Natural Language Processing (NLP) သည် စက်များနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံပုံကို ပြောင်းလဲထားသည်။ ယခုအခါ ကျွန်ုပ်တို့၏အက်ပ်များနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲများသည် လူသားဘာသာစကားကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး နားလည်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
Artificial Intelligence ၏ စည်းကမ်းတစ်ခုအနေဖြင့် NLP သည် ကွန်ပျူတာများနှင့် လူတို့ကြားတွင် သဘာဝဘာသာစကား အပြန်အလှန်ပြောဆိုမှုကို အာရုံစိုက်သည်။
၎င်းသည် စက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ နားလည်နိုင်စေရန်နှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်စေရန် ကူညီပေးပြီး စကားပြောမှတ်သားမှု၊ စက်ဘာသာပြန်ဆိုမှုကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများစွာကို ဖွင့်လှစ်ပေးသည်။ စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနှင့် chatbots များ။
၎င်းသည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ကြီးမားသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပြုလုပ်ခဲ့ပြီး စက်များသည် ဘာသာစကားကို နားလည်ရုံသာမက ၎င်းကို ဖန်တီးနိုင်မှုနှင့် သင့်လျော်စွာ အသုံးပြုနိုင်စေခဲ့သည်။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူညီသော NLP ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို စစ်ဆေးပါမည်။ ဒီတော့ ဒီမော်ဒယ်တွေအကြောင်း လေ့လာကြည့်ရအောင်။
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) သည် နောက်ဆုံးပေါ် Natural Language Processing (NLP) language model တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို g ဖြင့် 2018 ခုနှစ်တွင် ဖန်တီးခဲ့ပြီး Transformer ဗိသုကာလက်ရာ၊ a အာရုံကြောကွန်ယက်ကို sequential input ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် တည်ဆောက်ထားသည်။
BERT သည် အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော ဘာသာစကားပုံစံတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ဆိုလိုသည်မှာ သဘာဝဘာသာစကားပုံစံများနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံကို သိရှိနိုင်ရန် စာသားဒေတာအမြောက်အမြားပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသည်။
BERT သည် bidirectional model တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ၎င်းတို့၏ယခင်နှင့် ဖော်ပြထားသောစကားစုများပေါ် မူတည်၍ စကားလုံးများ၏ ဆက်စပ်အကြောင်းအရာနှင့် အဓိပ္ပာယ်ကို ဆုပ်ကိုင်နိုင်ပြီး ရှုပ်ထွေးသောစာကြောင်းများ၏ အဓိပ္ပါယ်ကို နားလည်နိုင်စေရန် ပိုမိုအောင်မြင်စေသည်။
ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ?
ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုကို စာသားဒေတာ အများအပြားတွင် BERT လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည်။ BERT သည် ဝါကျတစ်ကြောင်းတွင် ပျောက်ဆုံးနေသော စကားလုံးများကို ရှာဖွေနိုင်သည် သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ဝါကျများကို အမျိုးအစားခွဲရန် စွမ်းရည်ကို ရရှိပါသည်။
ဤသင်တန်း၏အကူအညီဖြင့် BERT သည် ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ အမေးအဖြေနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် NLP လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးချနိုင်သည့် အရည်အသွေးမြင့် မြှုပ်နှံမှုများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ BERT သည် ထိုလုပ်ငန်းကို အထူးအာရုံစိုက်ရန် သေးငယ်သောဒေတာအတွဲကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် တိကျသောပရောဂျက်တစ်ခုတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်နိုင်သည်။
Bert ကို ဘယ်မှာသုံးသလဲ။
BERT ကို လူကြိုက်များသော NLP အပလီကေးရှင်းများစွာတွင် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့် Google သည် ၎င်း၏ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင် ရလဒ်များ၏ တိကျမှုကို တိုးမြှင့်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုခဲ့ပြီး Facebook သည် ၎င်း၏ အကြံပြုချက် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် ၎င်းကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
BERT ကို chatbot သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စက်ဘာသာပြန်ဆိုမှုနှင့် သဘာဝဘာသာစကား နားလည်မှုတို့တွင်လည်း အသုံးပြုထားသည်။
ထို့အပြင် BERT သည် အများအပြားတွင် အလုပ်ခန့်ထားသည်။ ပညာရေးဆိုင်ရာသုတေသန အလုပ်မျိုးစုံတွင် NLP မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် စာတမ်းများ။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ BERT သည် NLP ပညာရှင်များနှင့် လေ့ကျင့်သူများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာပြီး စည်းကမ်းအပေါ် ၎င်း၏သြဇာသက်ရောက်မှုသည် ပိုမိုတိုးလာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။
2. Roberta
RoBERTa (ကြံ့ခိုင်စွာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော BERT ချဉ်းကပ်နည်း) သည် 2019 ခုနှစ်တွင် Facebook AI မှထုတ်ပြန်ခဲ့သော သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်မှုအတွက် ဘာသာစကားစံနမူနာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မူရင်း BERT မော်ဒယ်၏အားနည်းချက်အချို့ကို ကျော်လွှားနိုင်ရန် ရည်ရွယ်၍ BERT ၏ ပိုမိုကောင်းမွန်သောဗားရှင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
RoBERTa သည် BERT နှင့် ဆင်တူသည့်ပုံစံဖြင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားခြင်းဖြစ်ပြီး RoBERTa သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပိုမိုအသုံးပြုကာ ပိုမိုမြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်ရရှိရန် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေခြင်းမှလွဲ၍
RoBERTa သည် BERT ကဲ့သို့ပင်၊ ပေးထားသောအလုပ်တစ်ခုတွင် မြင့်မားသောတိကျမှုရရှိရန် ကောင်းစွာချိန်ညှိနိုင်သော အကြိုလေ့ကျင့်ထားသည့် ဘာသာစကားပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ?
RoBERTa သည် စာသားဒေတာအမြောက်အမြားကို လေ့ကျင့်ရန် ကိုယ်ပိုင်ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုဗျူဟာကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ဝါကျများတွင် ပျောက်ဆုံးနေသော စကားလုံးများကို ခန့်မှန်းရန်နှင့် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကွဲပြားသောအုပ်စုများအဖြစ် စကားစုများကို အမျိုးအစားခွဲသည်။
RoBERTa သည် ဒေတာအသစ်များကို ယေဘုယျဖော်ပြရန် မော်ဒယ်၏စွမ်းရည်ကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက် dynamic masking ကဲ့သို့သော ခေတ်မီဆန်းပြားသောလေ့ကျင့်ရေးနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုပါသည်။
ထို့အပြင် ၎င်း၏တိကျမှုကို တိုးမြှင့်ရန်အတွက်၊ RoBERTa သည် Wikipedia၊ Common Crawl နှင့် BooksCorpus အပါအဝင် အရင်းအမြစ်များစွာမှ ဒေတာအများအပြားကို အသုံးချပါသည်။
Roberta ကို ဘယ်မှာသုံးနိုင်မလဲ။
Roberta ကို စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် အသုံးများသည်။ entity ဟု အမည်ပေးထားသည်။ သက်သေခံခြင်း၊ စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းနှင့် မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်း။
မဖွဲ့စည်းထားသော စာသားဒေတာကဲ့သို့သော သက်ဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းအမြင်များကို ထုတ်ယူရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ လူမှုမီဒီယာ၊ စားသုံးသူသုံးသပ်ချက်များ၊ သတင်းဆောင်းပါးများနှင့် အခြားရင်းမြစ်များ။
RoBERTa ကို ဤသမားရိုးကျ NLP လုပ်ဆောင်ချက်များအပြင် စာရွက်စာတမ်းအကျဉ်းချုပ်၊ စာသားဖန်တီးခြင်းနှင့် စကားပြောမှတ်မိခြင်းကဲ့သို့သော ပိုမိုတိကျသောအက်ပ်များတွင် အသုံးပြုထားသည်။ ၎င်းကို chatbots၊ virtual assistant နှင့် အခြားသော စကားပြောဆိုနိုင်သော AI စနစ်များ၏ တိကျမှုကိုလည်း မြှင့်တင်ရန်အတွက်လည်း အသုံးပြုထားသည်။
3. OpenAI ၏ GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနည်းစနစ်များကို အသုံးပြု၍ လူသားနှင့်တူသော အရေးအသားကို ဖန်တီးပေးသည့် OpenAI ဘာသာစကား မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ GPT-3 သည် ဘောင်ပေါင်း 175 ဘီလီယံဖြင့် တည်ဆောက်ထားသမျှ အကြီးမားဆုံး ဘာသာစကားမော်ဒယ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
စာအုပ်များ၊ စာတမ်းများနှင့် ဝဘ်စာမျက်နှာများ အပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော စာသားဒေတာများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားခဲ့ပြီး ယခုအခါ အကြောင်းအရာမျိုးစုံတွင် အကြောင်းအရာများကို ဖန်တီးနိုင်ပြီဖြစ်သည်။
ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ?
GPT-3 သည် ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှုချဉ်းကပ်နည်းကို အသုံးပြု၍ စာသားထုတ်ပေးသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ မော်ဒယ်သည် မည်သည့်အလုပ်ကိုမဆို လုပ်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ သင်ကြားခြင်းမဟုတ်သော်လည်း စာသားဒေတာ ပမာဏများပြားသော ပုံစံများကို သတိပြုမိခြင်းဖြင့် စာသားဖန်တီးရန် သင်ယူခြင်းဖြစ်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။
၎င်းကို သေးငယ်သော၊ အလုပ်-သတ်သတ်မှတ်မှတ် ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့်၊ ထို့နောက် မော်ဒယ်သည် စာသားဖြည့်စွက်ခြင်း သို့မဟုတ် စိတ်ဓာတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့သော သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် ကောင်းမွန်စွာ ချိန်ညှိနိုင်ပါသည်။
အသုံးပြုမှုဧရိယာများ
GPT-3 တွင် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းနယ်ပယ်တွင် အသုံးချပရိုဂရမ်များစွာ ရှိသည်။ စာသားဖြည့်စွက်မှု၊ ဘာသာစကားဘာသာပြန်ဆိုမှု၊ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အခြားအပလီကေးရှင်းများသည် မော်ဒယ်နှင့်အတူ ဖြစ်နိုင်သည်။ GPT-3 ကို ကဗျာများ၊ သတင်းများ နှင့် ကွန်ပြူတာကုဒ်များ ဖန်တီးရန်အတွက်လည်း အသုံးပြုထားပါသည်။
အလားအလာအရှိဆုံး GPT-3 အပလီကေးရှင်းများထဲမှတစ်ခုမှာ chatbots နှင့် virtual assistant များဖန်တီးခြင်းဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်သည် လူနှင့်တူသော စာသားကို ဖန်တီးနိုင်သောကြောင့် ၎င်းသည် စကားပြောဆိုမှုဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများအတွက် အလွန်သင့်လျော်ပါသည်။
GPT-3 ကို ဝဘ်ဆိုက်များနှင့် ဆိုရှယ်မီဒီယာပလပ်ဖောင်းများအတွက် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေမည့် အကြောင်းအရာများကို ဖန်တီးရန်အပြင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် သုတေသနလုပ်ငန်းများတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန်အတွက်လည်း အသုံးပြုထားသည်။
4. GPT-4
GPT-4 သည် OpenAI ၏ GPT စီးရီးတွင် နောက်ဆုံးပေါ်နှင့် ခေတ်မီဆန်းပြားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်ဖြစ်သည်။ အံ့အားသင့်စရာ 10 ထရီလီယံဘောင်ဘောင်များဖြင့်၊ ၎င်းသည် ၎င်း၏ယခင်မျိုးဆက်ဖြစ်သော GPT-3 ကို သာလွန်ကောင်းမွန်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်မားဆုံး AI မော်ဒယ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်လာမည်ဟု ခန့်မှန်းရသည်။
ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ?
GPT-4 သည် ဆန်းပြားသော သဘာဝဘာသာစကား စာသားကို ထုတ်ပေးသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု algorithms. ၎င်းသည် စာအုပ်များ၊ ဂျာနယ်များနှင့် ဝဘ်စာမျက်နှာများပါ၀င်သော ကြီးမားသော စာသားဒေတာအစုံတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး ၎င်းသည် အကြောင်းအရာများစွာကို ကျယ်ပြန့်စွာဖန်တီးနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
ထို့အပြင်၊ ၎င်းအား သေးငယ်သော၊ လုပ်ငန်းဆောင်တာအလိုက် ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့်၊ GPT-4 သည် မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်း သို့မဟုတ် အကျဉ်းချုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် ကောင်းမွန်စွာ ချိန်ညှိနိုင်ပါသည်။
အသုံးပြုမှုဧရိယာများ
၎င်း၏ကြီးမားသောအရွယ်အစားနှင့် သာလွန်ကောင်းမွန်သောစွမ်းရည်များကြောင့် GPT-4 သည် များစွာသောအသုံးချပရိုဂရမ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
၎င်း၏အလားအလာအရှိဆုံးအသုံးပြုမှုတစ်ခုမှာ ၎င်းကိုအသုံးပြုနိုင်သည့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင်ဖြစ်သည်။ chatbots များကိုတီထွင်ပါ။ပကတိလက်ထောက်များ၊ နှင့် ဘာသာစကား ဘာသာပြန်စနစ်များသည် လူများမှ ခွဲခြားမရနိုင်သည့် သဘာဝဘာသာစကားပြန်စာများကို ထုတ်လုပ်ပေးနိုင်စွမ်းရှိသည်။
GPT-4 ကို ပညာရေးတွင်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။
ကျောင်းသားတစ်ဦးချင်းစီ၏ သင်ကြားမှုပုံစံနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သော ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးရှိသော ကျူရှင်စနစ်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်နှင့် တစ်ဦးချင်းအလိုက် အကြံပြုချက်များနှင့် အကူအညီများ ပေးအပ်ရန်အတွက် အယူအဆကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ပညာရေးအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် လူတိုင်းအတွက် သင်ယူမှုပိုမိုရရှိနိုင်စေရန် အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။
5. XLNet
XLNet သည် Carnegie Mellon University နှင့် Google AI သုတေသီများမှ 2019 ခုနှစ်တွင် ဖန်တီးထားသော ဆန်းသစ်သောဘာသာစကားမော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ဗိသုကာလက်ရာသည် BERT နှင့် အခြားဘာသာစကားမော်ဒယ်များတွင်လည်း အသုံးပြုသည့် transformer ဗိသုကာကို အခြေခံထားသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ XLNet သည် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများစွာတွင် အခြားသော မော်ဒယ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် တော်လှန်ရေးအကြိုလေ့ကျင့်ရေးဗျူဟာကို တင်ဆက်ထားသည်။
ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ?
XLNet သည် ရှေ့စကားလုံးများကို အခြေခံ၍ နောက်စကားလုံးများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းပါ၀င်သည့် အလိုအလျောက်နောက်ပြန်ဆုတ်သည့်ဘာသာစကားမော်ဒယ်ပုံစံချဉ်းကပ်နည်းကို အသုံးပြု၍ ဖန်တီးထားသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ XLNet သည် ဘယ်မှညာ သို့မဟုတ် ညာမှဘယ်သို့ ချဉ်းကပ်နည်းကို အသုံးပြုသည့် အခြားဘာသာစကားပုံစံများနှင့် ဆန့်ကျင်သည့်အနေဖြင့် စကားစုတစ်ခုရှိ စကားလုံးများ၏ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြောင်းလဲမှုများအားလုံးကို အကဲဖြတ်သည့် နှစ်လမ်းညွန်နည်းလမ်းကို လက်ခံပါသည်။ ၎င်းသည် ရေရှည်စကားလုံးဆက်နွယ်မှုကို ဖမ်းဆုပ်နိုင်ပြီး ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
XLNet သည် ၎င်း၏ တော်လှန်မှုအကြိုလေ့ကျင့်ရေးဗျူဟာအပြင် နှိုင်းရအနေအထားဆိုင်ရာ ကုဒ်ပြောင်းခြင်းကဲ့သို့သော ခေတ်မီဆန်းသစ်သောနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။
ဤနည်းဗျူဟာများသည် မော်ဒယ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို အထောက်အကူဖြစ်စေပြီး ဘာသာစကားဘာသာပြန်ခြင်း၊ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အမည်ပေးထားသည့် entity ခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်သောသဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းတာဝန်များကို ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်နိုင်စေသည်။
XLNet အတွက် အသုံးပြုမှုဧရိယာများ
XLNet ၏ ဆန်းပြားသောအင်္ဂါရပ်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှုတို့သည် chatbots နှင့် virtual assistant၊ ဘာသာစကားဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သောသဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းအက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် ထိရောက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
၎င်း၏ လက်ရှိဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် အက်ပ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် အနာဂတ်တွင် ပိုမိုစွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများကို ဖြစ်ပေါ်စေမည်မှာ သေချာပါသည်။
6. ELECTRA
ELECTRA သည် Google မှ သုတေသီများ ဖန်တီးထားသော ခေတ်မီသော သဘာဝ ဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ပေးသည့် မော်ဒယ်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် "တိုကင်အစားထိုးမှုများကို တိကျမှန်ကန်စွာ အမျိုးအစားခွဲခြားပေးသည့် ကုဒ်နံပါတ်တစ်ခုကို ထိရောက်စွာသင်ယူခြင်း" အတွက် အတိုကောက်ဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ထူးခြားသောတိကျမှုနှင့် မြန်နှုန်းကြောင့် ကျော်ကြားသည်။
ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ?
ELECTRA သည် ထုတ်လုပ်ထားသော တိုကင်များနှင့် စာသားအစီအစဥ်တိုကင်များ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုကို အစားထိုးခြင်းဖြင့် အလုပ်လုပ်သည်။ မော်ဒယ်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အစားထိုး တိုကင်တစ်ခုစီသည် တရားဝင်ခြင်း သို့မဟုတ် အတုအပ ဟုတ်မဟုတ် မှန်ကန်စွာ ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ELECTRA သည် စကားလုံးများကြားတွင် ဆက်စပ်ဆက်စပ်မှုများကို ရလဒ်အဖြစ် ပိုမိုထိရောက်စွာ သိမ်းဆည်းရန် သင်ယူသည်။
ထို့အပြင် ELECTRA သည် အစစ်အမှန်များကို ဖုံးကွယ်ထားမည့်အစား အတုအယောင်တိုကင်များကို ဖန်တီးထားသောကြောင့်၊ ၎င်းသည် ပုံမှန်မျက်နှာဖုံးစွပ်ထားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၏ တူညီသောပိုလျှံသောစိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို မတွေ့ကြုံဘဲ သိသိသာသာ ပိုကြီးသော လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်များနှင့် လေ့ကျင့်ရေးကာလများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
အသုံးပြုမှုဧရိယာများ
ELECTRA သည် စာသား၏ စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ လေသံကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးသည့် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။
မျက်နှာဖုံးစွပ်ထားသော နှင့် မဖုံးအုပ်ထားသော စာသားနှစ်ခုလုံးမှ သင်ယူနိုင်မှုစွမ်းရည်နှင့်အတူ ELECTRA ကို ဘာသာစကားဆိုင်ရာ ပရိယာယ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်ပြီး ပိုမိုအဓိပ္ပာယ်ရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးဆောင်နိုင်သည့် ပိုမိုတိကျသော ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် ELECTRA ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
7.T5
T5 သို့မဟုတ် Text-to-Text Transfer Transformer သည် Google AI Language transformer-based language model တစ်ခုဖြစ်သည်။ ထည့်သွင်းစာသားကို စာသားအထွက်သို့ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ဘာသာပြန်ခြင်းဖြင့် မတူညီသော သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း လုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။
ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ?
T5 သည် Transformer ဗိသုကာလက်ရာပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားပြီး များပြားလှသော စာသားဒေတာများစွာကို ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ထားသည်။ T5 ကို ယခင်ဘာသာစကားပုံစံများနှင့်မတူဘဲ ဘာသာစကားနားလည်မှု၊ မေးခွန်းဖြေဆိုမှု၊ အကျဉ်းချုပ်နှင့် ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းအပါအဝင် လုပ်ငန်းမျိုးစုံတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည်။
၎င်းသည် အလုပ်-သီးသန့်ထည့်သွင်းမှုနည်းသော မော်ဒယ်ကို ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းဖြင့် T5 သည် အလုပ်များစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
T5 ကို ဘယ်မှာသုံးလဲ။
T5 တွင် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အလားအလာရှိသော အသုံးချပရိုဂရမ်များစွာရှိသည်။ ၎င်းကို chatbots၊ virtual assistant နှင့် သဘာဝဘာသာစကားထည့်သွင်းမှုကို နားလည်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်သည့် အခြားသော စကားပြောဆိုနိုင်သော AI စနစ်များကို ဖန်တီးရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ T5 ကို ဘာသာစကားဘာသာပြန်ခြင်း၊ အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြခြင်းနှင့် စာသားဖြည့်စွက်ခြင်းစသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။
T5 ကို Google မှ open-source ပေးထားပြီး စာသားအမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်းနှင့် စက်ဘာသာပြန်ခြင်းစသည့် အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးအတွက် NLP အသိုင်းအဝိုင်းမှ ကျယ်ပြန့်စွာလက်ခံထားသည်။
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) သည် Google AI Language မှ ဖန်တီးထားသော အဆင့်မြင့်ဘာသာစကားမော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ဘာသာစကားလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ကြီးထွားလာသောလိုအပ်ချက်ကိုဖြည့်ဆည်းပေးရန်အတွက် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းပုံစံများ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။
ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ?
BERT နှင့် GPT ကဲ့သို့သော အခြားကောင်းမွန်သော လူကြိုက်များသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များနှင့် ဆင်တူသည်၊ PaLM သည် transformer-based မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း ၎င်း၏ ဒီဇိုင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေး နည်းစနစ်သည် ၎င်းအား အခြားသော မော်ဒယ်များနှင့် ခြားနားစေပါသည်။
စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယေဘုယျလုပ်ဆောင်နိုင်မှုစွမ်းရည်များ တိုးတက်စေရန်အတွက်၊ PaLM သည် စိန်ခေါ်မှုအများအပြားမှ တစ်ပြိုင်နက် မော်ဒယ်ကို သင်ယူနိုင်စေသည့် အလုပ်ပေါင်းများစွာ သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ပါရာဒိုင်းကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ထားသည်။
PaLM ကို ဘယ်မှာသုံးလဲ။
အထူးသဖြင့် သဘာဝဘာသာစကားကို နက်ရှိုင်းစွာ နားလည်သဘောပေါက်ရန် တောင်းဆိုသော NLP လုပ်ငန်းမျိုးစုံအတွက် အုန်းအား အသုံးပြုနိုင်သည်။ စိတ်ဓာတ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ မေးခွန်းများဖြေဆိုခြင်း၊ ဘာသာစကားပုံစံပြုလုပ်ခြင်း၊ စက်ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းနှင့် အခြားအရာများစွာအတွက် အသုံးဝင်သည်။
chatbots၊ virtual assistant နှင့် voice recognition systems ကဲ့သို့သော မတူညီသော ပရိုဂရမ်များနှင့် ကိရိယာများ၏ ဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်မှုစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ၎င်းကို ၎င်းတို့တွင် ထည့်သွင်းနိုင်သည်။
ယေဘူယျအားဖြင့်၊ PaLM သည် ဘာသာစကားလုပ်ဆောင်နိုင်မှုစွမ်းရည်များကို ချဲ့ထွင်နိုင်သောကြောင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အသုံးချပရိုဂရမ်များစွာပါရှိသော အလားအလာရှိသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။
ကောက်ချက်
နောက်ဆုံးတွင်၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) သည် ကျွန်ုပ်တို့၏နည်းပညာနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုပုံစံကို ပြောင်းလဲပေးခဲ့ပြီး ကျွန်ုပ်တို့အား စက်များနှင့် ပိုမိုတူသောပုံစံဖြင့် ပြောဆိုနိုင်စေခဲ့သည်။
မကြာသေးမီကမှ အောင်မြင်မှုများကြောင့် NLP သည် ယခင်ကထက် ပိုမိုတိကျပြီး ထိရောက်မှု တိုးတက်လာသည်။ စက်သင်ယူမှုအထူးသဖြင့် GPT-4၊ RoBERTa၊ XLNet၊ ELECTRA နှင့် PaLM ကဲ့သို့သော အကြီးစားဘာသာစကားမော်ဒယ်များ တည်ဆောက်မှုတွင် အထူးသဖြင့်။
NLP တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နည်းပညာနှင့် ချိတ်ဆက်ပုံ၊ အချင်းချင်း ဆက်သွယ်မှုနှင့် လူသားဘာသာစကား၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို နားလည်သဘောပေါက်နိုင်သည့် အလားအလာဖြင့် ပိုမိုအားကောင်းပြီး ဆန်းပြားသော ဘာသာစကားပုံစံများ ပေါ်ထွက်လာသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မြင်တွေ့နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave