के तपाईंलाई थाहा छ कि कम्प्युटरले पाठहरू उत्पादन गर्न सक्छ जुन मानिसहरूले लेख्न सक्ने लगभग समान छन्?
AI मा प्रगतिको लागि धन्यवाद, हामी ठूला भाषा मोडेलहरूमा एक लहर देखिरहेका छौं।
अब, तिनीहरू अभूतपूर्व स्केलमा काम गरिरहेका छन्!
हामी यी मोडेलहरू विभिन्न रोचक केसहरूमा प्रयोग गर्न सक्छौं। यस लेखमा, हामी ठूला भाषा मोडेलहरूको केही रोमाञ्चक अनुप्रयोगहरू हेर्नेछौं।
ठूला भाषा मोडेलहरूबाट हामीले के बुझ्छौं?
ठूला भाषा मोडेलहरू AI मोडेलहरू हुन् जुन मानव भाषाको व्याख्या र सिर्जना गर्न विकसित गरिएको हो। यी मोडेलहरूले उन्नत मेसिन-लर्निङ दृष्टिकोणहरू प्रयोग गर्छन्।
उदाहरणका लागि, तिनीहरू प्रयोग गर्छन् गहिरो शिक्षा पाठ डेटा को ठूलो मात्रा को जाँच गर्न को लागी। र, तिनीहरू प्राकृतिक भाषा ढाँचा र संरचनाहरू बुझ्छन्।
मोडेलहरूलाई पुस्तकहरू, कागजहरू, र वेब पृष्ठहरू जस्ता विशाल डेटासेटहरूमा तालिम दिइन्छ। यसरी, तिनीहरूले मानव भाषाको जटिलताहरू बुझ्न सक्छन्। त्यसोभए, तिनीहरूले सामग्री सिर्जना गर्न सक्छन् जुन मानव-लिखित सामग्रीबाट अविभाज्य छ।
यी भाषा मोडेलका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- GPT-3:यो OpenAI द्वारा सिर्जना गरिएको एक अत्याधुनिक भाषा मोडेल हो जुन पाठ उत्पादन, प्रश्न उत्तर, र अन्य विभिन्न NLP कार्यहरू गर्न सक्षम छ।
- बर्ट: यो द्वारा बनाईएको एक शक्तिशाली भाषा मोडेल हो गुगल जुन प्रश्न उत्तर र भाषा अनुवाद जस्ता केही कार्यहरूमा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- XLNet: यो उन्नत भाषा मोडेल Google र Carnegie Mellon विश्वविद्यालय द्वारा सिर्जना गरिएको हो र यसको समझ र वास्तविक भाषाको उत्पादन बढाउनको लागि उपन्यास प्रशिक्षण प्रविधिको प्रयोग गर्दछ।
- रोबर्टा: यो भाषा मोडेल फेसबुक द्वारा बनाईएको हो र BERT वास्तुकला मा आधारित छ। यसले प्राकृतिक भाषा प्रशोधन समावेश गर्ने विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा अत्याधुनिक प्रदर्शन हासिल गरेको छ।
- T5: पाठ-देखि-पाठ स्थानान्तरण ट्रान्सफर्मर द्वारा सिर्जना गरिएको थियो गुगल र प्राकृतिक भाषा प्रशोधन सहित विभिन्न उद्देश्यका लागि अनुकूल हुन सक्छ।
- GShard: गुगलले एक वितरित प्रशिक्षण फ्रेमवर्क सिर्जना गर्यो जुन ठूलो स्तरको भाषा मोडेलहरू तालिम दिन प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- Megatron: NVIDIA को उच्च प्रदर्शन भाषा मोडेल प्रशिक्षण प्रणाली, जसले 8.3 बिलियन प्यारामिटरहरू सम्मका मोडेलहरूलाई तालिम दिन सक्छ।
- अल्बर्ट: यो गुगल र शिकागोको टोयोटा टेक्नोलोजिकल इन्स्टिच्युट द्वारा बनाईएको BERT को अधिक कुशल र मापनयोग्य "लाइट" संस्करण हो।
- इलेक्ट्रा: गुगल र स्ट्यानफोर्ड युनिभर्सिटीले डाउनस्ट्रीम कार्यहरूमा आफ्नो कार्यसम्पादन बढाउनको लागि "भेदभावपूर्ण पूर्व-प्रशिक्षण" भनिने नयाँ पूर्व-प्रशिक्षण रणनीति प्रयोग गर्ने भाषा मोडेल सिर्जना गर्यो।
- सुधारकर्ता: यो एक Google भाषा मोडेल हो जसले छिटो निष्कर्षको साथ ठूला मोडेलहरूको प्रशिक्षण सक्षम गर्न थप कुशल ध्यान संयन्त्र प्रयोग गर्दछ।
त्यसोभए, यी ठूला भाषा मोडेलहरूको प्रयोग केसहरू के हुन्?
ठूला भाषा मोडेलहरूको महत्त्वपूर्ण प्रयोग केसहरू
सेन्मेन्ट विश्लेषण
यी मोडेलहरूले पाठ मूल्याङ्कन गर्न र भावना राम्रो, नकारात्मक, वा तटस्थ छ कि भनेर निर्णय गर्न सक्छन्। प्रायः, तिनीहरू प्राकृतिक भाषा प्रशोधन र प्रयोग गर्छन् मेशिन सिकाइ यो गर्न दृष्टिकोण।
वाक्यांशमा शब्दहरूको सन्दर्भ र अर्थ पहिचान गर्ने क्षमताको कारण, BERT र RoBERTa जस्ता मोडेलहरू प्रयोग गरिन्छ। भावनात्मक विश्लेषण.
भावना विश्लेषण भाषा मोडेलहरूको साथ बढ्दो सटीक र कुशल हुँदै गइरहेको छ। हामी मार्केटिङ, ग्राहक सेवा, र थप क्षेत्रहरु को एक विस्तृत श्रृंखला मा भावना विश्लेषण प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
च्याटबट र कुराकानी एजेन्टहरू
संवादात्मक एजेन्टहरू र च्याटबटहरू अनुप्रयोगहरूको विस्तृत दायरामा लोकप्रिय हुँदैछन्। हामीले तिनीहरूलाई ग्राहक सेवा र बिक्रीका साथै शिक्षा र स्वास्थ्य सेवामा प्रयोग गर्न पाउँछौं। ठूला भाषा मोडेलहरू यी प्रणालीहरूको मुटुमा छन्।
तिनीहरू प्राकृतिक भाषामा मानव इनपुटलाई व्याख्या गर्न र प्रतिक्रिया दिन सक्छन्। GPT-3 र BERT जस्ता मोडेलहरू प्रायः च्याटबटहरूमा थप आकर्षक जवाफहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गरिन्छ।
यी मोडेलहरू पाठ डेटाको ठूलो मात्रामा प्रशिक्षित छन्। तिनीहरूले मानव भाषा ढाँचा र संरचनाहरू बुझ्न र अनुकरण गर्न सक्छन्। च्याटबटहरूले ग्राहक संलग्नतालाई उल्लेखनीय रूपमा बढाउन सक्छ।
भाषा अनुवाद
ठूला भाषा मोडेलहरूको लागि हामी असाधारण सटीकताका साथ एक भाषाबाट अर्को भाषामा पाठ अनुवाद गर्न सक्छौं। यी मोडेलहरूले धेरै भाषाहरूको जटिलता बुझ्छन्। र, बहुभाषिक पाठ डेटाको ठूलो मात्रामा प्रशिक्षित भएर तिनीहरू एकअर्कासँग सम्बन्धित छन्।
लोकप्रिय भाषा अनुवाद मोडेलहरूमा OpenAI को GPT-3, Facebook को M2M-100, र Google को न्यूरल मेसिन ट्रान्सलेसन (NMT) समावेश छ। यी मोडेलहरूले ल्याएका क्रान्तिकारी परिवर्तनहरूको कारणले गर्दा, अब संसारभरका व्यक्तिहरूसँग अन्तरक्रिया गर्न धेरै सरल भएको छ।
पाठ संक्षेप
पाठ संक्षेपीकरण भनेको मुख्य बुँदाहरूलाई सुरक्षित राख्दै लामो पाठलाई सारांशमा घटाउने प्रक्रिया हो। ठूला भाषा मोडेलहरू पाठको संरचना जाँच्न र बुझ्न सक्छ। यसले तिनीहरूलाई यस क्षेत्रमा धेरै सहयोगी बनाउँदै सटीक सारांशहरू प्रदान गर्न सक्षम बनाउँछ।
पाठ सारांश कार्यहरूको लागि, मोडेलहरू जस्तै BERT र GPT-3, तैनात गरिएको छ। कागजातको मुख्य विचारहरू समावेश गर्ने सारांशहरू उत्पादन गर्नमा तिनीहरू उत्कृष्ट प्रभावकारिता देखाउँछन्।
हामी मिडिया, कानून र शिक्षामा महत्त्वपूर्ण अनुप्रयोगहरू भएको लामो पाठबाट जानकारी निकाल्न सक्छौं।
प्रश्न उत्तर
प्रश्न सहितको मेसिन उपलब्ध गराउने र उपयुक्त जवाफको साथ आउने अपेक्षा गर्नुलाई प्राकृतिक भाषा प्रशोधनमा प्रश्न उत्तर भनिन्छ। GPT-3 र BERT जस्ता ठूला भाषा मोडेलहरू यही उद्देश्यलाई ध्यानमा राखेर सिर्जना गरिएको हो।
यी मोडेलहरूले इनपुट क्वेरी जाँच गर्छन् र डाटाबाट सबैभन्दा सान्दर्भिक जानकारी छान्छन्।
यी मोडेलहरूले इनपुट क्वेरी जाँच गर्छन् र जानकारीको ठूलो मात्राबाट सबैभन्दा उपयुक्त डेटा छनौट गर्छन्। यो परिष्कृत प्रयोग गरेर सम्भव छ तंत्रिका सञ्जालहरू.
यी मोडेलहरूको शक्तिले, हामी जटिल समस्याहरूको समाधान खोज्ने प्रणालीहरू विकास गर्न सक्छौं। यसले हाम्रो सिक्ने र निर्णय गर्ने क्षमतालाई बढाउँछ।
सामग्री निर्माण र पाठ उत्पादन
ठूला भाषा मोडेलहरूले विभिन्न क्षेत्रहरूको लागि उच्च-गुणवत्ता, आकर्षक सामग्री उत्पन्न गर्दछ। यी मोडेलहरूले लेख, सामाजिक मिडिया पोष्टहरू, उत्पादन विवरणहरू, र थप रचना गर्न सक्छन्। उदाहरण को लागी, GPT-3 यस मामला मा एक लोकप्रिय मोडेल छ।
यसले सामग्री सिर्जना गर्दछ जुन मानव द्वारा लेखिएको पाठबाट छुट्याउन गाह्रो छ। यी मोडेलहरू प्रयोग गरेर, कम्पनीहरूले समय र लागत बचत गर्न सक्छन्। तिनीहरूले आफ्ना श्रोताहरूसँग धेरै सजिलो जडान गर्न सक्छन्।
वाक् पहिचान र भाषण-देखि-पाठ ट्रान्सक्रिप्शन
वाक् पहिचान र भाषण-देखि-पाठ ट्रान्सक्रिप्शन दुवैले ठूलो भाषा मोडेलहरूको प्रयोग गर्दछ।
यी मोडेलहरू, विशेष गरी, अडियो डेटामा प्रशिक्षित छन्। र, तिनीहरू उन्नत काम गर्छन् मेशिन शिक्षा एल्गोरिदम पाठमा बोलिएका शब्दहरूलाई सही रूपमा ट्रान्सक्राइब गर्न। Wav2vec, Facebook AI द्वारा विकसित, बोली पहिचानको लागि प्रयोग गरिने भाषा मोडेलको एक उदाहरण हो।
यो मोडेललाई अडियो इनपुटहरूबाट सान्दर्भिक विशेषताहरू पहिचान गर्न र निकाल्न तालिम दिइएको छ। यसलाई वाक् पहिचान वा अन्य प्राकृतिक भाषा प्रशोधन कार्यहरूको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
कम्पनीहरूले आफ्नो ट्रान्सक्रिप्शन सेवाहरूको गुणस्तर र गति बढाउन सक्छन् जबकि लागत कम गर्दै र व्यापक भाषा मोडेलहरू अपनाएर दक्षता बढाउँदै।
र्याप-अप, भविष्य कस्तो देखिन्छ?
ठूला भाषा मोडेलहरूले विभिन्न उद्योगहरूमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्नेछ। शोधकर्ताहरू र विकासकर्ताहरूले यी मोडेलहरूलाई अझ शक्तिशाली बनाउन सुधार गर्ने प्रयास गरिरहेका छन्।
हामीसँग सन्दर्भको सुधारिएको बुझाइ र दक्षता र शुद्धता बढाउन सक्छौं। साथै, हामी विभिन्न प्लेटफर्महरूमा थप सहज र सहज प्रयोगकर्ता अनुभवबाट लाभ उठाउन सक्छौं।
तिनीहरूले हामीले सञ्चार गर्ने र प्रविधिसँग संलग्न हुने तरिका परिवर्तन गर्न सक्छन्।
जवाफ छाड्नुस्