د طبیعي ژبې پروسس کول (NLP) بدلون موندلی چې موږ څنګه د ماشینونو سره بوخت یو. اوس، زموږ ایپس او سافټویر کولی شي د انسان ژبه پروسس او درک کړي.
د مصنوعي استخباراتو د ډسپلین په توګه، NLP د کمپیوټر او خلکو ترمنځ د طبیعي ژبې تعامل تمرکز کوي.
دا د ماشینونو سره مرسته کوي چې د انساني ژبې تحلیل، پوهه او ترکیب وکړي، د غوښتنلیکونو ډیری برخه پرانیزي لکه د وینا پیژندنه، د ماشین ژباړه، جذب تحلیل, او chatbots.
دې په وروستیو کلونو کې خورا لوی پرمختګ کړی، ماشینونو ته اجازه ورکوي چې نه یوازې ژبه درک کړي بلکې په تخلیقي او مناسب ډول یې وکاروي.
پدې مقاله کې ، موږ به د NLP ژبې مختلف ماډلونه وګورو. نو، تعقیب کړئ، او راځئ چې د دې ماډلونو په اړه زده کړه وکړو!
1. BERT
BERT (د ټرانسفارمرونو څخه دوه اړخیزه کوډونکي نمایندګي) د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) ژبې ماډل دی. دا په 2018 کې د g لخوا رامینځته شوی او د ټرانسفارمر جوړښت پراساس دی ، a نوریال شبکه د ترتیب شوي ان پټ تشریح کولو لپاره جوړ شوی.
BERT د ژبې دمخه روزل شوی ماډل دی، پدې معنی چې دا د متن ډیټا په پراخه کچه روزل شوی ترڅو د طبیعي ژبې نمونې او جوړښت وپیژني.
BERT یو دوه اړخیز ماډل دی، پدې معنی چې دا کولی شي د کلمو شرایط او معنی د دوی پخوانیو او راتلونکو جملو پورې اړه ولري، دا د پیچلو جملو په معنی پوهیدو کې ډیر بریالي کوي.
دا څنګه کار کوی؟
غیر څارل شوي زده کړې د متن ډیټا په پراخه کچه د BERT روزنې لپاره کارول کیږي. BERT دا وړتیا ترلاسه کوي چې په یوه جمله کې ورک شوي ټکي کشف کړي یا د روزنې پرمهال د جملو طبقه بندي کړي.
د دې روزنې په مرسته، BERT کولی شي د لوړ کیفیت لرونکي سرایتونه تولید کړي چې د NLP په مختلفو دندو کې پلي کیدی شي، پشمول د احساساتو تحلیل، د متن درجه بندي، د پوښتنو ځوابونه، او نور.
برسیره پردې، BERT د یوې ځانګړې پروژې په اړه د کوچني ډیټاسیټ کارولو له لارې ښه کیدی شي ترڅو په ځانګړې توګه په دې کار تمرکز وکړي.
برټ چیرته کارول کیږي؟
BERT په مکرر ډول د مشهور NLP غوښتنلیکونو پراخه لړۍ کې کارول کیږي. ګوګل، د بیلګې په توګه، دا د دې لپاره کارولی چې د لټون انجنی پایلو دقت زیات کړي، پداسې حال کې چې فیسبوک دا د سپارښتنې الګوریتمونو د ښه کولو لپاره کارولې.
BERT د چیټبوټ احساساتو تحلیل، ماشین ژباړې، او د طبیعي ژبې فهم کې هم کارول شوی.
برسېره پردې، BERT په څو برخو کې استخدام شوي اکادمیک څیړنه په مختلفو دندو کې د NLP ماډلونو فعالیت ښه کولو لپاره کاغذونه. په ټولیز ډول، BERT د NLP اکاډمیکانو او متخصصینو لپاره یوه لازمي وسیله ګرځیدلې، او په ډسپلین کې د هغې نفوذ د لا زیاتیدو اټکل کیږي.
2. روبرټا
RoBERTa (په قوي توګه د غوره شوي BERT طریقه) د طبیعي ژبې پروسس کولو لپاره د ژبې ماډل دی چې په 2019 کې د فیسبوک AI لخوا خپور شوی. دا د BERT یوه پرمختللې نسخه ده چې هدف یې د اصلي BERT ماډل ځینې نیمګړتیاوې لرې کول دي.
RoBERTa د BERT په څیر روزل شوی و، پرته له دې چې RoBERTa د روزنې ډیر معلومات کاروي او د روزنې پروسې ته وده ورکوي ترڅو لوړ فعالیت ترلاسه کړي.
RoBERTa، لکه د BERT، د ژبې دمخه روزل شوی ماډل دی چې کیدای شي په یوه ټاکل شوي دنده کې د لوړ دقت د ترلاسه کولو لپاره ښه تنظیم شي.
دا څنګه کار کوی؟
RoBERTA د لوی مقدار متن ډیټا روزلو لپاره د ځان نظارت شوي زده کړې ستراتیژي کاروي. دا زده کوي چې په جملو کې د ورک شوي کلمو وړاندوینه وکړي او د روزنې په جریان کې په جلا ډلو کې جملې طبقه بندي کړي.
RoBERTA د ډیری پیچلي روزنې طریقې هم کاروي، لکه متحرک ماسک کول، د نوي معلوماتو عمومي کولو لپاره د ماډل ظرفیت لوړولو لپاره.
برسېره پردې، د دې دقت زیاتولو لپاره، RoBERta د ډیری سرچینو څخه د ډیټا لوی مقدار څخه ګټه پورته کوي، په شمول د ویکیپیډیا، عام کرال، او BooksCorpus.
موږ چیرته کولی شو RoBERta وکاروو؟
رابرټا عموما د احساساتو تحلیل، متن طبقه بندي کولو لپاره کارول کیږي. نومول شوی وجود پیژندنه، ماشین ژباړه، او د پوښتنو ځوابونه.
دا د غیر جوړښت شوي متن ډیټا څخه د اړونده لیدونو استخراج لپاره کارول کیدی شي لکه د ټولنیزو رسنیود مصرف کونکي بیاکتنې، خبر مقالې، او نورې سرچینې.
RoBERTa په نورو ځانګړو غوښتنلیکونو کې کارول شوی، لکه د اسنادو لنډیز، د متن جوړول، او د وینا پیژندنه، د دې دودیزو NLP دندو سربیره. دا د چیټ بوټونو ، مجازی معاونینو ، او نورو خبرو اترو AI سیسټمونو دقت ښه کولو لپاره هم کارول شوی.
3. OpenAI د GPT-3
GPT-3 (د تولید دمخه روزل شوی ټرانسفارمر 3) د OpenAI ژبې ماډل دی چې د ژورې زده کړې تخنیکونو په کارولو سره د انسان په څیر لیکل رامینځته کوي. GPT-3 د 175 ملیارد پیرامیټونو سره، د ژبې ترټولو لوی ماډلونه دي چې تر اوسه جوړ شوي.
دا ماډل د متن ډیټا په پراخه لړۍ کې روزل شوی و، پشمول د کتابونو، کاغذونو، او ویب پاڼو، او دا اوس کولی شي په مختلفو موضوعاتو کې مینځپانګې رامینځته کړي.
دا څنګه کار کوی؟
GPT-3 د غیر څارل شوي زده کړې طریقې په کارولو سره متن تولیدوي. دا پدې معنی ده چې ماډل په قصدي ډول د کوم ځانګړي دندې اجرا کولو لپاره ندي ښوول شوي ، مګر پرځای یې د متن ډیټا په لوی مقدار کې د نمونو په پام کې نیولو سره متن رامینځته کول زده کوي.
په کوچنیو، کاري مشخصو ډیټاسیټونو کې د روزنې په واسطه، ماډل ممکن بیا د ځانګړو دندو لکه د متن بشپړول یا د احساساتو تحلیل لپاره ښه تنظیم شي.
د کارونې ساحې
GPT-3 د طبیعي ژبې پروسس کولو په برخه کې ډیری غوښتنلیکونه لري. د متن بشپړول، د ژبې ژباړه، د احساساتو تحلیل، او نور غوښتنلیکونه د ماډل سره ممکن دي. GPT-3 د شعرونو، خبرونو کیسې، او کمپیوټر کوډ جوړولو لپاره هم کارول شوی.
یو له خورا احتمالي GPT-3 غوښتنلیکونو څخه د چیټ بوټونو او مجازی معاونینو رامینځته کول دي. ځکه چې ماډل کولی شي د انسان په څیر متن رامینځته کړي ، دا د خبرو اترو غوښتنلیکونو لپاره خورا مناسب دی.
GPT-3 د ویب سایټونو او ټولنیزو رسنیو پلیټ فارمونو لپاره مناسب مینځپانګې رامینځته کولو لپاره هم کارول شوي ، او همدارنګه د معلوماتو تحلیل او څیړنې کې د مرستې لپاره.
4. GPT-4
GPT-4 د OpenAI د GPT لړۍ کې ترټولو وروستي او پیچلي ژبې ماډل دی. د حیرانتیا وړ 10 ټریلیون پیرامیټونو سره، دا وړاندوینه کیږي چې د خپل مخکیني، GPT-3 څخه به ښه او غوره کار وکړي، او د نړۍ ترټولو پیاوړی AI ماډل شي.
دا څنګه کار کوی؟
GPT-4 د پیچلي په کارولو سره د طبیعي ژبې متن تولیدوي ژورې زده کړې الګوریتمونه. دا په پراخه متن ډیټا سیټ کې روزل کیږي چې پکې کتابونه ، ژورنالونه او ویب پا pagesې شاملې دي ، دا اجازه ورکوي چې په پراخه کچه موضوعاتو مینځپانګه رامینځته کړي.
برسېره پردې، په کوچنیو، کاري مشخصو ډیټاسیټونو کې د روزنې په واسطه، GPT-4 ممکن د ځانګړو دندو لکه د پوښتنې ځواب یا لنډیز لپاره ښه تنظیم شي.
د کارونې ساحې
د دې لوی اندازې او غوره وړتیاوو له امله، GPT-4 د غوښتنلیکونو پراخه ډولونه وړاندې کوي.
د دې ترټولو امید لرونکي کارونې د طبیعي ژبې پروسس کې دي ، چیرې چې دا کارول کیدی شي چیټ بوټونه رامینځته کړئ, مجازی معاونین، او د ژبې د ژباړې سیسټمونه د طبیعي ژبې ځوابونو تولید کولو توان لري چې د خلکو لخوا تولید شوي څخه تقریبا د توپیر وړ ندي.
GPT-4 کیدای شي په تعلیم کې هم وکارول شي.
دا مفهوم کیدای شي د ذہین ښوونې سیسټمونو رامینځته کولو لپاره وکارول شي چې د زده کونکي د زده کړې سټایل سره تطابق وړ وي او انفرادي فیډبیک او مرسته چمتو کړي. دا کولی شي د زده کړې کیفیت لوړولو کې مرسته وکړي او زده کړه د هرچا لپاره د لاسرسي وړ کړي.
5. XLNet
XLNet د ژبې نوښت ماډل دی چې په 2019 کې د کارنیګي میلون پوهنتون او د ګوګل AI څیړونکو لخوا رامینځته شوی. د دې جوړښت د ټرانسفارمر جوړښت پر بنسټ والړ دی، کوم چې په BERT او نورو ژبو ماډلونو کې هم کارول کیږي.
XLNet، له بلې خوا، د روزنې دمخه انقلابي ستراتیژي وړاندې کوي چې دا د دې وړتیا ورکوي چې د طبیعي ژبې پروسس کولو مختلف دندو کې نورو ماډلونو ته وده ورکړي.
دا څنګه کار کوی؟
XLNet د اتوماتیک ریګریسیو ژبې ماډلینګ طریقې په کارولو سره رامینځته شوی ، کوم چې د مخکینیو ټکو پراساس د متن ترتیب کې د راتلونکي کلمې وړاندوینه پکې شامله ده.
له بلې خوا، XLNet یو دوه اړخیز میتود غوره کوي چې په یوه جمله کې د کلمو ټول احتمالي اجازې ارزوي، د نورو ژبو ماډلونو سره مخالف چې د کیڼ څخه ښي یا ښیې څخه کیڼ طریقه کاروي. دا د دې توان ورکوي چې د اوږدې مودې کلمې اړیکې ونیسي او ډیر دقیق وړاندوینې وکړي.
XLNet د انقلابي روزنې دمخه ستراتیژۍ سربیره پیچلي تخنیکونه لکه نسبي موقعیتي کوډ کول او د برخې کچې تکرار میکانیزم سره یوځای کوي.
دا ستراتیژۍ د ماډل په ټولیز فعالیت کې مرسته کوي او دا توان ورکوي چې د طبیعي ژبې پروسس کولو پراخه لړۍ اداره کړي، لکه د ژبې ژباړه، د احساساتو تحلیل، او د نوم ادارې پیژندنه.
د XLNet لپاره د کارونې ساحې
د XLNet پیچلي ځانګړتیاوې او تطابق دا د طبیعي ژبې پروسس کولو غوښتنلیکونو پراخه لړۍ لپاره مؤثره وسیله ګرځوي، پشمول د چیټ بوټس او مجازی معاونین، د ژبې ژباړه، او د احساساتو تحلیل.
د دې روان پرمختګ او د سافټویر او ایپسونو سره یوځای کول به یقینا په راتلونکي کې د حتی ډیر زړه راښکونکي کارونې قضیې پایله ولري.
6. الیکټرا
ELECTRA د طبیعي ژبې د پروسس کولو یو عصري ماډل دی چې د ګوګل څیړونکو لخوا رامینځته شوی. دا د "په مؤثره توګه د کوډ کونکي زده کول چې د ټوکن ځای په ځای کول په سمه توګه طبقه بندي کوي" لپاره ولاړ دی او د دې غیر معمولي دقت او سرعت لپاره مشهور دی.
دا څنګه کار کوی؟
ELECTRA د تولید شوي ټوکنونو سره د متن ترتیب ټوکنونو یوې برخې ځای په ځای کولو سره کار کوي. د ماډل هدف په سمه توګه وړاندوینه کول دي چې ایا هر بدیل نښه قانوني ده یا جعل. ELECTRA د پایلې په توګه د متن ترتیب کې د کلمو ترمینځ د متناسب اتحادیې ذخیره کول زده کوي.
برسېره پردې، ځکه چې ELECTRA د حقیقي ماسک کولو پر ځای غلط ټکنونه رامینځته کوي، دا ممکن د پام وړ لوی روزنیز سیټونه او د روزنې دورې په کار واچوي پرته له دې چې ورته اضافي اندیښنو تجربه کړي چې معیاري ماسک شوي ژبې ماډلونه یې کوي.
د کارونې ساحې
ELECTRA د احساساتو تحلیل لپاره هم کارول کیدی شي، کوم چې د متن احساساتي ټون پیژندلو ته اړتیا لري.
د دې وړتیا سره چې د ماسک شوي او بې نقاب شوي متن دواړو څخه زده کړي، ELECTRA کیدای شي د دقیق احساساتو تحلیلي ماډلونو رامینځته کولو لپاره وکارول شي چې کولی شي ژبني فرعي ټکي په ښه توګه درک کړي او ډیر معنی لرونکي بصیرت وړاندې کړي.
7.T5
T5، یا د متن څخه د متن لیږد لیږدونکی، د ګوګل AI ژبې ټرانسفارمر پر بنسټ د ژبې ماډل دی. دا موخه داده چې د طبیعي ژبې پروسس کولو مختلف کارونه ترسره کړي چې په انعطاف ډول د ان پټ متن ته د محصول متن ته ژباړل کیږي.
دا څنګه کار کوی؟
T5 د ټرانسفارمر جوړښت کې جوړ شوی او د متن ډیټا په پراخه کچه د غیر څارل شوي زده کړې په کارولو سره روزل شوی. T5، د پخوانیو ژبو ماډلونو برعکس، په مختلفو دندو روزل کیږي، په شمول د ژبې پوهه، د پوښتنې ځواب، لنډیز، او ژباړه.
دا T5 ته د دې وړتیا ورکوي چې په لږ کاري ځانګړي ان پټ کې ماډل ښه تنظیم کولو سره ډیری دندې ترسره کړي.
T5 چیرته کارول کیږي؟
T5 د طبیعي ژبې پروسس کې ډیری احتمالي غوښتنلیکونه لري. دا ممکن د چیټ بوټونو ، مجازی معاونینو ، او نورو خبرو اترو AI سیسټمونو رامینځته کولو لپاره وکارول شي چې د طبیعي ژبې ان پټ ته د پوهیدو او ځواب ویلو وړ وي. T5 کیدای شي د فعالیتونو لپاره هم وکارول شي لکه د ژبې ژباړه، لنډیز، او د متن بشپړول.
T5 د ګوګل لخوا خلاص سرچینه چمتو شوې او د NLP ټولنې لخوا په پراخه کچه د مختلف غوښتنلیکونو لکه متن کټګورۍ ، پوښتنو ځوابونو ، او ماشین ژباړې لپاره منل شوې.
8. PaLM
PaLM (د لارې ژبې ماډل) د ژبې پرمختللي ماډل دی چې د ګوګل AI ژبې لخوا رامینځته شوی. دا د طبیعي ژبې پروسس کولو ماډلونو فعالیت ته وده ورکول دي ترڅو د ژبې د پیچلو کارونو لپاره مخ په ډیریدونکي غوښتنې پوره کړي.
دا څنګه کار کوی؟
د نورو ډیرو ښه خوښ شوي ژبې ماډلونو سره ورته، لکه BERT او GPT، PaLM د ټرانسفارمر پر بنسټ ماډل دی. په هرصورت، د دې ډیزاین او روزنې میتودولوژي دا د نورو ماډلونو څخه جلا کوي.
د فعالیت او عمومي کولو مهارتونو ته وده ورکولو لپاره، PaLM د څو کاري زده کړې تمثیل په کارولو سره روزل کیږي چې ماډل ته وړتیا ورکوي چې په ورته وخت کې د ډیری ننګونو څخه زده کړي.
موږ چیرته PaLM کاروو؟
پام د مختلف NLP دندو لپاره کارول کیدی شي ، په ځانګړي توګه هغه چې د طبیعي ژبې ژورې پوهاوي ته اړتیا لري. دا د احساساتو تحلیل، پوښتنو ته ځواب، د ژبې ماډلینګ، د ماشین ژباړې، او ډیری نورو شیانو لپاره ګټور دی.
د مختلف برنامو او وسیلو لکه چیټ بوټس ، مجازی معاونین ، او د غږ پیژندنې سیسټمونو د ژبې پروسس کولو مهارتونو ته وده ورکولو لپاره ، دا په دوی کې هم اضافه کیدی شي.
په ټولیز ډول، PaLM یوه هیله منده ټیکنالوژي ده چې د ژبې د پروسس کولو ظرفیتونو د کچې لوړولو لپاره د دې وړتیا له امله د ممکنه غوښتنلیکونو پراخه لړۍ لري.
پایله
په نهایت کې ، د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) هغه لاره بدله کړې چې موږ یې د ټیکنالوژۍ سره بوخت یو، موږ ته اجازه راکوي چې د ماشینونو سره د انسان په څیر خبرې وکړو.
NLP د وروستي پرمختګونو له امله د پخوا په پرتله خورا دقیق او مؤثره وده کړې ماشین زده کړهپه ځانګړې توګه د ژبې د لوی ماډلونو په جوړولو کې لکه GPT-4، RoBERTA، XLNet، ELECTRA، او PaLM.
لکه څنګه چې NLP پرمختګ کوي، موږ ممکن تمه وکړو چې د ژبې نور پیاوړي او پیچلي ماډلونه په زیاتیدونکي توګه راڅرګند شي، د دې وړتیا سره چې موږ څنګه د ټیکنالوژۍ سره اړیکه ونیسو، یو بل سره اړیکه ونیسو، او د انساني ژبې پیچلتیا درک کړو.
یو ځواب ورکړئ ووځي