Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) zmieniło sposób, w jaki angażujemy się w pracę z maszynami. Teraz nasze aplikacje i oprogramowanie mogą przetwarzać i rozumieć ludzki język.
Jako dyscyplina sztucznej inteligencji, NLP koncentruje się na interakcji języka naturalnego między komputerami a ludźmi.
Pomaga maszynom analizować, rozumieć i syntetyzować ludzki język, otwierając mnóstwo aplikacji, takich jak rozpoznawanie mowy, tłumaczenie maszynowe, Analiza nastrojówi chatbotów.
W ostatnich latach dokonał ogromnego rozwoju, umożliwiając maszynom nie tylko rozumienie języka, ale także kreatywne i odpowiednie wykorzystanie go.
W tym artykule przyjrzymy się różnym modelom językowym NLP. Więc śledź dalej i poznajmy te modele!
1.BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to najnowocześniejszy model językowy oparty na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Został stworzony w 2018 roku przez firmę g i jest oparty na architekturze Transformer, a sieci neuronowe zbudowany do interpretacji danych sekwencyjnych.
BERT jest wstępnie wytrenowanym modelem języka, co oznacza, że został przeszkolony na ogromnych ilościach danych tekstowych w celu rozpoznawania wzorców i struktury języka naturalnego.
BERT jest modelem dwukierunkowym, co oznacza, że może uchwycić kontekst i znaczenie słów w zależności zarówno od ich poprzednich, jak i następujących po nich wyrażeń, dzięki czemu skuteczniej rozumie znaczenie skomplikowanych zdań.
Jak to działa?
Uczenie bez nadzoru jest wykorzystywane do szkolenia BERT na ogromnych ilościach danych tekstowych. BERT zyskuje możliwość wykrywania brakujących słów w zdaniu lub kategoryzowania zdań podczas treningu.
Za pomocą tego szkolenia BERT może tworzyć wysokiej jakości osadzenie, które można zastosować do różnych zadań NLP, w tym do analizy nastrojów, kategoryzacji tekstu, odpowiadania na pytania i innych.
Ponadto BERT można ulepszyć w konkretnym projekcie, wykorzystując mniejszy zestaw danych, aby skoncentrować się konkretnie na tym zadaniu.
Gdzie jest używany Bert?
BERT jest często wykorzystywany w wielu popularnych aplikacjach NLP. Na przykład Google wykorzystał go do zwiększenia dokładności wyników swojej wyszukiwarki, podczas gdy Facebook wykorzystał go do ulepszenia swoich algorytmów rekomendacji.
BERT był również wykorzystywany w analizie nastrojów chatbota, tłumaczeniu maszynowym i rozumieniu języka naturalnego.
Ponadto BERT był zatrudniony w kilku badania naukowe dokumenty mające na celu poprawę wydajności modeli NLP w różnych zadaniach. Ogólnie rzecz biorąc, BERT stał się nieodzownym narzędziem dla naukowców i praktyków NLP, a jego wpływ na dyscyplinę ma jeszcze wzrosnąć.
2.Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) to model językowy do przetwarzania języka naturalnego wydany przez Facebook AI w 2019 roku. Jest to ulepszona wersja BERT, której celem jest przezwyciężenie niektórych wad oryginalnego modelu BERT.
RoBERTa trenowano w sposób podobny do BERT, z tą różnicą, że RoBERTa wykorzystuje więcej danych treningowych i usprawnia proces treningu, aby uzyskać wyższą wydajność.
RoBERTa, podobnie jak BERT, to wstępnie wytrenowany model językowy, który można precyzyjnie dostroić, aby osiągnąć wysoką dokładność w danym zadaniu.
Jak to działa?
RoBERTa wykorzystuje samonadzorowaną strategię uczenia się do trenowania na dużej ilości danych tekstowych. Podczas treningu uczy się przewidywać brakujące słowa w zdaniach i kategoryzować frazy w odrębne grupy.
RoBERTa wykorzystuje również kilka wyrafinowanych podejść szkoleniowych, takich jak dynamiczne maskowanie, aby zwiększyć zdolność modelu do uogólniania na nowe dane.
Ponadto, aby zwiększyć dokładność, RoBERTa wykorzystuje ogromną ilość danych z kilku źródeł, w tym Wikipedii, Common Crawl i BooksCorpus.
Gdzie możemy używać RoBERTa?
Roberta jest powszechnie używana do analizy nastrojów, kategoryzacji tekstu, nazwany podmiot identyfikacja, tłumaczenie maszynowe i odpowiadanie na pytania.
Można go użyć do wyodrębnienia odpowiednich spostrzeżeń z nieustrukturyzowanych danych tekstowych, takich jak Media społecznościowe, opinie konsumentów, artykuły z wiadomościami i inne źródła.
RoBERTa została wykorzystana w bardziej specyficznych zastosowaniach, takich jak streszczanie dokumentów, tworzenie tekstu i rozpoznawanie mowy, oprócz tych konwencjonalnych zadań NLP. Został również wykorzystany do poprawy dokładności chatbotów, wirtualnych asystentów i innych konwersacyjnych systemów AI.
3. GPT-3 OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) to model języka OpenAI, który generuje pismo podobne do ludzkiego przy użyciu technik głębokiego uczenia się. GPT-3 to jeden z największych modeli językowych, jakie kiedykolwiek zbudowano, ze 175 miliardami parametrów.
Model został przeszkolony w zakresie szerokiego zakresu danych tekstowych, w tym książek, dokumentów i stron internetowych, i może teraz tworzyć treści na różne tematy.
Jak to działa?
GPT-3 generuje tekst przy użyciu metody uczenia się bez nadzoru. Oznacza to, że model nie jest celowo uczony wykonywania określonego zadania, ale zamiast tego uczy się tworzyć tekst, zauważając wzorce w ogromnych ilościach danych tekstowych.
Ucząc go na mniejszych, specyficznych dla zadań zestawach danych, model można następnie dostosować do określonych zadań, takich jak uzupełnianie tekstu lub analiza tonacji.
Obszary użytkowania
GPT-3 ma kilka zastosowań w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego. Model umożliwia uzupełnianie tekstu, tłumaczenie na język, analizę nastrojów i inne zastosowania. GPT-3 był również używany do tworzenia poezji, wiadomości i kodu komputerowego.
Jednym z najbardziej potencjalnych zastosowań GPT-3 jest tworzenie chatbotów i wirtualnych asystentów. Ponieważ model może tworzyć tekst podobny do ludzkiego, doskonale nadaje się do zastosowań konwersacyjnych.
GPT-3 był również używany do generowania dostosowanych treści na strony internetowe i platformy mediów społecznościowych, a także do pomocy w analizie danych i badaniach.
4.GPT-4
GPT-4 to najnowszy i najbardziej wyrafinowany model językowy z serii GPT OpenAI. Przewiduje się, że ze zdumiewającymi 10 bilionami parametrów przewyższy i przewyższy swojego poprzednika, GPT-3, i stanie się jednym z najpotężniejszych modeli AI na świecie.
Jak to działa?
GPT-4 generuje tekst w języku naturalnym przy użyciu wyrafinowanych algorytmy głębokiego uczenia się. Jest przeszkolony w zakresie ogromnego zestawu danych tekstowych, który obejmuje książki, czasopisma i strony internetowe, co pozwala na tworzenie treści na szeroki zakres tematów.
Ponadto, ucząc go na mniejszych, specyficznych dla zadań zestawach danych, GPT-4 można dostosować do określonych zadań, takich jak odpowiadanie na pytania lub podsumowywanie.
Obszary użytkowania
Ze względu na swoje ogromne rozmiary i doskonałe możliwości, GPT-4 oferuje szeroką gamę zastosowań.
Jednym z jego najbardziej obiecujących zastosowań jest przetwarzanie języka naturalnego, do którego można go wykorzystać rozwijać chatboty, wirtualni asystenci i systemy tłumaczeń językowych zdolne do generowania odpowiedzi w języku naturalnym, które są prawie nie do odróżnienia od odpowiedzi generowanych przez ludzi.
GPT-4 może być również wykorzystany w edukacji.
Koncepcję tę można wykorzystać do opracowania inteligentnych systemów korepetycji, które będą w stanie dostosować się do stylu uczenia się ucznia i zapewnić zindywidualizowaną informację zwrotną i pomoc. Może to pomóc w podniesieniu jakości edukacji i uczynieniu nauki bardziej dostępną dla wszystkich.
5. XLNet
XLNet to innowacyjny model językowy stworzony w 2019 roku przez badaczy z Carnegie Mellon University i Google AI. Jego architektura oparta jest na architekturze transformatora, która jest również wykorzystywana w BERT i innych modelach językowych.
Z drugiej strony XLNet prezentuje rewolucyjną strategię przedtreningową, która pozwala mu prześcignąć inne modele w różnorodnych zadaniach związanych z przetwarzaniem języka naturalnego.
Jak to działa?
XLNet został stworzony przy użyciu autoregresywnego podejścia do modelowania języka, które obejmuje przewidywanie następnego słowa w sekwencji tekstu na podstawie poprzednich.
Z drugiej strony XLNet przyjmuje metodę dwukierunkową, która ocenia wszystkie potencjalne permutacje słów we frazie, w przeciwieństwie do innych modeli językowych, które wykorzystują podejście od lewej do prawej lub od prawej do lewej. Umożliwia to wychwytywanie długoterminowych relacji między słowami i dokonywanie dokładniejszych prognoz.
XLNet łączy wyrafinowane techniki, takie jak kodowanie względnej pozycji i mechanizm powtarzania na poziomie segmentu, a także rewolucyjną strategię wstępnego szkolenia.
Strategie te przyczyniają się do ogólnej wydajności modelu i umożliwiają mu obsługę szerokiego zakresu zadań przetwarzania języka naturalnego, takich jak tłumaczenie języka, analiza tonacji i identyfikacja nazwanych jednostek.
Obszary użytkowania dla XLNet
Zaawansowane funkcje i możliwości dostosowania XLNet sprawiają, że jest to skuteczne narzędzie dla szerokiej gamy aplikacji do przetwarzania języka naturalnego, w tym chatbotów i asystentów wirtualnych, tłumaczeń językowych i analizy nastrojów.
Jego ciągły rozwój i integracja z oprogramowaniem i aplikacjami prawie na pewno zaowocuje jeszcze bardziej fascynującymi zastosowaniami w przyszłości.
6. ELEKTRA
ELECTRA to najnowocześniejszy model przetwarzania języka naturalnego stworzony przez badaczy Google. Oznacza to „Efektywne uczenie się kodera, który dokładnie klasyfikuje wymiany tokenów” i jest znane ze swojej wyjątkowej dokładności i szybkości.
Jak to działa?
ELECTRA działa na zasadzie zamiany części tokenów sekwencji tekstowej wyprodukowanymi tokenami. Celem modelu jest prawidłowe prognozowanie, czy każdy token zastępczy jest zgodny z prawem, czy też jest fałszerstwem. W rezultacie ELECTRA uczy się efektywniej przechowywać powiązania kontekstowe między słowami w sekwencji tekstu.
Co więcej, ponieważ ELECTRA tworzy fałszywe tokeny zamiast maskować rzeczywiste, może wykorzystywać znacznie większe zestawy treningowe i okresy treningowe bez doświadczania tych samych problemów związanych z nadmiernym dopasowaniem, jakie mają standardowe modele języka maskowanego.
Obszary użytkowania
ELECTRA może być również wykorzystana do analizy sentymentu, która polega na określeniu emocjonalnego tonu tekstu.
Dzięki możliwości uczenia się zarówno z zamaskowanego, jak i niezamaskowanego tekstu, ELECTRA może zostać wykorzystana do stworzenia dokładniejszych modeli analizy nastrojów, które mogą lepiej zrozumieć subtelności językowe i dostarczyć bardziej znaczących spostrzeżeń.
7.T5
T5, czyli Text-to-Text Transfer Transformer, to model językowy oparty na transformatorze Google AI Language. Jest przeznaczony do wykonywania różnych zadań przetwarzania języka naturalnego poprzez elastyczne tłumaczenie tekstu wejściowego na tekst wyjściowy.
Jak to działa?
T5 jest zbudowany na architekturze Transformer i został przeszkolony przy użyciu uczenia bez nadzoru na ogromnej ilości danych tekstowych. T5, w przeciwieństwie do poprzednich modeli językowych, jest szkolony w zakresie różnych zadań, w tym rozumienia języka, odpowiadania na pytania, streszczania i tłumaczenia.
Dzięki temu T5 może wykonywać wiele zadań, dostrajając model przy mniej specyficznych danych wejściowych.
Gdzie używa T5?
T5 ma kilka potencjalnych zastosowań w przetwarzaniu języka naturalnego. Może być używany do tworzenia chatbotów, wirtualnych asystentów i innych konwersacyjnych systemów AI zdolnych do rozumienia i reagowania na język naturalny. T5 może być również wykorzystywany do czynności takich jak tłumaczenie, streszczanie i uzupełnianie tekstu.
T5 został udostępniony jako open source przez Google i został szeroko przyjęty przez społeczność NLP do różnych zastosowań, takich jak kategoryzacja tekstu, odpowiadanie na pytania i tłumaczenie maszynowe.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) to zaawansowany model językowy stworzony przez Google AI Language. Ma na celu poprawę wydajności modeli przetwarzania języka naturalnego w celu zaspokojenia rosnącego zapotrzebowania na bardziej skomplikowane zadania językowe.
Jak to działa?
Podobnie jak wiele innych popularnych modeli językowych, takich jak BERT i GPT, PaLM jest modelem opartym na transformatorze. Jednak jego konstrukcja i metodologia szkolenia odróżniają go od innych modeli.
Aby poprawić wydajność i umiejętności uogólniania, PaLM jest szkolony przy użyciu paradygmatu uczenia się wielozadaniowego, który umożliwia modelowi jednoczesne uczenie się z wielu wyzwań.
Gdzie używamy PaLM?
Palm może być używany do różnych zadań NLP, zwłaszcza tych, które wymagają głębokiego zrozumienia języka naturalnego. Przydaje się do analizy nastrojów, odpowiadania na pytania, modelowania języka, tłumaczenia maszynowego i wielu innych rzeczy.
Aby poprawić umiejętności przetwarzania języka w różnych programach i narzędziach, takich jak chatboty, wirtualni asystenci i systemy rozpoznawania głosu, można je również dodać.
Ogólnie rzecz biorąc, PaLM jest obiecującą technologią o szerokim zakresie możliwych zastosowań ze względu na jej zdolność do skalowania możliwości przetwarzania języka.
Wnioski
Wreszcie, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) zmieniło sposób, w jaki angażujemy się w technologię, umożliwiając nam rozmawianie z maszynami w bardziej ludzki sposób.
NLP stało się dokładniejsze i wydajniejsze niż kiedykolwiek wcześniej dzięki niedawnym przełomom uczenie maszynowe, zwłaszcza w konstrukcji wielkoskalowych modeli językowych, takich jak GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA i PaLM.
W miarę postępu NLP możemy spodziewać się pojawiania coraz potężniejszych i bardziej wyrafinowanych modeli językowych, które mogą zmienić sposób, w jaki łączymy się z technologią, komunikujemy się ze sobą i rozumiemy złożoność ludzkiego języka.
Dodaj komentarz