Natural Language Processing (NLP) heeft de manier veranderd waarop we omgaan met machines. Nu kunnen onze apps en software menselijke taal verwerken en begrijpen.
Als een discipline van kunstmatige intelligentie richt NLP zich op natuurlijke taalinteractie tussen computers en mensen.
Het helpt machines om menselijke taal te analyseren, te begrijpen en te synthetiseren, waardoor een overvloed aan toepassingen wordt geopend, zoals spraakherkenning, machinevertaling, sentiment analyseen chatbots.
Het heeft de afgelopen jaren een enorme ontwikkeling doorgemaakt, waardoor machines niet alleen taal kunnen begrijpen, maar deze ook creatief en gepast kunnen gebruiken.
In dit artikel bekijken we de verschillende NLP-taalmodellen. Dus volg mee en laten we meer te weten komen over deze modellen!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is een geavanceerd taalmodel voor natuurlijke taalverwerking (NLP). Het is in 2018 gemaakt door g en is gebaseerd op de Transformer-architectuur, a neuraal netwerk gebouwd om sequentiële invoer te interpreteren.
BERT is een vooraf getraind taalmodel, wat betekent dat het is getraind op enorme hoeveelheden tekstgegevens om natuurlijke taalpatronen en -structuur te herkennen.
BERT is een bidirectioneel model, wat betekent dat het de context en betekenis van woorden kan begrijpen, afhankelijk van zowel hun vorige als volgende zinnen, waardoor het beter in staat is de betekenis van ingewikkelde zinnen te begrijpen.
Hoe werkt het?
Unsupervised learning wordt gebruikt om BERT te trainen op enorme hoeveelheden tekstgegevens. BERT krijgt de mogelijkheid om ontbrekende woorden in een zin te detecteren of om zinnen te categoriseren tijdens de training.
Met behulp van deze training kan BERT inbeddingen van hoge kwaliteit produceren die kunnen worden toegepast op een verscheidenheid aan NLP-taken, waaronder sentimentanalyse, tekstcategorisering, het beantwoorden van vragen en meer.
Bovendien kan BERT op een specifiek project worden verbeterd door een kleinere dataset te gebruiken om zich specifiek op die taak te concentreren.
Waar wordt Bert gebruikt?
BERT wordt vaak gebruikt in een breed scala van populaire NLP-toepassingen. Google heeft het bijvoorbeeld gebruikt om de nauwkeurigheid van zijn zoekmachineresultaten te vergroten, terwijl Facebook het heeft gebruikt om zijn aanbevelingsalgoritmen te verbeteren.
BERT is ook gebruikt bij chatbotsentimentanalyse, machinevertaling en begrip van natuurlijke taal.
Daarnaast is BERT in meerdere werkzaam geweest academisch onderzoek papers om de prestaties van NLP-modellen op verschillende taken te verbeteren. Over het algemeen is BERT een onmisbaar hulpmiddel geworden voor NLP-academici en -beoefenaars, en de invloed ervan op de discipline zal naar verwachting verder toenemen.
2. Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) is een taalmodel voor natuurlijke taalverwerking dat in 2019 is uitgebracht door Facebook AI. Het is een verbeterde versie van BERT die bedoeld is om enkele van de nadelen van het oorspronkelijke BERT-model te verhelpen.
RoBERTa is op een vergelijkbare manier getraind als BERT, met de uitzondering dat RoBERTa meer trainingsgegevens gebruikt en het trainingsproces verbetert om betere prestaties te behalen.
RoBERTa is, net als BERT, een vooraf getraind taalmodel dat kan worden verfijnd om een hoge nauwkeurigheid bij een bepaalde taak te bereiken.
Hoe werkt het?
RoBERTa gebruikt een zelfgestuurde leerstrategie om te trainen op een grote hoeveelheid tekstgegevens. Het leert tijdens de training ontbrekende woorden in zinnen te voorspellen en zinnen in verschillende groepen te categoriseren.
RoBERTa maakt ook gebruik van verschillende geavanceerde trainingsbenaderingen, zoals dynamische maskering, om het vermogen van het model om te generaliseren naar nieuwe gegevens te vergroten.
Om de nauwkeurigheid te vergroten, maakt RoBERTa bovendien gebruik van een enorme hoeveelheid gegevens uit verschillende bronnen, waaronder Wikipedia, Common Crawl en BooksCorpus.
Waar kunnen we RoBERTa gebruiken?
Roberta wordt vaak gebruikt voor sentimentanalyse, tekstcategorisatie, genoemde entiteit identificatie, machinevertaling en het beantwoorden van vragen.
Het kan worden gebruikt om relevante inzichten te extraheren uit ongestructureerde tekstgegevens zoals social media, consumentenrecensies, nieuwsartikelen en andere bronnen.
RoBERTa is gebruikt in meer specifieke toepassingen, zoals documentsamenvatting, tekstcreatie en spraakherkenning, naast deze conventionele NLP-taken. Het is ook gebruikt om de nauwkeurigheid van chatbots, virtuele assistenten en andere conversatie-AI-systemen te verbeteren.
3. Open AI's GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) is een OpenAI-taalmodel dat menselijk schrijven genereert met behulp van deep learning-technieken. GPT-3 is een van de grootste taalmodellen ooit gemaakt, met 175 miljard parameters.
Het model is getraind op een breed scala aan tekstgegevens, waaronder boeken, papers en webpagina's, en het kan nu inhoud maken over een verscheidenheid aan thema's.
Hoe werkt het?
GPT-3 genereert tekst met behulp van een leerbenadering zonder toezicht. Dit houdt in dat het model niet opzettelijk wordt aangeleerd om een bepaalde taak uit te voeren, maar in plaats daarvan leert om tekst te creëren door patronen op te merken in enorme hoeveelheden tekstgegevens.
Door het te trainen op kleinere, taakspecifieke datasets, kan het model vervolgens worden verfijnd voor specifieke taken zoals tekstaanvulling of sentimentanalyse.
Gebruiksgebieden
GPT-3 heeft verschillende toepassingen op het gebied van natuurlijke taalverwerking. Tekstaanvulling, taalvertaling, sentimentanalyse en andere toepassingen zijn mogelijk met het model. GPT-3 is ook gebruikt om poëzie, nieuwsverhalen en computercode te maken.
Een van de meest potentiële GPT-3-toepassingen is het maken van chatbots en virtuele assistenten. Omdat het model mensachtige tekst kan creëren, is het zeer geschikt voor conversatietoepassingen.
GPT-3 is ook gebruikt om op maat gemaakte inhoud te genereren voor websites en sociale mediaplatforms, en om te helpen bij gegevensanalyse en onderzoek.
4. GPT-4
GPT-4 is het meest recente en geavanceerde taalmodel in de GPT-serie van OpenAI. Met een verbazingwekkende 10 biljoen parameters wordt voorspeld dat het beter zal presteren dan zijn voorganger, GPT-3, en een van 's werelds krachtigste AI-modellen zal worden.
Hoe werkt het?
GPT-4 genereert tekst in natuurlijke taal met behulp van geavanceerde diepe leeralgoritmen. Het is getraind op een uitgebreide tekstdataset die boeken, tijdschriften en webpagina's omvat, waardoor het inhoud kan maken over een breed scala aan onderwerpen.
Bovendien kan GPT-4, door het te trainen op kleinere, taakspecifieke datasets, worden verfijnd voor specifieke taken, zoals het beantwoorden van vragen of het samenvatten van vragen.
Gebruiksgebieden
Vanwege zijn enorme omvang en superieure mogelijkheden biedt GPT-4 een breed scala aan toepassingen.
Een van de meest veelbelovende toepassingen is de verwerking van natuurlijke taal, waar het aan gewend kan zijn chatbots ontwikkelen, virtuele assistenten en taalvertaalsystemen die antwoorden in natuurlijke taal kunnen produceren die bijna niet te onderscheiden zijn van die van mensen.
GPT-4 zou ook in het onderwijs kunnen worden gebruikt.
Het concept kan worden gebruikt om intelligente leersystemen te ontwikkelen die zich kunnen aanpassen aan de leerstijl van een student en die geïndividualiseerde feedback en hulp kunnen bieden. Dit kan helpen om de kwaliteit van het onderwijs te verbeteren en leren voor iedereen toegankelijker te maken.
5. XLNet
XLNet is een innovatief taalmodel dat in 2019 is gemaakt door Carnegie Mellon University en Google AI-onderzoekers. De architectuur is gebaseerd op transformatorarchitectuur, die ook wordt gebruikt in BERT en andere taalmodellen.
XLNet, aan de andere kant, presenteert een revolutionaire pre-trainingsstrategie waarmee het beter presteert dan andere modellen op een verscheidenheid aan natuurlijke taalverwerkingstaken.
Hoe werkt het?
XLNet is gemaakt met behulp van een auto-regressieve taalmodelleringsbenadering, waarbij het volgende woord in een tekstreeks wordt voorspeld op basis van de voorgaande.
XLNet gebruikt daarentegen een bidirectionele methode die alle mogelijke permutaties van de woorden in een zin evalueert, in tegenstelling tot andere taalmodellen die een links-naar-rechts- of rechts-naar-linksbenadering gebruiken. Dit stelt het in staat om langdurige woordrelaties op te vangen en nauwkeurigere voorspellingen te doen.
XLNet combineert geavanceerde technieken zoals relatieve positionele codering en een herhalingsmechanisme op segmentniveau naast zijn revolutionaire pre-trainingsstrategie.
Deze strategieën dragen bij aan de algehele prestaties van het model en stellen het in staat om een breed scala aan natuurlijke taalverwerkingstaken uit te voeren, zoals taalvertaling, sentimentanalyse en identificatie van benoemde entiteiten.
Toepassingsgebieden voor XLNet
De geavanceerde functies en aanpasbaarheid van XLNet maken het tot een effectief hulpmiddel voor een breed scala aan toepassingen voor natuurlijke taalverwerking, waaronder chatbots en virtuele assistenten, taalvertaling en sentimentanalyse.
De voortdurende ontwikkeling en integratie met software en apps zal in de toekomst vrijwel zeker resulteren in nog meer fascinerende use-cases.
6. ELEKTRA
ELECTRA is een geavanceerd model voor natuurlijke taalverwerking, gemaakt door Google-onderzoekers. Het staat voor "Efficiently Learning an Encoder that Classificeert Token Replacements Accurately" en staat bekend om zijn uitzonderlijke nauwkeurigheid en snelheid.
Hoe werkt het?
ELECTRA werkt door een deel van de tekstreekstokens te vervangen door geproduceerde tokens. Het doel van het model is om correct te voorspellen of elk vervangend token legitiem of vervalst is. Hierdoor leert ELECTRA contextuele associaties tussen woorden in een tekstreeks efficiënter op te slaan.
Bovendien, omdat ELECTRA valse tokens creëert in plaats van echte tokens te maskeren, kan het aanzienlijk grotere trainingssets en trainingsperioden gebruiken zonder dezelfde zorgen over overfitting te ervaren als standaard gemaskeerde taalmodellen.
Gebruiksgebieden
ELECTRA kan ook worden gebruikt voor sentimentanalyse, waarbij de emotionele toon van een tekst wordt bepaald.
Met zijn vermogen om te leren van zowel gemaskeerde als niet-gemaskeerde tekst, kan ELECTRA worden gebruikt om nauwkeurigere modellen voor sentimentanalyse te creëren die taalkundige subtiliteiten beter kunnen begrijpen en meer zinvolle inzichten kunnen opleveren.
7.T5
T5, of Text-to-Text Transfer Transformer, is een op Google AI Language Transformer gebaseerd taalmodel. Het is bedoeld om verschillende natuurlijke taalverwerkingstaken uit te voeren door invoertekst flexibel te vertalen naar uitvoertekst.
Hoe werkt het?
T5 is gebouwd op de Transformer-architectuur en is getraind met behulp van leren zonder toezicht op een enorme hoeveelheid tekstgegevens. T5 is, in tegenstelling tot eerdere taalmodellen, getraind in een verscheidenheid aan taken, waaronder taalbegrip, het beantwoorden van vragen, samenvatten en vertalen.
Hierdoor kan de T5 tal van taken uitvoeren door het model te verfijnen op minder taakspecifieke invoer.
Waar wordt T5 gebruikt?
T5 heeft verschillende potentiële toepassingen in de verwerking van natuurlijke taal. Het kan worden gebruikt om chatbots, virtuele assistenten en andere conversatie-AI-systemen te maken die natuurlijke taalinvoer kunnen begrijpen en erop kunnen reageren. T5 kan ook worden gebruikt voor activiteiten zoals taalvertaling, samenvatting en tekstaanvulling.
T5 is open-source geleverd door Google en wordt algemeen omarmd door de NLP-gemeenschap voor een verscheidenheid aan toepassingen, zoals tekstcategorisering, het beantwoorden van vragen en automatische vertaling.
8. PALM
PaLM (Pathways Language Model) is een geavanceerd taalmodel gemaakt door Google AI Language. Het is bedoeld om de prestaties van natuurlijke taalverwerkingsmodellen te verbeteren om te voldoen aan de groeiende vraag naar meer gecompliceerde taaltaken.
Hoe werkt het?
Net als veel andere populaire taalmodellen zoals BERT en GPT, is PaLM een op transformatoren gebaseerd model. De ontwerp- en trainingsmethodologie onderscheidt het echter van andere modellen.
Om prestatie- en generalisatievaardigheden te verbeteren, wordt PaLM getraind met behulp van een multi-task leerparadigma dat het model in staat stelt om gelijktijdig te leren van tal van uitdagingen.
Waar gebruiken we PaLM?
Palm kan worden gebruikt voor een verscheidenheid aan NLP-taken, vooral taken die een diepgaand begrip van natuurlijke taal vereisen. Het is handig voor sentimentanalyse, het beantwoorden van vragen, taalmodellering, machinevertaling en vele andere dingen.
Om de taalverwerkingsvaardigheden van verschillende programma's en tools zoals chatbots, virtuele assistenten en spraakherkenningssystemen te verbeteren, kan het er ook aan worden toegevoegd.
Over het algemeen is PaLM een veelbelovende technologie met een breed scala aan mogelijke toepassingen vanwege het vermogen om taalverwerkingsmogelijkheden op te schalen.
Conclusie
Ten slotte heeft natuurlijke taalverwerking (NLP) de manier veranderd waarop we omgaan met technologie, waardoor we op een meer mensachtige manier met machines kunnen praten.
NLP is nauwkeuriger en efficiënter geworden dan ooit tevoren dankzij recente doorbraken in machine learning, met name bij de constructie van grootschalige taalmodellen zoals GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA en PaLM.
Naarmate NLP vordert, kunnen we verwachten dat er steeds krachtigere en geavanceerdere taalmodellen ontstaan, met het potentieel om de manier waarop we verbinding maken met technologie, met elkaar communiceren en de complexiteit van menselijke taal begrijpen, te transformeren.
Laat een reactie achter