Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) telah mengubah cara kami melibatkan diri dengan mesin. Kini, apl dan perisian kami boleh memproses dan memahami bahasa manusia.
Sebagai disiplin kecerdasan buatan, NLP memfokuskan pada interaksi bahasa semula jadi antara komputer dan manusia.
Ia membantu mesin menganalisis, memahami dan mensintesis bahasa manusia, membuka banyak aplikasi seperti pengecaman pertuturan, terjemahan mesin, analisis sentimen, dan chatbots.
Ia telah membuat perkembangan yang besar dalam beberapa tahun kebelakangan ini, membolehkan mesin bukan sahaja memahami bahasa tetapi juga menggunakannya secara kreatif dan sewajarnya.
Dalam artikel ini, kami akan menyemak model bahasa NLP yang berbeza. Jadi, ikuti, dan mari belajar tentang model ini!
1.BERT
BERT (Perwakilan Pengekod Dua Arah daripada Transformers) ialah model bahasa Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) yang canggih. Ia dicipta pada 2018 oleh g dan berdasarkan seni bina Transformer, a rangkaian neural dibina untuk mentafsir input berurutan.
BERT ialah model bahasa pra-latihan, yang bermaksud ia telah dilatih mengenai volum besar data teks untuk mengenali corak dan struktur bahasa semula jadi.
BERT ialah model dwiarah, yang bermaksud bahawa ia boleh memahami konteks dan makna perkataan bergantung pada kedua-dua frasa sebelumnya dan seterusnya, menjadikannya lebih berjaya dalam memahami makna ayat rumit.
Bagaimanakah ia berfungsi?
Pembelajaran tanpa pengawasan digunakan untuk melatih BERT pada sejumlah besar data teks. BERT memperoleh keupayaan untuk mengesan perkataan yang hilang dalam ayat atau untuk mengkategorikan ayat semasa latihan.
Dengan bantuan latihan ini, BERT boleh menghasilkan pembenaman berkualiti tinggi yang boleh digunakan untuk pelbagai tugas NLP, termasuk analisis sentimen, pengkategorian teks, menjawab soalan dan banyak lagi.
Selain itu, BERT boleh dipertingkatkan pada projek tertentu dengan menggunakan set data yang lebih kecil untuk memfokuskan tugas tersebut secara khusus.
Di Mana Bert Digunakan?
BERT kerap digunakan dalam pelbagai aplikasi NLP popular. Google, sebagai contoh, telah menggunakannya untuk meningkatkan ketepatan hasil enjin cariannya, manakala Facebook telah menggunakannya untuk menambah baik algoritma pengesyorannya.
BERT juga telah digunakan dalam analisis sentimen chatbot, terjemahan mesin, dan pemahaman bahasa semula jadi.
Di samping itu, BERT telah bekerja di beberapa syarikat penyelidikan akademik kertas kerja untuk meningkatkan prestasi model NLP pada pelbagai tugas. Secara keseluruhannya, BERT telah menjadi alat yang sangat diperlukan untuk ahli akademik dan pengamal NLP, dan pengaruhnya terhadap disiplin diunjurkan akan terus meningkat.
2. Roberta
RoBERTa (Pendekatan BERT Dioptimumkan Teguh) ialah model bahasa untuk pemprosesan bahasa semula jadi yang dikeluarkan oleh Facebook AI pada tahun 2019. Ia merupakan versi BERT yang dipertingkat yang bertujuan untuk mengatasi beberapa kelemahan model BERT asal.
RoBERTa telah dilatih dengan cara yang serupa dengan BERT, kecuali RoBERTa menggunakan lebih banyak data latihan dan menambah baik proses latihan untuk memperoleh prestasi yang lebih tinggi.
RoBERTa, seperti BERT, ialah model bahasa pra-latihan yang mungkin diperhalusi untuk mencapai ketepatan tinggi pada tugas tertentu.
Bagaimanakah ia berfungsi?
RoBERTa menggunakan strategi pembelajaran yang diselia sendiri untuk melatih kuantiti data teks yang besar. Ia belajar untuk meramalkan perkataan yang hilang dalam ayat dan mengkategorikan frasa ke dalam kumpulan yang berbeza semasa latihan.
RoBERTa juga menggunakan beberapa pendekatan latihan yang canggih, seperti topeng dinamik, untuk meningkatkan kapasiti model untuk membuat generalisasi kepada data baharu.
Tambahan pula, untuk meningkatkan ketepatannya, RoBERTa memanfaatkan sejumlah besar data daripada beberapa sumber, termasuk Wikipedia, Common Crawl dan BooksCorpus.
Di Mana Kita Boleh Menggunakan RoBERTa?
Roberta biasanya digunakan untuk analisis sentimen, pengkategorian teks, entiti bernama pengenalan, terjemahan mesin, dan menjawab soalan.
Ia boleh digunakan untuk mengekstrak cerapan yang berkaitan daripada data teks tidak berstruktur seperti media sosial, ulasan pengguna, artikel berita dan sumber lain.
RoBERTa telah digunakan dalam aplikasi yang lebih khusus, seperti ringkasan dokumen, penciptaan teks dan pengecaman pertuturan, sebagai tambahan kepada tugas NLP konvensional ini. Ia juga telah digunakan untuk meningkatkan chatbots, pembantu maya dan ketepatan sistem AI perbualan lain.
3. GPT-3 OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ialah model bahasa OpenAI yang menjana tulisan seperti manusia menggunakan teknik pembelajaran mendalam. GPT-3 ialah salah satu model bahasa terbesar yang pernah dibina, dengan 175 bilion parameter.
Model ini dilatih pada pelbagai data teks, termasuk buku, kertas kerja dan halaman web, dan kini boleh mencipta kandungan pada pelbagai tema.
Bagaimanakah ia berfungsi?
GPT-3 menjana teks menggunakan pendekatan pembelajaran tanpa pengawasan. Ini membayangkan bahawa model tidak sengaja diajar untuk melaksanakan apa-apa kerja tertentu, tetapi sebaliknya belajar untuk mencipta teks dengan melihat corak dalam jumlah besar data teks.
Dengan melatihnya pada set data khusus tugasan yang lebih kecil, model itu kemudiannya boleh diperhalusi untuk tugasan tertentu seperti penyiapan teks atau analisis sentimen.
Bidang Penggunaan
GPT-3 mempunyai beberapa aplikasi dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi. Pelengkapan teks, terjemahan bahasa, analisis sentimen dan aplikasi lain boleh dilakukan dengan model. GPT-3 juga telah digunakan untuk mencipta puisi, berita dan kod komputer.
Salah satu aplikasi GPT-3 yang paling berpotensi ialah penciptaan chatbots dan pembantu maya. Oleh kerana model itu boleh mencipta teks seperti manusia, ia sangat sesuai untuk aplikasi perbualan.
GPT-3 juga telah digunakan untuk menjana kandungan yang disesuaikan untuk tapak web dan platform media sosial, serta membantu dalam analisis dan penyelidikan data.
4. GPT-4
GPT-4 ialah model bahasa yang paling terkini dan canggih dalam siri GPT OpenAI. Dengan 10 trilion parameter yang menakjubkan, ia diramalkan akan mengatasi dan mengatasi prestasi pendahulunya, GPT-3, dan menjadi salah satu model AI yang paling berkuasa di dunia.
Bagaimanakah ia berfungsi?
GPT-4 menjana teks bahasa semula jadi menggunakan canggih algoritma pembelajaran mendalam. Ia dilatih pada set data teks yang luas yang merangkumi buku, jurnal dan halaman web, membolehkannya mencipta kandungan mengenai pelbagai topik.
Tambahan pula, dengan melatihnya pada set data khusus tugasan yang lebih kecil, GPT-4 mungkin diperhalusi untuk tugasan tertentu seperti menjawab soalan atau ringkasan.
Bidang Penggunaan
Kerana saiznya yang besar dan keupayaan unggul, GPT-4 menawarkan pelbagai jenis aplikasi.
Salah satu kegunaannya yang paling menjanjikan ialah dalam pemprosesan bahasa semula jadi, di mana ia boleh digunakan membangunkan chatbots, pembantu maya dan sistem terjemahan bahasa yang mampu menghasilkan balasan bahasa semula jadi yang hampir tidak dapat dibezakan daripada yang dihasilkan oleh orang.
GPT-4 mungkin juga digunakan dalam pendidikan.
Konsep ini boleh digunakan untuk membangunkan sistem tunjuk ajar pintar yang mampu menyesuaikan diri dengan gaya pembelajaran pelajar dan memberikan maklum balas dan bantuan individu. Ini boleh membantu meningkatkan kualiti pendidikan dan menjadikan pembelajaran lebih mudah diakses oleh semua orang.
5. XLNet
XLNet ialah model bahasa inovatif yang dicipta pada 2019 oleh Carnegie Mellon University dan penyelidik Google AI. Seni binanya adalah berdasarkan seni bina transformer, yang juga digunakan dalam BERT dan model bahasa lain.
XLNet, sebaliknya, mempersembahkan strategi pra-latihan revolusioner yang membolehkannya mengatasi prestasi model lain dalam pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi.
Bagaimanakah ia berfungsi?
XLNet dicipta menggunakan pendekatan pemodelan bahasa auto-regresif, yang termasuk meramalkan perkataan seterusnya dalam urutan teks berdasarkan yang sebelumnya.
XLNet, sebaliknya, menggunakan kaedah dwiarah yang menilai semua pilih atur potensi perkataan dalam frasa, berbanding model bahasa lain yang menggunakan pendekatan kiri-ke-kanan atau kanan-ke-kiri. Ini membolehkannya menangkap perhubungan perkataan jangka panjang dan membuat ramalan yang lebih tepat.
XLNet menggabungkan teknik canggih seperti pengekodan kedudukan relatif dan mekanisme pengulangan peringkat segmen sebagai tambahan kepada strategi pra-latihan revolusionernya.
Strategi ini menyumbang kepada prestasi keseluruhan model dan membolehkannya mengendalikan pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi, seperti terjemahan bahasa, analisis sentimen dan pengenalan entiti bernama.
Bidang Penggunaan untuk XLNet
Ciri-ciri canggih dan kebolehsuaian XLNet menjadikannya alat yang berkesan untuk pelbagai aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi, termasuk chatbots dan pembantu maya, terjemahan bahasa dan analisis sentimen.
Pembangunan dan penggabungannya yang berterusan dengan perisian dan apl hampir pasti akan menghasilkan kes penggunaan yang lebih menarik pada masa hadapan.
6. ELEKTRA
ELECTRA ialah model pemprosesan bahasa semula jadi yang canggih yang dicipta oleh penyelidik Google. Ia bermaksud "Mempelajari Pengekod dengan Cekap yang Mengklasifikasikan Penggantian Token Dengan Tepat" dan terkenal dengan ketepatan dan kelajuan yang luar biasa.
Bagaimanakah ia berfungsi?
ELECTRA berfungsi dengan menggantikan sebahagian daripada token jujukan teks dengan token yang dihasilkan. Tujuan model adalah untuk meramalkan dengan betul sama ada setiap token gantian adalah sah atau pemalsuan. ELECTRA belajar untuk menyimpan perkaitan kontekstual antara perkataan dalam urutan teks dengan lebih cekap sebagai hasilnya.
Tambahan pula, kerana ELECTRA mencipta token palsu dan bukannya menutup token sebenar, ia mungkin menggunakan set latihan dan tempoh latihan yang jauh lebih besar tanpa mengalami kebimbangan overfitting yang sama seperti model bahasa bertopeng standard.
Bidang Penggunaan
ELECTRA juga boleh digunakan untuk analisis sentimen, yang memerlukan mengenal pasti nada emosi teks.
Dengan keupayaannya untuk belajar daripada teks bertopeng dan tidak bertopeng, ELECTRA mungkin digunakan untuk mencipta model analisis sentimen yang lebih tepat yang boleh memahami kehalusan linguistik dengan lebih baik dan memberikan cerapan yang lebih bermakna.
7.T5
T5, atau Pengubah Pemindahan Teks ke Teks, ialah model bahasa berasaskan pengubah Bahasa AI Google. Ia bertujuan untuk melaksanakan tugas pemprosesan bahasa semula jadi yang berbeza dengan menterjemah teks input kepada teks output secara fleksibel.
Bagaimanakah ia berfungsi?
T5 dibina pada seni bina Transformer dan dilatih menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan pada kuantiti data teks yang banyak. T5, tidak seperti model bahasa sebelumnya, dilatih mengenai pelbagai tugas, termasuk pemahaman bahasa, menjawab soalan, rumusan dan terjemahan.
Ini membolehkan T5 melakukan banyak kerja dengan memperhalusi model pada input yang kurang khusus tugasan.
Di manakah T5 Digunakan?
T5 mempunyai beberapa aplikasi yang berpotensi dalam pemprosesan bahasa semula jadi. Ia boleh digunakan untuk mencipta chatbots, pembantu maya dan sistem AI perbualan lain yang mampu memahami dan bertindak balas kepada input bahasa semula jadi. T5 juga boleh digunakan untuk aktiviti seperti terjemahan bahasa, ringkasan dan pelengkapan teks.
T5 disediakan sumber terbuka oleh Google dan telah diterima secara meluas oleh komuniti NLP untuk pelbagai aplikasi seperti pengkategorian teks, menjawab soalan dan terjemahan mesin.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) ialah model bahasa lanjutan yang dicipta oleh Google AI Language. Ia bertujuan untuk meningkatkan prestasi model pemprosesan bahasa semula jadi untuk memenuhi permintaan yang semakin meningkat untuk tugas bahasa yang lebih rumit.
Bagaimanakah ia berfungsi?
Sama seperti model bahasa lain yang disukai ramai seperti BERT dan GPT, PaLM ialah model berasaskan pengubah. Walau bagaimanapun, reka bentuk dan metodologi latihannya membezakannya daripada model lain.
Untuk meningkatkan prestasi dan kemahiran generalisasi, PaLM dilatih menggunakan paradigma pembelajaran pelbagai tugas yang membolehkan model belajar secara serentak daripada pelbagai cabaran.
Di Mana Kami Menggunakan PaLM?
Palm boleh digunakan untuk pelbagai tugas NLP, terutamanya yang memerlukan pemahaman mendalam tentang bahasa semula jadi. Ia berguna untuk analisis sentimen, menjawab soalan, pemodelan bahasa, terjemahan mesin dan banyak lagi perkara lain.
Untuk meningkatkan kemahiran pemprosesan bahasa program dan alatan yang berbeza seperti chatbots, pembantu maya dan sistem pengecaman suara, ia juga boleh ditambahkan ke dalamnya.
Secara keseluruhannya, PaLM ialah teknologi yang menjanjikan dengan pelbagai kemungkinan aplikasi kerana kapasitinya untuk meningkatkan keupayaan pemprosesan bahasa.
Kesimpulan
Akhir sekali, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) telah mengubah cara kita melibatkan diri dengan teknologi, membolehkan kita bercakap dengan mesin dengan cara yang lebih seperti manusia.
NLP telah berkembang dengan lebih tepat dan cekap berbanding sebelum ini kerana penemuan terbaru dalam pembelajaran mesin, terutamanya dalam pembinaan model bahasa berskala besar seperti GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA dan PaLM.
Apabila NLP semakin maju, kita mungkin menjangkakan untuk melihat model bahasa yang semakin berkuasa dan canggih muncul, dengan potensi untuk mengubah cara kita berhubung dengan teknologi, berkomunikasi antara satu sama lain dan memahami kerumitan bahasa manusia.
Sila tinggalkan balasan anda