ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਜਿਹੇ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਲਗਭਗ ਸਮਾਨ ਹਨ?
AI ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ ਅਸੀਂ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਹਿਰ ਦੇ ਗਵਾਹ ਹਾਂ।
ਹੁਣ, ਉਹ ਇੱਕ ਬੇਮਿਸਾਲ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ!
ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਦਿਲਚਸਪ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਾਂਗੇ।
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਸਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ AI ਮਾਡਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਅਡਵਾਂਸਡ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਹ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ। ਅਤੇ, ਉਹ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ।
ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਵੈਬ ਪੇਜਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਉਹ ਅਜਿਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ-ਲਿਖਤ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- GPT-3:ਇਹ ਓਪਨਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣ, ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ NLP ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।
- ਬੀ.ਈ.ਆਰ.ਟੀ: ਇਹ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਗੂਗਲ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੁਝ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ।
- XLNet: ਇਹ ਉੱਨਤ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਕਾਰਨੇਗੀ ਮੇਲਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਅਸਲ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਰੋਬਰਟਾ: ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਫੇਸਬੁੱਕ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇਹ BERT ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- T5: ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਈ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- GShard: ਗੂਗਲ ਨੇ ਇੱਕ ਵੰਡਿਆ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਮੇਗਾਟ੍ਰੋਨ: ਐਨਵੀਆਈਡੀਆ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ, ਜੋ ਕਿ 8.3 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ALBERT: ਇਹ ਸ਼ਿਕਾਗੋ ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਟੋਇਟਾ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀਕਲ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ BERT ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ "ਲਾਈਟ" ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ।
- ਇਲੈਕਟ੍ਰਾ: ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨੇ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ "ਪੱਖਪਾਤੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
- ਸੁਧਾਰਕ: ਇਹ ਇੱਕ ਗੂਗਲ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤਾਂ, ਇਹਨਾਂ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਕੀ ਹਨ?
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਇਹ ਮਾਡਲ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਭਾਵਨਾ ਚੰਗੀ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ, ਉਹ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹੁੰਚ.
ਇੱਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, BERT ਅਤੇ RoBERTa ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ.
ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਏਜੰਟ
ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਹਨ।
ਉਹ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। GPT-3 ਅਤੇ BERT ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਚੈਟਬੋਟਸ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਰੁਝੇਵੇਂ ਭਰੇ ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਚੈਟਬੋਟਸ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ
ਅਸੀਂ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਬਦੌਲਤ ਅਸਧਾਰਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ, ਉਹ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ।
ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ OpenAI ਦਾ GPT-3, Facebook ਦਾ M2M-100, ਅਤੇ Google ਦਾ ਨਿਊਰਲ ਮਸ਼ੀਨ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਸ਼ਨ (NMT) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਿਆਂਦੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਹੁਣ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੈ.
ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ
ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨਾ ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਲੰਮੀ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਬਣਤਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ, BERT ਅਤੇ GPT-3 ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਉਹ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੀਡੀਆ, ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਪਯੋਗ ਹਨ।
ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ
ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਜਵਾਬ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨਾ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। GPT-3 ਅਤੇ BERT ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ।
ਇਹ ਮਾਡਲ ਇਨਪੁਟ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਚੁਣਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਮਾਡਲ ਇੰਪੁੱਟ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੂਝਵਾਨ ਵਰਤ ਕੇ ਸੰਭਵ ਹੈ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ.
ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਹੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਾਡੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਏਗਾ।
ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣਾ
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ, ਆਕਰਸ਼ਕ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਲੇਖ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪੋਸਟਾਂ, ਉਤਪਾਦ ਵਰਣਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, GPT-3 ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਾਡਲ ਹੈ.
ਇਹ ਅਜਿਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਖਰਚੇ ਬਚਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਆਪਣੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਪੀਚ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ
ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੋਵੇਂ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਮਾਡਲ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ, ਉਹ ਉੱਨਤ ਨੌਕਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬੋਲੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਟ ਕਰਨ ਲਈ। Wav2vec, Facebook AI ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।
ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਡੀਓ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਜਾਂ ਹੋਰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਕੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੀਆਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਵਧਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਰੈਪ-ਅੱਪ, ਭਵਿੱਖ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣਗੇ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਸਹਿਜ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਉਹ ਸਾਡੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ