ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਨੇ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦੇ ਹਾਂ। ਹੁਣ, ਸਾਡੀਆਂ ਐਪਾਂ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਜੋਂ, NLP ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੋਲਣ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟਸ।
ਇਸਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਇਸਦੀ ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ NLP ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ। ਇਸ ਲਈ, ਨਾਲ ਚੱਲੋ, ਅਤੇ ਆਓ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖੀਏ!
1. ਬੀ.ਈ.ਆਰ.ਟੀ
BERT (ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਤੋਂ ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਏਨਕੋਡਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ) ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਹ ਜੀ ਦੁਆਰਾ 2018 ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇਹ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ।
BERT ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।
BERT ਇੱਕ ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਅਤੇ ਹੇਠਲੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚਲਦਾ ਹੈ?
ਅਨਿਯਮਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ BERT ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। BERT ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, BERT ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਮੇਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ NLP ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਕੰਮ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ BERT ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬਰਟ ਕਿੱਥੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
BERT ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ NLP ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸਦੇ ਖੋਜ ਇੰਜਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਫੇਸਬੁੱਕ ਨੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਪਣੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਹੈ।
BERT ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚੈਟਬੋਟ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, BERT ਨੂੰ ਕਈਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਕਾਦਮਿਕ ਖੋਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਾਗਜ਼ਾਤ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, BERT NLP ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਸਾਧਨ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਰ ਵਧਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ।
2. ਰੌਬਰਟਾ
ਰੋਬਰਟਾ (ਮਜ਼ਬੂਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ BERT ਪਹੁੰਚ) 2019 ਵਿੱਚ Facebook AI ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਹ BERT ਦਾ ਇੱਕ ਸੁਧਾਰਿਆ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ BERT ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।
RoBERTa ਨੂੰ BERT ਦੇ ਸਮਾਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਇਸ ਅਪਵਾਦ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿ RoBERTa ਵਧੇਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
RoBERTa, BERT ਵਾਂਗ, ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਕੰਮ 'ਤੇ ਉੱਚ ਸਟੀਕਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚਲਦਾ ਹੈ?
RoBERTA ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਰੋਬਰਟਾ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਧਾਰਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਵਧੀਆ ਸਿਖਲਾਈ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮਾਸਕਿੰਗ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, RoBERTa ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ, ਕਾਮਨ ਕ੍ਰੌਲ, ਅਤੇ ਬੁੱਕਸਕਾਰਪਸ ਸਮੇਤ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਰੋਬਰਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿੱਥੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਰੌਬਰਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਨਾਮੀ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਅਤੇ ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ।
ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਇਨਸਾਈਟਸ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਖਬਰਾਂ ਦੇ ਲੇਖ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਰੋਤ।
ਇਹਨਾਂ ਰਵਾਇਤੀ NLP ਕਾਰਜਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਰੋਬਰਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੰਖੇਪ, ਟੈਕਸਟ ਰਚਨਾ, ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
3. OpenAI ਦਾ GPT-3
GPT-3 (ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ 3) ਇੱਕ ਓਪਨਏਆਈ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਨੁੱਖ ਵਰਗੀ ਲਿਖਤ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। GPT-3 175 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਹੁਣ ਤੱਕ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਵੈਬ ਪੇਜਾਂ ਸਮੇਤ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਹੁਣ ਕਈ ਥੀਮ 'ਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚਲਦਾ ਹੈ?
GPT-3 ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿੱਖਣ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੌਲਯੂਮ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਿਰ ਟੈਕਸਟ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਜਾਂ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੇ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਖੇਤਰ
ਜੀਪੀਟੀ-3 ਕੋਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਠ ਸੰਪੂਰਨਤਾ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸੰਭਵ ਹਨ। GPT-3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਵਿਤਾ, ਖ਼ਬਰਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ GPT-3 ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ। ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
GPT-3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
4. GPT-4
GPT-4 ਓਪਨਏਆਈ ਦੀ GPT ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ 10 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸਦੇ ਪੂਰਵਗਾਮੀ, GPT-3 ਨੂੰ ਪਛਾੜਣ ਅਤੇ ਪਛਾੜਣ ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚਲਦਾ ਹੈ?
GPT-4 ਆਧੁਨਿਕ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਪਾਠ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ. ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਰਸਾਲੇ ਅਤੇ ਵੈਬ ਪੇਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ 'ਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ, GPT-4 ਨੂੰ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਜਾਂ ਸੰਖੇਪੀਕਰਨ ਲਈ ਵਧੀਆ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਖੇਤਰ
ਇਸਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਉੱਤਮ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, GPT-4 ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਰਤੋਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਚੈਟਬੋਟਸ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ, ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜਵਾਬਾਂ ਤੋਂ ਲਗਭਗ ਵੱਖਰੇ ਹਨ।
GPT-4 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਮਦਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਟਿਊਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
5. XLNet
XLNet ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ 2019 ਵਿੱਚ ਕਾਰਨੇਗੀ ਮੇਲਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ Google AI ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ BERT ਅਤੇ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, XLNet, ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਰਣਨੀਤੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਕਈ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਦੂਜੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚਲਦਾ ਹੈ?
XLNet ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਟੋ-ਰਿਗਰੈਸਿਵ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਅਗਲੇ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, XLNet, ਇੱਕ ਦੁਵੱਲੀ ਵਿਧੀ ਅਪਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਸੰਭਾਵੀ ਕ੍ਰਮ-ਕ੍ਰਮਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੂਜੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਖੱਬੇ-ਤੋਂ-ਸੱਜੇ ਜਾਂ ਸੱਜੇ-ਤੋਂ-ਖੱਬੇ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸ਼ਬਦ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
XLNet ਆਪਣੀ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਰਣਨੀਤੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸਥਿਤੀ ਸੰਬੰਧੀ ਏਨਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖੰਡ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਆਵਰਤੀ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ।
XLNet ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਖੇਤਰ
XLNet ਦੀਆਂ ਵਧੀਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਇਸ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਸ ਦੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਐਪਸ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੀ ਦਿਲਚਸਪ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣਗੇ।
6. ਇਲੈਕਟ੍ਰਾ
ELECTRA Google ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ "ਇੱਕ ਏਨਕੋਡਰ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣਾ ਜੋ ਟੋਕਨ ਬਦਲਣ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਬੇਮਿਸਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਲਈ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚਲਦਾ ਹੈ?
ELECTRA ਟੈਕਸਟ ਕ੍ਰਮ ਟੋਕਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਟੋਕਨਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹਰੇਕ ਬਦਲਣ ਵਾਲਾ ਟੋਕਨ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ ਜਾਂ ਜਾਅਲੀ ਹੈ। ELECTRA ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਿਉਂਕਿ ELECTRA ਅਸਲ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਝੂਠੇ ਟੋਕਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਮਿਆਰੀ ਮਾਸਕਡ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਮਾਨ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਖੇਤਰ
ਇਲੈਕਟਰਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਟੋਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਨਕਾਬਬੰਦ ਅਤੇ ਬੇਨਕਾਬ ਪਾਠ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਨਾਲ, ELECTRA ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਭਾਸ਼ਾਈ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
7. ਟੀ 5
T5, ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ, ਇੱਕ Google AI ਭਾਸ਼ਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਨਪੁਟ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਲਚਕਦਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚਲਦਾ ਹੈ?
T5 ਨੂੰ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਅਣ-ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। T5, ਪਿਛਲੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ, ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਸਮੇਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ T5 ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇਨਪੁਟ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕਰਕੇ ਕਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
T5 ਕਿੱਥੇ ਵਰਤਦਾ ਹੈ?
T5 ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋਰ ਸੰਵਾਦਕਾਰੀ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। T5 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਸੰਖੇਪ, ਅਤੇ ਪਾਠ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
T5 ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਵਰਗੀਆਂ ਕਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ NLP ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੁਆਰਾ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
8. ਪਾਲਮ
PaLM (ਪਾਥਵੇਜ਼ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ) ਗੂਗਲ ਏਆਈ ਲੈਂਗਵੇਜ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਉੱਨਤ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭਾਸ਼ਾ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਚਲਦਾ ਹੈ?
BERT ਅਤੇ GPT ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਸੰਦੀਦਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਾਂਗ, PaLM ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਦੂਜੇ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, PaLM ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਕਾਰਜ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ PaLM ਕਿੱਥੇ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ?
ਪਾਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ NLP ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ, ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, PaLM ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਾਵਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਐਨ.ਐਲ.ਪੀ.) ਨੇ ਸਾਡੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਵਿੱਚ ਹਾਲੀਆ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ NLP ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPT-4, RoBERTA, XLNet, ELECTRA, ਅਤੇ PaLM ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ NLP ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦੇ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ, ਇਸ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਭਰਦੇ ਹੋਏ ਦੇਖਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ