या प्रमाणात भाषा मॉडेलला प्रशिक्षित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
- मेगाट्रॉन: एनव्हीआयडीएची उच्च-कार्यक्षमता भाषा मॉडेल प्रशिक्षण प्रणाली, जी 8.3 अब्ज पॅरामीटर्ससह मॉडेलला प्रशिक्षण देऊ शकते.
- अल्बर्ट: शिकागो येथील Google आणि टोयोटा टेक्नॉलॉजिकल इन्स्टिट्यूटने तयार केलेली BERT ची ही अधिक कार्यक्षम आणि स्केलेबल “लाइट” आवृत्ती आहे.
- इलेक्ट्रा: Google आणि स्टॅनफोर्ड युनिव्हर्सिटीने एक भाषा मॉडेल तयार केले जे डाउनस्ट्रीम कार्यांवर कार्यप्रदर्शनास चालना देण्यासाठी “भेदभावपूर्व-प्रशिक्षण” नावाची नवीन पूर्व-प्रशिक्षण धोरण वापरते.
- सुधारक: हे एक Google भाषा मॉडेल आहे जे जलद अनुमानासह मोठ्या मॉडेलचे प्रशिक्षण सक्षम करण्यासाठी अधिक कार्यक्षम लक्ष देण्याची यंत्रणा वापरते.
तर, या मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सच्या वापराची प्रकरणे काय आहेत?
मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सची महत्त्वपूर्ण वापर प्रकरणे
भावना विश्लेषण
हे मॉडेल मजकूराचे मूल्यांकन करू शकतात आणि भावना चांगली, नकारात्मक किंवा तटस्थ आहे की नाही हे ठरवू शकतात. मुख्यतः, ते नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया वापरतात आणि मशीन शिक्षण हे करण्यासाठी दृष्टिकोन.
वाक्प्रचारातील शब्दांचा संदर्भ आणि अर्थ ओळखण्याच्या त्यांच्या क्षमतेमुळे, BERT आणि RoBERTa सारखे मॉडेल यासाठी वापरले जातात भावना विश्लेषण.
भाषेच्या मॉडेल्ससह भावनांचे विश्लेषण अधिक अचूक आणि कार्यक्षम होत आहे. विपणन, ग्राहक सेवा आणि बरेच काही यासारख्या क्षेत्रांच्या विस्तृत श्रेणीमध्ये आम्ही भावना विश्लेषण वापरू शकतो.
चॅटबॉट्स आणि संभाषण एजंट
संभाषणात्मक एजंट आणि चॅटबॉट्स विस्तृत अनुप्रयोगांमध्ये लोकप्रिय होत आहेत. आम्हाला त्यांचा ग्राहक सेवा आणि विक्री तसेच शिक्षण आणि आरोग्य सेवेमध्ये वापर करता येतो. मोठ्या भाषेचे मॉडेल या प्रणालींच्या केंद्रस्थानी आहेत.
ते नैसर्गिक भाषेत मानवी इनपुटचा अर्थ लावू शकतात आणि प्रतिसाद देऊ शकतात. अधिक आकर्षक उत्तरे तयार करण्यासाठी GPT-3 आणि BERT सारखी मॉडेल्स अनेकदा चॅटबॉट्समध्ये वापरली जातात.
या मॉडेल्सना प्रचंड प्रमाणात मजकूर डेटावर प्रशिक्षण दिले जाते. ते मानवी भाषेचे नमुने आणि संरचना समजू शकतात आणि त्यांचे अनुकरण करू शकतात. चॅटबॉट्स ग्राहकांच्या सहभागामध्ये लक्षणीय वाढ करू शकतात.
भाषांतर
मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्समुळे आम्ही मजकूर एका भाषेतून दुसर्या भाषेत असाधारण अचूकतेने अनुवादित करू शकतो. हे मॉडेल अनेक भाषांमधील गुंतागुंत समजतात. आणि, बहुभाषिक मजकूर डेटाच्या प्रचंड खंडांवर प्रशिक्षित होऊन ते एकमेकांशी संबंधित आहेत.
लोकप्रिय भाषा अनुवाद मॉडेल्समध्ये OpenAI चे GPT-3, Facebook चे M2M-100 आणि Google चे Neural Machine Translation (NMT) यांचा समावेश आहे. या मॉडेल्सने आणलेल्या क्रांतिकारी बदलांमुळे, आता जगभरातील व्यक्तींशी संवाद साधणे खूप सोपे झाले आहे.
मजकूर सारांश
मजकूर सारांश करणे ही मुख्य मुद्द्यांचे जतन करताना एक लांबलचक मजकूर सारांशात कमी करण्याची प्रक्रिया आहे. मोठ्या भाषेचे मॉडेल मजकूराच्या संरचनेचे परीक्षण आणि आकलन करू शकते. हे त्यांना अचूक सारांश प्रदान करण्यास सक्षम करते, त्यांना या क्षेत्रात खूप उपयुक्त बनवते.
मजकूर सारांश कार्यांसाठी, BERT आणि GPT-3 सारखी मॉडेल्स तैनात केली गेली आहेत. दस्तऐवजाच्या मुख्य कल्पनांचा समावेश करणारे सारांश तयार करण्यात ते उत्कृष्ट परिणामकारकता दर्शवतात.
प्रसारमाध्यम, कायदा आणि शिक्षणामध्ये महत्त्वाच्या अनुप्रयोग असलेल्या दीर्घ मजकुरातून आम्ही माहिती काढू शकतो.
प्रश्नाचे उत्तर
प्रश्नासह मशीन प्रदान करणे आणि त्यास योग्य प्रतिसाद मिळण्याची अपेक्षा करणे हे नैसर्गिक भाषेच्या प्रक्रियेमध्ये प्रश्न उत्तर म्हणून ओळखले जाते. GPT-3 आणि BERT सारखे मोठे भाषा मॉडेल हेच उद्दिष्ट लक्षात घेऊन तयार केले गेले आहेत.
हे मॉडेल इनपुट क्वेरीचे परीक्षण करतात आणि डेटामधून सर्वात संबंधित माहिती निवडतात.
हे मॉडेल इनपुट क्वेरीचे परीक्षण करतात आणि मोठ्या प्रमाणात माहितीमधून सर्वात योग्य डेटा निवडतात. हे अत्याधुनिक वापरून शक्य आहे न्यूरल नेटवर्क.
या मॉडेल्सच्या सामर्थ्याने, आम्ही जटिल समस्यांवर उपाय शोधण्यासाठी प्रणाली विकसित करू शकतो. यामुळे आमची शिकण्याची आणि निर्णय घेण्याची क्षमता वाढेल.
सामग्री निर्मिती आणि मजकूर निर्मिती
मोठ्या भाषेतील मॉडेल्स विविध क्षेत्रांसाठी उच्च-गुणवत्तेची, आकर्षक सामग्री व्युत्पन्न करतात. हे मॉडेल लेख, सोशल मीडिया पोस्ट, उत्पादन वर्णन आणि बरेच काही तयार करू शकतात. उदाहरणार्थ, या प्रकरणात GPT-3 एक लोकप्रिय मॉडेल आहे.
हे मानवांनी लिहिलेल्या मजकुरापासून वेगळे करणे कठीण असलेली सामग्री तयार करते. या मॉडेल्सचा वापर करून कंपन्यांचा वेळ आणि खर्च वाचू शकतो. ते त्यांच्या श्रोत्यांशी सहज जोडू शकतात.
स्पीच रेकग्निशन आणि स्पीच टू टेक्स्ट ट्रान्सक्रिप्शन
स्पीच रेकग्निशन आणि स्पीच-टू-टेक्स्ट ट्रान्सक्रिप्शन दोन्ही मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सचा वापर करतात.
हे मॉडेल, विशेषतः, ऑडिओ डेटावर प्रशिक्षित आहेत. आणि, ते प्रगत नोकरी करतात मशीन शिक्षण अल्गोरिदम मजकुरात बोललेले शब्द अचूकपणे लिप्यंतरण करण्यासाठी. Facebook AI द्वारे विकसित केलेले Wav2vec, भाषण ओळखण्यासाठी वापरल्या जाणार्या भाषेच्या मॉडेलचे एक उदाहरण आहे.
हे मॉडेल ऑडिओ इनपुटमधून संबंधित वैशिष्ट्ये ओळखण्यासाठी आणि काढण्यासाठी प्रशिक्षित आहे. हे उच्चार ओळखण्यासाठी किंवा इतर नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेसाठी वापरले जाऊ शकते.
कंपन्या त्यांच्या ट्रान्सक्रिप्शन सेवांची गुणवत्ता आणि गती वाढवू शकतात आणि मोठ्या प्रमाणात भाषा मॉडेल्सचा अवलंब करून खर्च कमी करतात आणि कार्यक्षमता वाढवू शकतात.
रॅप-अप, भविष्य कसे दिसते?
मोठ्या भाषेचे मॉडेल विविध उद्योगांमध्ये महत्त्वाची भूमिका बजावतील. संशोधक आणि विकसक हे मॉडेल अधिक शक्तिशाली होण्यासाठी सुधारण्याचा प्रयत्न करत आहेत.
आमच्याकडे संदर्भाचे सुधारित आकलन आणि वर्धित कार्यक्षमता आणि अचूकता असू शकते. तसेच, आम्ही विविध प्लॅटफॉर्मवर अधिक अंतर्ज्ञानी आणि अखंड वापरकर्ता अनुभवाचा लाभ घेऊ शकतो.
ते आमचा संप्रेषण आणि तंत्रज्ञानासोबत गुंतण्याचा मार्ग बदलू शकतात.
प्रत्युत्तर द्या