Natural Language Processing (NLP) har endret måten vi bruker maskiner på. Nå kan appene og programvaren vår behandle og forstå menneskelig språk.
Som en disiplin innen kunstig intelligens fokuserer NLP på naturlig språkinteraksjon mellom datamaskiner og mennesker.
Det hjelper maskiner med å analysere, forstå og syntetisere menneskelig språk, og åpner for en mengde applikasjoner som talegjenkjenning, maskinoversettelse, sentiment analyse, og chatbots.
Det har gjort en enorm utvikling de siste årene, slik at maskiner ikke bare kan forstå språk, men også bruke det kreativt og hensiktsmessig.
I denne artikkelen skal vi sjekke ut de forskjellige NLP-språkmodellene. Så følg med, og la oss lære om disse modellene!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) er en banebrytende språkmodell for Natural Language Processing (NLP). Den ble laget i 2018 av g og er basert på Transformer-arkitekturen, en nevrale nettverket bygget for å tolke sekvensiell input.
BERT er en forhåndstrent språkmodell, noe som betyr at den har blitt trent på enorme mengder tekstdata for å gjenkjenne naturlige språkmønstre og struktur.
BERT er en toveismodell, noe som betyr at den kan forstå konteksten og betydningen av ord avhengig av både tidligere og etterfølgende setninger, noe som gjør den mer vellykket med å forstå betydningen av kompliserte setninger.
Hvordan virker det?
Uovervåket læring brukes til å trene BERT på enorme mengder tekstdata. BERT får muligheten til å oppdage manglende ord i en setning eller å kategorisere setninger under trening.
Ved hjelp av denne opplæringen kan BERT produsere høykvalitets innebygginger som kan brukes på en rekke NLP-oppgaver, inkludert sentimentanalyse, tekstkategorisering, spørsmålssvar og mer.
I tillegg kan BERT forbedres på et spesifikt prosjekt ved å bruke et mindre datasett for å fokusere på den oppgaven spesifikt.
Hvor brukes Bert?
BERT brukes ofte i et bredt spekter av populære NLP-applikasjoner. Google har for eksempel brukt det til å øke nøyaktigheten til søkemotorresultatene, mens Facebook har brukt det til å forbedre anbefalingsalgoritmene sine.
BERT har også blitt brukt i chatbot-sentimentanalyse, maskinoversettelse og naturlig språkforståelse.
I tillegg har BERT vært ansatt i flere akademisk forskning artikler for å forbedre ytelsen til NLP-modeller på en rekke oppgaver. Totalt sett har BERT blitt et uunnværlig verktøy for NLP-akademikere og -utøvere, og dets innflytelse på disiplinen forventes å øke ytterligere.
2. Roberta
RobERTa (Robustly Optimized BERT Approach) er en språkmodell for naturlig språkbehandling utgitt av Facebook AI i 2019. Det er en forbedret versjon av BERT som har som mål å overvinne noen av den originale BERT-modellens ulemper.
RoBERTa ble trent på en måte som ligner på BERT, med unntak av at RoBERTa bruker mer treningsdata og forbedrer treningsprosessen for å oppnå høyere ytelse.
RoBERTa er, i likhet med BERT, en ferdigtrent språkmodell som kan finjusteres for å oppnå høy nøyaktighet på en gitt jobb.
Hvordan virker det?
ROBERTa bruker en selvovervåket læringsstrategi for å trene på en stor mengde tekstdata. Den lærer å forutsi manglende ord i setninger og kategorisere setninger i distinkte grupper under trening.
RobERTa benytter seg også av flere sofistikerte treningstilnærminger, for eksempel dynamisk maskering, for å øke modellens kapasitet til å generalisere til nye data.
Videre, for å øke nøyaktigheten, utnytter RoBERTa en enorm mengde data fra flere kilder, inkludert Wikipedia, Common Crawl og BooksCorpus.
Hvor kan vi bruke Roberta?
Roberta brukes ofte til sentimentanalyse, tekstkategorisering, navngitt enhet identifikasjon, maskinoversettelse og svar på spørsmål.
Den kan brukes til å trekke ut relevant innsikt fra ustrukturerte tekstdata som f.eks sosiale medier, forbrukeranmeldelser, nyhetsartikler og andre kilder.
RobERTa har blitt brukt i mer spesifikke applikasjoner, som dokumentoppsummering, tekstoppretting og talegjenkjenning, i tillegg til disse konvensjonelle NLP-oppgavene. Det har også blitt brukt til å forbedre chatbots, virtuelle assistenter og andre AI-systemers nøyaktighet.
3. OpenAIs GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) er en OpenAI-språkmodell som genererer menneskelignende skrift ved hjelp av dyplæringsteknikker. GPT-3 er en av de største språkmodellene som noen gang er konstruert, med 175 milliarder parametere.
Modellen ble trent på et bredt spekter av tekstdata, inkludert bøker, artikler og nettsider, og den kan nå lage innhold på en rekke temaer.
Hvordan virker det?
GPT-3 genererer tekst ved å bruke en uovervåket læringstilnærming. Dette innebærer at modellen ikke med vilje er lært opp til å utføre noen spesiell jobb, men i stedet lærer å lage tekst ved å legge merke til mønstre i enorme mengder tekstdata.
Ved å trene den på mindre, oppgavespesifikke datasett, kan modellen deretter finjusteres for spesifikke oppgaver som tekstfullføring eller sentimentanalyse.
Bruksområder
GPT-3 har flere applikasjoner innen naturlig språkbehandling. Tekstfullføring, språkoversettelse, sentimentanalyse og andre applikasjoner er mulig med modellen. GPT-3 har også blitt brukt til å lage poesi, nyhetshistorier og datakode.
En av de mest potensielle GPT-3-applikasjonene er å lage chatbots og virtuelle assistenter. Fordi modellen kan lage menneskelignende tekst, er den svært egnet for samtaleapplikasjoner.
GPT-3 har også blitt brukt til å generere skreddersydd innhold for nettsteder og sosiale medieplattformer, samt for å hjelpe til med dataanalyse og forskning.
4. GPT-4
GPT-4 er den nyeste og sofistikerte språkmodellen i OpenAIs GPT-serie. Med forbløffende 10 billioner parametere, er den spådd å overgå og overgå forgjengeren, GPT-3, og bli en av verdens kraftigste AI-modeller.
Hvordan virker det?
GPT-4 genererer naturlig språktekst ved hjelp av sofistikert dyp læringsalgoritmer. Den er trent på et enormt tekstdatasett som inkluderer bøker, tidsskrifter og nettsider, slik at det kan lage innhold om et bredt spekter av emner.
Videre, ved å trene den på mindre, oppgavespesifikke datasett, kan GPT-4 finjusteres for spesifikke oppgaver som svar på spørsmål eller oppsummering.
Bruksområder
På grunn av sin enorme størrelse og overlegne muligheter tilbyr GPT-4 et bredt utvalg av applikasjoner.
En av de mest lovende bruksområdene er i naturlig språkbehandling, hvor det kan være vant til utvikle chatbots, virtuelle assistenter og språkoversettelsessystemer som er i stand til å produsere naturlige språksvar som nesten ikke kan skilles fra de som produseres av mennesker.
GPT-4 kan også brukes i utdanning.
Konseptet kan brukes til å utvikle intelligente veiledningssystemer som er i stand til å tilpasse seg en elevs læringsstil og gi individuell tilbakemelding og hjelp. Dette kan bidra til å øke utdanningskvaliteten og gjøre læring mer tilgjengelig for alle.
5. XLNet
XLNet er en nyskapende språkmodell laget i 2019 av Carnegie Mellon University og Google AI-forskere. Arkitekturen er basert på transformatorarkitektur, som også brukes i BERT og andre språkmodeller.
XLNet, på den annen side, presenterer en revolusjonerende før-treningsstrategi som gjør den i stand til å utkonkurrere andre modeller på en rekke naturlige språkbehandlingsoppgaver.
Hvordan virker det?
XLNet ble opprettet ved hjelp av en autoregressiv språkmodelleringsmetode, som inkluderer å forutsi neste ord i en tekstsekvens basert på de foregående.
XLNet, på den annen side, tar i bruk en toveis metode som evaluerer alle potensielle permutasjoner av ordene i en frase, i motsetning til andre språkmodeller som bruker en venstre-til-høyre- eller høyre-til-venstre-tilnærming. Dette gjør det mulig å fange opp langsiktige ordforhold og lage mer nøyaktige spådommer.
XLNet kombinerer sofistikerte teknikker som relativ posisjonell koding og en gjentakelsesmekanisme på segmentnivå i tillegg til sin revolusjonerende før-treningsstrategi.
Disse strategiene bidrar til modellens generelle ytelse og gjør den i stand til å håndtere et bredt spekter av naturlig språkbehandlingsoppgaver, som språkoversettelse, sentimentanalyse og navngitt enhetsidentifikasjon.
Bruksområder for XLNet
De sofistikerte funksjonene og tilpasningsevnen til XLNet gjør det til et effektivt verktøy for et bredt spekter av naturlige språkbehandlingsapplikasjoner, inkludert chatbots og virtuelle assistenter, språkoversettelse og sentimentanalyse.
Den pågående utviklingen og inkorporeringen med programvare og apper vil nesten helt sikkert resultere i enda mer fascinerende brukstilfeller i fremtiden.
6. ELEKTRA
ELECTRA er en banebrytende naturlig språkbehandlingsmodell laget av Google-forskere. Det står for "Effektiv læring av en koder som klassifiserer tokenerstatninger nøyaktig" og er kjent for sin eksepsjonelle nøyaktighet og hastighet.
Hvordan virker det?
ELECTRA fungerer ved å erstatte en del av tekstsekvens-tokens med produserte tokens. Modellens formål er å forutsi riktig om hver erstatningstoken er legitim eller en forfalskning. ELECTRA lærer å lagre kontekstuelle assosiasjoner mellom ord i en tekstsekvens mer effektivt som et resultat.
Videre, fordi ELECTRA lager falske tokens i stedet for å maskere faktiske, kan den bruke betydelig større treningssett og treningsperioder uten å oppleve de samme overtilpassningsbekymringene som standard maskerte språkmodeller gjør.
Bruksområder
ELECTRA kan også brukes til sentimentanalyse, som innebærer å identifisere en teksts emosjonelle tone.
Med sin kapasitet til å lære av både maskert og demaskert tekst, kan ELECTRA brukes til å lage mer nøyaktige sentimentanalysemodeller som bedre kan forstå språklige finesser og gi mer meningsfull innsikt.
7.T5
T5, eller Text-to-Text Transfer Transformer, er en Google AI Language-transformatorbasert språkmodell. Det er ment å utføre ulike prosesseringsoppgaver for naturlig språk ved å fleksibelt oversette inndatatekst til utdatatekst.
Hvordan virker det?
T5 er bygget på Transformer-arkitekturen og ble trent ved bruk av uovervåket læring på en enorm mengde tekstdata. T5, i motsetning til tidligere språkmodeller, er trent på en rekke oppgaver, inkludert språkforståelse, svar på spørsmål, oppsummering og oversettelse.
Dette gjør T5 i stand til å utføre en rekke jobber ved å finjustere modellen på mindre oppgavespesifikke input.
Hvor brukes T5?
T5 har flere potensielle anvendelser innen naturlig språkbehandling. Den kan brukes til å lage chatbots, virtuelle assistenter og andre AI-systemer for samtale som er i stand til å forstå og svare på naturlig språkinndata. T5 kan også brukes til aktiviteter som språkoversettelse, oppsummering og tekstfullføring.
T5 ble levert åpen kildekode av Google og har blitt bredt omfavnet av NLP-fellesskapet for en rekke applikasjoner som tekstkategorisering, spørsmålssvar og maskinoversettelse.
8. PALM
PaLM (Pathways Language Model) er en avansert språkmodell laget av Google AI Language. Det er ment å forbedre ytelsen til naturlige språkbehandlingsmodeller for å møte den økende etterspørselen etter mer kompliserte språkoppgaver.
Hvordan virker det?
I likhet med mange andre godt likte språkmodeller som BERT og GPT, er PaLM en transformatorbasert modell. Imidlertid skiller dens design og opplæringsmetodikk den fra andre modeller.
For å forbedre ytelsen og generaliseringsferdighetene trenes PaLM ved å bruke et fleroppgavelæringsparadigme som gjør at modellen samtidig kan lære av en rekke utfordringer.
Hvor bruker vi PaLM?
Palm kan brukes til en rekke NLP-oppgaver, spesielt de som krever dyp forståelse av naturlig språk. Det er nyttig for sentimentanalyse, svare på spørsmål, språkmodellering, maskinoversettelse og mange andre ting.
For å forbedre språkbehandlingsferdighetene til forskjellige programmer og verktøy som chatbots, virtuelle assistenter og stemmegjenkjenningssystemer, kan det også legges til i dem.
Totalt sett er PaLM en lovende teknologi med et bredt spekter av mulige applikasjoner på grunn av dens kapasitet til å skalere opp språkbehandlingsevner.
konklusjonen
Endelig har naturlig språkbehandling (NLP) transformert måten vi engasjerer oss i teknologi, slik at vi kan snakke med maskiner på en mer menneskelignende måte.
NLP har vokst seg mer nøyaktig og effektiv enn noen gang før på grunn av nylige gjennombrudd innen maskinlæring, spesielt i konstruksjonen av storskala språkmodeller som GPT-4, RobERTa, XLNet, ELECTRA og PaLM.
Etter hvert som NLP utvikler seg, kan vi forvente å se stadig mer kraftfulle og sofistikerte språkmodeller dukke opp, med potensial til å transformere hvordan vi kobler oss til teknologi, kommuniserer med hverandre og forstår kompleksiteten til menneskelig språk.
Legg igjen en kommentar