Natural Language Processing (NLP) ले हामीले मेसिनहरूसँग संलग्न हुने तरिकालाई परिवर्तन गरेको छ। अब, हाम्रा एप र सफ्टवेयरले मानव भाषालाई प्रशोधन गर्न र बुझ्न सक्छ।
कृत्रिम बुद्धिमत्ताको अनुशासनको रूपमा, NLP कम्प्युटर र मानिसहरू बीचको प्राकृतिक भाषा अन्तरक्रियामा केन्द्रित छ।
यसले मेसिनहरूलाई मानव भाषाको विश्लेषण, बुझ्न र संश्लेषण गर्न मद्दत गर्दछ, वाणी पहिचान, मेसिन अनुवाद, जस्ता अनुप्रयोगहरूको प्रशस्तता खोल्छ। भावनात्मक विश्लेषण, र च्याटबटहरू।
हालैका वर्षहरूमा यसले ठूलो विकास गरेको छ, जसले मेसिनहरूलाई भाषा बुझ्न मात्र होइन यसलाई रचनात्मक र उचित रूपमा प्रयोग गर्न पनि अनुमति दिन्छ।
यस लेखमा, हामी विभिन्न NLP भाषा मोडेलहरू जाँच गर्नेछौं। त्यसोभए, साथमा पछ्याउनुहोस्, र यी मोडेलहरूको बारेमा जानौं!
1. BERT
BERT (ट्रान्सफर्मरबाट द्विदिशात्मक एन्कोडर प्रतिनिधित्व) एक अत्याधुनिक प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) भाषा मोडेल हो। यो 2018 मा g द्वारा सिर्जना गरिएको थियो र ट्रान्सफर्मर वास्तुकलामा आधारित छ, ए तंत्रिका सञ्जाल अनुक्रमिक इनपुट व्याख्या गर्न निर्मित।
BERT एक पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मोडेल हो, जसको मतलब यो प्राकृतिक भाषा ढाँचा र संरचना पहिचान गर्न पाठ डेटा को ठूलो मात्रा मा प्रशिक्षित गरिएको छ।
BERT एक द्विदिशात्मक मोडेल हो, जसको मतलब यो हो कि यसले शब्दहरूको सन्दर्भ र अर्थ बुझ्न सक्छ तिनीहरूको अघिल्लो र निम्न वाक्यांशहरूमा निर्भर गर्दै, यसले जटिल वाक्यहरूको अर्थ बुझ्नमा अझ सफल बनाउँछ।
यस्ले कसरी काम गर्छ?
BERT लाई पाठ डेटाको ठूलो मात्रामा प्रशिक्षित गर्नको लागि असुरक्षित शिक्षा प्रयोग गरिन्छ। BERT ले वाक्यमा छुटेका शब्दहरू पत्ता लगाउन वा प्रशिक्षणको क्रममा वाक्यहरूलाई वर्गीकरण गर्ने क्षमता प्राप्त गर्छ।
यस तालिमको सहयोगमा, BERT ले उच्च गुणस्तरको इम्बेडिङहरू उत्पादन गर्न सक्छ जुन भावना विश्लेषण, पाठ वर्गीकरण, प्रश्न-उत्तर, र थप सहित विभिन्न NLP कार्यहरूमा लागू गर्न सकिन्छ।
थप रूपमा, BERT लाई विशेष परियोजनामा विशेष रूपमा ध्यान केन्द्रित गर्न सानो डेटासेट प्रयोग गरेर सुधार गर्न सकिन्छ।
बर्ट कहाँ प्रयोग गरिन्छ?
BERT को लोकप्रिय NLP अनुप्रयोगहरूको विस्तृत श्रृंखलामा बारम्बार प्रयोग गरिन्छ। Google, उदाहरणका लागि, यसलाई यसको खोज इन्जिन परिणामहरूको शुद्धता बढाउन प्रयोग गरेको छ, जबकि फेसबुकले यसको सिफारिस एल्गोरिदमहरू सुधार गर्न प्रयोग गरेको छ।
BERT लाई च्याटबोट भावना विश्लेषण, मेसिन अनुवाद, र प्राकृतिक भाषा बुझाइमा पनि प्रयोग गरिएको छ।
थप रूपमा, BERT धेरैमा कार्यरत छ शैक्षिक अनुसन्धान विभिन्न कार्यहरूमा NLP मोडेलहरूको प्रदर्शन सुधार गर्न कागजातहरू। समग्रमा, BERT NLP शिक्षाविद् र चिकित्सकहरूका लागि अपरिहार्य उपकरण भएको छ, र अनुशासनमा यसको प्रभाव अझ बढ्ने अनुमान गरिएको छ।
2. रोबर्टा
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) Facebook AI द्वारा 2019 मा जारी गरिएको प्राकृतिक भाषा प्रशोधनका लागि एउटा भाषा मोडेल हो। यो BERT को सुधारिएको संस्करण हो जसको उद्देश्य मूल BERT मोडेलका केही कमजोरीहरू हटाउने हो।
RoBERTa लाई BERT जस्तै तालिम दिइएको थियो, अपवाद बाहेक RoBERTa ले धेरै प्रशिक्षण डेटा प्रयोग गर्दछ र उच्च प्रदर्शन प्राप्त गर्न प्रशिक्षण प्रक्रियामा सुधार गर्दछ।
रोबर्टा, BERT जस्तै, एक पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मोडेल हो जुन दिइएको काममा उच्च सटीकता प्राप्त गर्न राम्रो-ट्यून गर्न सकिन्छ।
यस्ले कसरी काम गर्छ?
RoBERTA ले पाठ डेटाको ठूलो मात्रामा तालिम दिनको लागि स्व-निरीक्षण गरिएको सिकाइ रणनीति प्रयोग गर्दछ। यसले वाक्यमा छुटेका शब्दहरूको भविष्यवाणी गर्न र तालिमको क्रममा वाक्यांशहरूलाई फरक समूहमा वर्गीकरण गर्न सिक्छ।
RoBERta ले नयाँ डेटामा सामान्यीकरण गर्न मोडेलको क्षमता बढाउन डायनामिक मास्किङ जस्ता धेरै परिष्कृत प्रशिक्षण दृष्टिकोणहरू पनि प्रयोग गर्छ।
यसबाहेक, यसको शुद्धता बढाउनको लागि, RoBERTa ले Wikipedia, Common Crawl, र BooksCorpus लगायत धेरै स्रोतहरूबाट ठूलो मात्रामा डाटाको लाभ उठाउँछ।
हामी कहाँ RoBERTA प्रयोग गर्न सक्छौं?
रोबर्टा सामान्यतया भावना विश्लेषण, पाठ वर्गीकरण को लागी प्रयोग गरिन्छ। नाम गरेको संस्था पहिचान, मेसिन अनुवाद, र प्रश्न उत्तर।
यसलाई असंरचित पाठ डेटाबाट सान्दर्भिक अन्तरदृष्टि निकाल्न प्रयोग गर्न सकिन्छ जस्तै सामाजिक संजाल, उपभोक्ता समीक्षा, समाचार लेख, र अन्य स्रोतहरू।
RoBERTA लाई यी परम्परागत NLP कार्यहरू बाहेक थप विशिष्ट अनुप्रयोगहरूमा प्रयोग गरिएको छ, जस्तै कागजात सारांश, पाठ सिर्जना, र वाक् पहिचान। यो च्याटबटहरू, भर्चुअल सहायकहरू, र अन्य कुराकानीत्मक एआई प्रणालीहरूको शुद्धता सुधार गर्न पनि प्रयोग गरिएको छ।
3. OpenAI को GPT-3
GPT-3 (जेनेरेटिभ प्रि-ट्रेन्ड ट्रान्सफर्मर 3) एक ओपनएआई भाषा मोडेल हो जसले गहिरो सिकाइ प्रविधिहरू प्रयोग गरेर मानव-जस्तै लेखन उत्पन्न गर्दछ। GPT-3 175 बिलियन प्यारामिटरहरूको साथ, अहिलेसम्म निर्माण गरिएको सबैभन्दा ठूलो भाषा मोडेलहरू मध्ये एक हो।
मोडेललाई पाठ डेटाको विस्तृत दायरामा तालिम दिइएको थियो, पुस्तकहरू, कागजहरू, र वेब पृष्ठहरू सहित, र यसले अब विभिन्न विषयवस्तुहरूमा सामग्री सिर्जना गर्न सक्छ।
यस्ले कसरी काम गर्छ?
GPT-3 ले एक असुरक्षित सिकाउने दृष्टिकोण प्रयोग गरेर पाठ उत्पन्न गर्दछ। यसले मोडेललाई जानाजानी कुनै विशेष कार्य कार्यान्वयन गर्न सिकाइएको होइन, तर यसको सट्टा पाठ डेटाको ठूलो मात्रामा ढाँचाहरू देखेर पाठ सिर्जना गर्न सिक्छ।
यसलाई सानो, कार्य-विशिष्ट डेटासेटहरूमा तालिम दिएर, मोडेललाई पाठ पूरा गर्ने वा भावना विश्लेषण जस्ता विशिष्ट कार्यहरूको लागि राम्रो-ट्यून गर्न सकिन्छ।
उपयोग क्षेत्रहरू
GPT-3 प्राकृतिक भाषा प्रशोधनको क्षेत्रमा धेरै अनुप्रयोगहरू छन्। पाठ पूरा, भाषा अनुवाद, भावना विश्लेषण, र अन्य अनुप्रयोगहरू मोडेलको साथ सम्भव छन्। GPT-3 कविता, समाचार कथाहरू, र कम्प्युटर कोड सिर्जना गर्न पनि प्रयोग गरिएको छ।
सबैभन्दा सम्भावित GPT-3 अनुप्रयोगहरू मध्ये एक च्याटबटहरू र भर्चुअल सहायकहरूको सिर्जना हो। किनभने मोडेलले मानव-जस्तो पाठ सिर्जना गर्न सक्छ, यो संवादात्मक अनुप्रयोगहरूको लागि अत्यधिक उपयुक्त छ।
GPT-3 वेबसाइटहरू र सोशल मिडिया प्लेटफर्महरूका लागि अनुकूल सामग्री उत्पन्न गर्न, साथै डेटा विश्लेषण र अनुसन्धानमा मद्दत गर्न पनि प्रयोग गरिएको छ।
4. GPT-4
GPT-4 OpenAI को GPT श्रृंखलामा सबैभन्दा भर्खरको र परिष्कृत भाषा मोडेल हो। आश्चर्यजनक १० ट्रिलियन प्यारामिटरहरूको साथ, यसले आफ्नो पूर्ववर्ती GPT-10 लाई पछाडि पार्छ र विश्वको सबैभन्दा शक्तिशाली AI मोडेलहरू मध्ये एक बन्ने भविष्यवाणी गरिएको छ।
यस्ले कसरी काम गर्छ?
GPT-4 ले परिष्कृत प्रयोग गरेर प्राकृतिक भाषा पाठ उत्पन्न गर्दछ गहिरो शिक्षण एल्गोरिदम। यो एक विशाल पाठ डेटा सेट मा प्रशिक्षित छ जसमा पुस्तकहरू, जर्नलहरू, र वेब पृष्ठहरू समावेश छन्, यसले विषयहरूको विस्तृत दायरामा सामग्री सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ।
यसबाहेक, यसलाई सानो, कार्य-विशिष्ट डेटासेटहरूमा तालिम दिएर, GPT-4 विशेष कार्यहरू जस्तै प्रश्न-उत्तर वा संक्षेपीकरणको लागि राम्रो-ट्यून गर्न सकिन्छ।
उपयोग क्षेत्रहरू
यसको विशाल आकार र उच्च क्षमताहरूको कारण, GPT-4 अनुप्रयोगहरूको एक विस्तृत विविधता प्रदान गर्दछ।
यसको सबैभन्दा आशाजनक प्रयोगहरू मध्ये एक प्राकृतिक भाषा प्रशोधनमा छ, जहाँ यसलाई प्रयोग गर्न सकिन्छ च्याटबटहरू विकास गर्नुहोस्, भर्चुअल सहायकहरू, र भाषा अनुवाद प्रणालीहरू प्राकृतिक भाषा जवाफहरू उत्पादन गर्न सक्षम छन् जुन मानिसहरू द्वारा उत्पादित तीहरूबाट लगभग भिन्न छन्।
GPT-4 शिक्षामा पनि प्रयोग हुन सक्छ।
यो अवधारणा विद्यार्थीको सिकाउने शैलीमा छाँटकाँट गर्न र व्यक्तिगत प्रतिक्रिया र मद्दत प्रदान गर्न सक्षम बौद्धिक शिक्षण प्रणालीहरू विकास गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यसले शिक्षाको गुणस्तर अभिवृद्धि गर्न र सिकाइलाई सबैका लागि पहुँचयोग्य बनाउन मद्दत गर्न सक्छ।
5. XLNet
XLNet एक अभिनव भाषा मोडेल हो जुन 2019 मा Carnegie Mellon University र Google AI अनुसन्धानकर्ताहरूले सिर्जना गरेका थिए। यसको वास्तुकला ट्रान्सफर्मर वास्तुकलामा आधारित छ, जुन BERT र अन्य भाषा मोडेलहरूमा पनि प्रयोग गरिन्छ।
XLNet, अर्कोतर्फ, एक क्रान्तिकारी पूर्व-प्रशिक्षण रणनीति प्रस्तुत गर्दछ जसले यसलाई विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रशोधन कार्यहरूमा अन्य मोडेलहरूलाई पछाडि पार्न सक्षम बनाउँछ।
यस्ले कसरी काम गर्छ?
XLNet एक स्वत: प्रतिगामी भाषा मोडेलिङ दृष्टिकोण प्रयोग गरेर सिर्जना गरिएको थियो, जसमा अघिल्लो शब्दहरूमा आधारित पाठ अनुक्रममा अर्को शब्दको भविष्यवाणी समावेश छ।
XLNet, अर्कोतर्फ, बायाँ-देखि-दायाँ वा दायाँ-बायाँ दृष्टिकोण प्रयोग गर्ने अन्य भाषा मोडेलहरूको विपरीत, वाक्यांशमा शब्दहरूको सबै सम्भावित क्रमपरिवर्तनहरूको मूल्याङ्कन गर्ने द्विदिशात्मक विधि अपनाउछ। यसले यसलाई दीर्घकालीन शब्द सम्बन्धहरू समात्न र थप सटीक भविष्यवाणीहरू गर्न सक्षम बनाउँछ।
XLNet ले यसको क्रान्तिकारी पूर्व-प्रशिक्षण रणनीतिको अतिरिक्त सापेक्षिक स्थितित्मक इन्कोडिङ र खण्ड-स्तर पुनरावृत्ति संयन्त्र जस्ता परिष्कृत प्रविधिहरू संयोजन गर्दछ।
यी रणनीतिहरूले मोडेलको समग्र कार्यसम्पादनमा योगदान पुर्याउँछन् र यसलाई भाषा अनुवाद, भावना विश्लेषण, र नामित इकाई पहिचान जस्ता प्राकृतिक भाषा प्रशोधन कार्यहरूको विस्तृत दायरा ह्यान्डल गर्न सक्षम बनाउँछन्।
XLNet को लागि उपयोग क्षेत्र
XLNet को परिष्कृत सुविधाहरू र अनुकूलनताले यसलाई च्याटबट र भर्चुअल सहायकहरू, भाषा अनुवाद, र भावना विश्लेषण सहित प्राकृतिक भाषा प्रशोधन अनुप्रयोगहरूको विस्तृत श्रृंखलाको लागि प्रभावकारी उपकरण बनाउँछ।
यसको चलिरहेको विकास र सफ्टवेयर र एप्स संग समावेश को लगभग निश्चित रूप देखि भविष्य मा अधिक आकर्षक प्रयोग मामलाहरु मा परिणाम हुनेछ।
6. इलेक्ट्रा
ELECTRA गुगल अनुसन्धानकर्ताहरु द्वारा बनाईएको एक अत्याधुनिक प्राकृतिक भाषा प्रशोधन मोडेल हो। यो "कुशलतापूर्वक टोकन प्रतिस्थापनहरू सही रूपमा वर्गीकृत गर्ने एन्कोडर सिक्ने" को लागि खडा छ र यसको असाधारण शुद्धता र गतिको लागि प्रसिद्ध छ।
यस्ले कसरी काम गर्छ?
ELECTRA ले उत्पादन गरिएका टोकनहरूसँग पाठ अनुक्रम टोकनहरूको एक भाग प्रतिस्थापन गरेर काम गर्दछ। मोडेलको उद्देश्य प्रत्येक प्रतिस्थापन टोकन वैध वा जालसाजी हो कि भनेर ठीकसँग पूर्वानुमान गर्नु हो। ELECTRA ले परिणामको रूपमा थप प्रभावकारी रूपमा पाठ अनुक्रममा शब्दहरू बीचको प्रासंगिक सम्बन्धहरू भण्डारण गर्न सिक्छ।
यसबाहेक, किनभने ELECTRA ले वास्तविक मास्किङको सट्टा झूटा टोकनहरू सिर्जना गर्दछ, यसले मानक मास्क गरिएको भाषा मोडेलहरूले गर्ने समान ओभरफिटिंग चिन्ताहरू अनुभव नगरी महत्त्वपूर्ण रूपमा ठूलो प्रशिक्षण सेटहरू र प्रशिक्षण अवधिहरू प्रयोग गर्न सक्छ।
उपयोग क्षेत्रहरू
ELECTRA लाई भावना विश्लेषणको लागि पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ, जसले पाठको भावनात्मक टोन पहिचान गर्न समावेश गर्दछ।
दुबै मास्क गरिएको र अनमास्क गरिएको पाठबाट सिक्ने क्षमताको साथ, ELECTRA लाई अधिक सटीक भावना विश्लेषण मोडेलहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ जसले भाषिक सूक्ष्मताहरूलाई अझ राम्रोसँग बुझ्न र थप अर्थपूर्ण अन्तर्दृष्टिहरू प्रदान गर्न सक्छ।
१० T7
T5, वा Text-to-Text Transfer Transformer, Google AI भाषा ट्रान्सफर्मर-आधारित भाषा मोडेल हो। यो लचिलो रूपमा इनपुट पाठलाई आउटपुट पाठमा अनुवाद गरेर विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रशोधन कार्यहरू कार्यान्वयन गर्ने उद्देश्यले हो।
यस्ले कसरी काम गर्छ?
T5 ट्रान्सफर्मर आर्किटेक्चरमा निर्मित छ र पाठ डेटा को एक विशाल मात्रा मा unsupervised सिकाई प्रयोग गरी प्रशिक्षित गरिएको थियो। T5, अघिल्लो भाषा मोडेलहरू भन्दा फरक, भाषा समझ, प्रश्न उत्तर, सारांश, र अनुवाद सहित विभिन्न कार्यहरूमा प्रशिक्षित गरिन्छ।
यसले T5 लाई कम कार्य-विशिष्ट इनपुटमा मोडेललाई फाइन-ट्यून गरेर धेरै कामहरू गर्न सक्षम बनाउँछ।
T5 कहाँ प्रयोग गर्छ?
T5 सँग प्राकृतिक भाषा प्रशोधनमा धेरै सम्भावित अनुप्रयोगहरू छन्। यो च्याटबटहरू, भर्चुअल सहायकहरू, र प्राकृतिक भाषा इनपुटलाई बुझ्न र प्रतिक्रिया दिन सक्षम अन्य संवादात्मक एआई प्रणालीहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। T5 लाई भाषा अनुवाद, संक्षेपीकरण, र पाठ समापन जस्ता गतिविधिहरूको लागि पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
T5 गुगल द्वारा खुला स्रोत प्रदान गरिएको थियो र पाठ वर्गीकरण, प्रश्न उत्तर, र मेसिन अनुवाद जस्ता विभिन्न अनुप्रयोगहरूको लागि NLP समुदाय द्वारा व्यापक रूपमा अँगालेको छ।
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) Google AI Language द्वारा सिर्जना गरिएको उन्नत भाषा मोडेल हो। यो अधिक जटिल भाषा कार्यहरूको लागि बढ्दो माग पूरा गर्न प्राकृतिक भाषा प्रशोधन मोडेलहरूको प्रदर्शन सुधार गर्ने उद्देश्य हो।
यस्ले कसरी काम गर्छ?
BERT र GPT जस्ता अन्य धेरै मनपर्ने भाषा मोडेलहरू जस्तै, PaLM एक ट्रान्सफर्मर-आधारित मोडेल हो। यद्यपि, यसको डिजाइन र प्रशिक्षण पद्धतिले यसलाई अन्य मोडेलहरूबाट अलग बनायो।
कार्यसम्पादन र सामान्यीकरण कौशल सुधार गर्न, PaLM लाई बहु-कार्य सिकाउने प्रतिमान प्रयोग गरी तालिम दिइन्छ जसले मोडेललाई एकै साथ धेरै चुनौतीहरूबाट सिक्न सक्षम बनाउँछ।
हामी कहाँ PaLM प्रयोग गर्छौं?
पाम विभिन्न NLP कार्यहरूको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ, विशेष गरी ती जसले प्राकृतिक भाषाको गहिरो समझको लागि कल गर्दछ। यो भावना विश्लेषण, प्रश्नहरूको जवाफ, भाषा मोडेलिङ, मेसिन अनुवाद, र अन्य धेरै चीजहरूको लागि उपयोगी छ।
विभिन्न कार्यक्रमहरू र उपकरणहरू जस्तै च्याटबटहरू, भर्चुअल सहायकहरू, र आवाज पहिचान प्रणालीहरूको भाषा प्रशोधन कौशल सुधार गर्न, यसलाई तिनीहरूमा थप्न सकिन्छ।
समग्रमा, PaLM भाषा प्रशोधन क्षमताहरू मापन गर्ने क्षमताको कारण सम्भावित अनुप्रयोगहरूको विस्तृत दायराको साथ एक आशाजनक प्रविधि हो।
निष्कर्ष
अन्तमा, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) ले हाम्रो प्रविधिसँग संलग्न हुने तरिकालाई रूपान्तरण गरेको छ, जसले हामीलाई मेसिनहरूसँग मानवजस्तै कुरा गर्न अनुमति दिँदैछ।
हालैका सफलताहरूको कारणले गर्दा NLP पहिले भन्दा धेरै सटीक र प्रभावकारी भएको छ मेशिन सिकाइ, विशेष गरी GPT-4, RoBERta, XLNet, ELECTRA, र PaLM जस्ता ठूला-स्तरीय भाषा मोडेलहरूको निर्माणमा।
NLP अघि बढ्दै जाँदा, हामीले टेक्नोलोजीसँग कसरी जडान गर्ने, एकअर्कासँग सञ्चार गर्ने, र मानव भाषाको जटिलतालाई बुझ्ने क्षमतालाई रूपान्तरण गर्ने क्षमतासहित थप शक्तिशाली र परिष्कृत भाषा मोडेलहरू देखा पर्ने अपेक्षा गर्न सक्छौं।
जवाफ छाड्नुस्