Tahukah anda bahawa komputer boleh menghasilkan teks yang hampir sama dengan apa yang boleh ditulis oleh manusia?
Terima kasih kepada kemajuan dalam AI, kami menyaksikan gelombang dalam model bahasa Besar.
Kini, mereka bekerja pada skala yang tidak pernah berlaku sebelum ini!
Kita boleh menggunakan model ini dalam pelbagai kes yang menarik. Dalam artikel ini, kita akan melihat beberapa aplikasi menarik bagi model bahasa besar.
Apakah Yang Kami Maksudkan dengan Model Bahasa Besar?
Model bahasa besar ialah model AI yang dibangunkan untuk mentafsir dan mencipta bahasa manusia. Model ini menggunakan pendekatan pembelajaran mesin lanjutan.
Sebagai contoh, mereka menggunakan pembelajaran mendalam untuk memeriksa jumlah besar data teks. Dan, mereka memahami corak dan struktur bahasa semula jadi.
Model dilatih pada set data besar-besaran seperti buku, kertas kerja dan halaman web. Dengan cara ini, mereka dapat memahami selok-belok bahasa manusia. Jadi, mereka boleh mencipta kandungan yang tidak dapat dibezakan daripada bahan tulisan manusia.
Apakah beberapa contoh model bahasa ini?
- GPT-3:Ini ialah model bahasa canggih yang dicipta oleh OpenAI yang mampu menghasilkan teks, menjawab soalan dan pelbagai tugas NLP lain.
- BERTI: Ini adalah model bahasa yang kuat yang dicipta oleh Google yang mungkin digunakan untuk beberapa tugasan, seperti menjawab soalan dan terjemahan bahasa.
- XLNet: Model bahasa lanjutan ini dicipta oleh Google dan Universiti Carnegie Mellon dan menggunakan teknik latihan baru untuk meningkatkan pemahaman dan penghasilan bahasa tulennya.
- ROBERTa: Model bahasa ini dicipta oleh Facebook dan berdasarkan seni bina BERT. Ia telah mencapai prestasi canggih pada pelbagai aplikasi yang melibatkan pemprosesan bahasa semula jadi.
- T5: pengubah pemindahan teks ke teks dicipta oleh Google dan boleh disesuaikan untuk pelbagai tujuan yang melibatkan pemprosesan bahasa semula jadi.
- GShard: Google mencipta rangka kerja latihan teragih yang boleh digunakan untuk melatih model bahasa berskala besar.
- Megatron: NVIDIA's sistem latihan model bahasa berprestasi tinggi, yang boleh melatih model dengan sehingga 8.3 bilion parameter.
- ALBERT: Ia adalah versi BERT yang lebih cekap dan berskala "lite" yang dicipta oleh Google dan Toyota Technological Institute di Chicago.
- ELECTRA: Google dan Universiti Stanford mencipta model bahasa yang menggunakan strategi pra-latihan baharu yang dipanggil "pra-latihan diskriminatif" untuk meningkatkan prestasinya pada tugas hiliran.
- Pembaharuan: Ia ialah model bahasa Google yang menggunakan mekanisme perhatian yang lebih cekap untuk membolehkan latihan model yang lebih besar dengan inferens yang lebih pantas.
Jadi, apakah kes penggunaan model bahasa besar ini?
Kes Penggunaan Penting Model Bahasa Besar
Analisis sentimen
Model ini boleh menilai teks dan memutuskan sama ada sentimen itu baik, negatif atau neutral. Kebanyakannya, mereka menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi dan pembelajaran mesin pendekatan untuk melakukan ini.
Kerana keupayaan mereka untuk mengenali konteks dan makna perkataan dalam frasa, model seperti BERT dan RoBERTa digunakan untuk analisis sentimen.
Analisis sentimen semakin tepat dan cekap dengan model bahasa. Kita boleh menggunakan analisis sentimen dalam pelbagai sektor seperti pemasaran, perkhidmatan pelanggan dan banyak lagi.
Chatbots dan ejen perbualan
Ejen perbualan dan chatbots menjadi popular dalam pelbagai aplikasi. Kami boleh menggunakannya dalam perkhidmatan pelanggan dan jualan serta pendidikan dan penjagaan kesihatan. Model bahasa yang besar berada di tengah-tengah sistem ini.
Mereka boleh mentafsir dan bertindak balas terhadap input manusia dalam bahasa semula jadi. Model seperti GPT-3 dan BERT sering digunakan dalam chatbots untuk mencipta balasan yang lebih menarik.
Model-model ini dilatih pada volum besar data teks. Mereka boleh memahami dan mencontohi corak dan struktur bahasa manusia. Chatbots boleh meningkatkan penglibatan pelanggan dengan ketara.
Terjemahan Bahasa
Kami boleh menterjemah teks daripada satu bahasa ke bahasa lain dengan ketepatan yang luar biasa terima kasih kepada model bahasa yang besar. Model ini memahami selok-belok beberapa bahasa. Dan, mereka berhubung antara satu sama lain dengan dilatih dalam jumlah besar data teks berbilang bahasa.
Model terjemahan bahasa popular termasuk GPT-3 OpenAI, M2M-100 Facebook dan Terjemahan Mesin Neural Google (NMT). Disebabkan oleh perubahan revolusioner yang dibawa oleh model ini, kini lebih mudah untuk berinteraksi dengan individu di seluruh dunia.
Ringkasan teks
Ringkasan teks ialah proses mengurangkan teks yang panjang kepada ringkasan sambil mengekalkan perkara utama. Model bahasa yang besar boleh meneliti dan memahami struktur teks. Ini membolehkan mereka memberikan ringkasan yang tepat, menjadikannya sangat membantu dalam bidang ini.
Untuk tugas ringkasan teks, model seperti BERT dan GPT-3, telah digunakan. Mereka menunjukkan keberkesanan yang luar biasa dalam menghasilkan ringkasan yang merangkumi idea utama dokumen.
Kami boleh mengeluarkan maklumat daripada teks panjang yang mempunyai aplikasi penting dalam media, undang-undang dan pendidikan.
Soalan menjawab
Menyediakan mesin dengan soalan dan mengharapkan ia menghasilkan respons yang sesuai dikenali sebagai menjawab soalan dalam pemprosesan bahasa semula jadi. Model bahasa yang besar seperti GPT-3 dan BERT telah dicipta dengan tujuan ini.
Model ini memeriksa pertanyaan input dan memilih maklumat yang paling relevan daripada data.
Model ini memeriksa pertanyaan input dan memilih data yang paling berkaitan daripada sejumlah besar maklumat. Ini boleh dilakukan dengan menggunakan canggih rangkaian saraf.
Dengan kuasa model ini, kami boleh membangunkan sistem untuk mencari penyelesaian kepada isu yang rumit. Ini akan meningkatkan keupayaan kita untuk belajar dan membuat keputusan.
Penciptaan kandungan dan penjanaan teks
Model bahasa yang besar menjana kandungan yang berkualiti tinggi dan menarik untuk pelbagai sektor. Model ini boleh mengarang artikel, siaran media sosial, penerangan produk dan banyak lagi. Sebagai contoh, GPT-3 ialah model yang popular dalam kes ini.
Ia mencipta kandungan yang sukar dibezakan daripada teks yang ditulis oleh manusia. Dengan menggunakan model ini, syarikat dapat menjimatkan masa dan kos. Mereka boleh berhubung dengan khalayak mereka dengan lebih mudah.
Pengecaman pertuturan dan transkripsi pertuturan ke teks
Pengecaman pertuturan dan transkripsi pertuturan ke teks kedua-duanya menggunakan model bahasa yang besar.
Model ini, khususnya, dilatih mengenai data audio. Dan, mereka mempekerjakan lanjutan algoritma pembelajaran mesin untuk menyalin perkataan yang dituturkan ke dalam teks dengan tepat. Wav2vec, dibangunkan oleh Facebook AI, ialah salah satu contoh model bahasa yang digunakan untuk pengecaman pertuturan.
Model ini dilatih untuk mengenali dan mengekstrak ciri yang relevan daripada input audio. Ia boleh digunakan untuk pengecaman pertuturan atau tugas pemprosesan bahasa semula jadi yang lain.
Syarikat boleh meningkatkan kualiti dan kelajuan perkhidmatan transkripsi mereka sambil mengurangkan kos dan meningkatkan kecekapan dengan mengguna pakai model bahasa besar-besaran.
Selesai, Bagaimana Nampak Masa Depan?
Model bahasa yang besar akan memainkan peranan penting dalam pelbagai industri. Penyelidik dan pembangun sedang cuba untuk menambah baik model ini menjadi lebih berkuasa.
Kita boleh mempunyai pemahaman yang lebih baik tentang konteks dan meningkatkan kecekapan dan ketepatan. Selain itu, kami boleh mendapat manfaat daripada pengalaman pengguna yang lebih intuitif dan lancar pada pelbagai platform.
Mereka boleh mengubah cara kita berkomunikasi dan terlibat dengan teknologi.
Sila tinggalkan balasan anda