ایا تاسو پوهیږئ چې کمپیوټر کولی شي متنونه تولید کړي چې نږدې ورته ورته وي هغه څه چې انسانان یې لیکلی شي؟
په AI کې د پرمختګونو څخه مننه موږ د لوی ژبې ماډلونو کې د څپې شاهدان یو.
اوس، دوی په بې ساري پیمانه کار کوي!
موږ کولی شو دا ماډلونه په مختلف زړه پورې قضیو کې وکاروو. پدې مقاله کې به موږ د لوی ژبې ماډلونو ځینې په زړه پوري غوښتنلیکونه وګورو.
موږ د لوی ژبې ماډلونو څخه څه معنی لرو؟
د ژبې لوی ماډلونه د AI ماډلونه دي چې د انساني ژبې تشریح او رامینځته کولو لپاره رامینځته شوي. دا ماډلونه د ماشین زده کړې پرمختللي طریقې کاروي.
د مثال په توګه، دوی کاروي ژوره زده کړه د متن ډیټا لوی مقدار معاینه کول. او، دوی د طبیعي ژبې نمونې او جوړښتونه پوهیږي.
ماډلونه په لوی ډیټاسیټونو لکه کتابونو، کاغذونو، او ویب پاڼو کې روزل شوي. په دې توګه، دوی کولی شي د انساني ژبې پیچلتیاوې درک کړي. نو، دوی کولی شي هغه مینځپانګه رامینځته کړي چې د انسان لخوا لیکل شوي موادو څخه توپیر نلري.
د دې ژبې ماډل ځینې مثالونه څه دي؟
- GPT-3:دا د OpenAI لخوا رامینځته شوی د ژبې عصري ماډل دی چې د متن تولید ، پوښتنو ځوابونو ، او د نورو NLP مختلف کارونو وړتیا لري.
- BERT: دا د ژبې قوي ماډل دی چې لخوا رامینځته شوی د ګوګل چې کیدای شي د ځینو دندو لپاره وکارول شي، لکه د پوښتنې ځواب او د ژبې ژباړه.
- XLNet: دا پرمختللې ژبې ماډل د ګوګل او کارنیګي میلون پوهنتون لخوا رامینځته شوی او د ریښتیني ژبې د پوهاوي او تولید لوړولو لپاره د نوي روزنې تخنیک څخه کار اخلي.
- روبرټا: د دې ژبې ماډل د فیسبوک لخوا رامینځته شوی او د BERT جوړښت پراساس دی. دا په مختلفو غوښتنلیکونو کې د طبیعي ژبې پروسس کولو کې د پام وړ فعالیت ترلاسه کړی.
- T5: د متن څخه د متن لیږد لیږدونکي لخوا رامینځته شوی د ګوګل او کیدای شي د مختلفو موخو لپاره جوړ شي چې د طبیعي ژبې پروسس پکې شامل وي.
- GShard: ګوګل د توزیع شوي روزنې چوکاټ رامینځته کړی چې د لوی کچې ژبې ماډلونو روزنې لپاره کارول کیدی شي.
- میګاترون: د NVIDIA's د لوړ فعالیت ژبې ماډل روزنې سیسټم، کوم چې کولی شي تر 8.3 ملیارد پیرامیټونو سره ماډلونه وروزي.
- البرټ: دا د BERT یو ډیر اغیزمن او د توزیع وړ "لائٹ" نسخه ده چې په شیکاګو کې د ګوګل او ټیوټا ټیکنالوژیک انسټیټیوټ لخوا رامینځته شوې.
- برښنا: ګوګل او سټینفورډ پوهنتون د ژبې ماډل رامینځته کړی چې د روزنې دمخه نوې ستراتیژي کاروي چې د "تبعیض دمخه روزنې" په نوم یادیږي ترڅو د لاندې کارونو په اړه خپل فعالیت ته وده ورکړي.
- اصلاح کونکي: دا د ګوګل ژبې ماډل دی چې د پاملرنې ډیر اغیزمن میکانیزم کار کوي ترڅو د ګړندي انګیرنې سره د لوی ماډلونو روزنه وړ کړي.
نو، د دې لوی ژبې ماډلونو کارولو قضیې څه دي؟
د لویې ژبې ماډلونو د پام وړ کارونې قضیې
د احساس تحلیل
دا ماډل کولی شي متن ارزونه وکړي او پریکړه وکړي چې آیا احساسات ښه، منفي، یا بې طرفه دي. ډیری وختونه، دوی د طبیعي ژبې پروسس او کار کوي ماشین زده کړه د دې کولو لپاره لارې چارې.
په یوه جمله کې د کلمو د شرایطو او معنی د پیژندلو لپاره د دوی د وړتیا له امله، د BERT او RoBERta په څیر ماډلونه په کار ګمارل شوي. جذب تحلیل.
د احساساتو تحلیل د ژبې ماډلونو سره په زیاتیدونکي توګه دقیق او اغیزمن کیږي. موږ کولی شو د احساساتو تحلیل په پراخه سکتورونو لکه بازارموندنه ، پیرودونکي خدمت او نور ډیر څه کې وکاروو.
Chatbots او د خبرو اترو اجنټان
د خبرو اترو اجنټان او چیټ بوټ د غوښتنلیکونو په پراخه لړۍ کې مشهور کیږي. موږ دا د پیرودونکو خدماتو او پلور او همدارنګه تعلیم او روغتیا پاملرنې کې کاروو. د ژبې لوی ماډلونه د دې سیسټمونو په زړه کې دي.
دوی کولی شي په طبیعي ژبه د انسان انډول تشریح او ځواب ورکړي. ماډلونه لکه GPT-3 او BERT اکثرا په چیټ بوټونو کې ګمارل کیږي ترڅو ډیر ښکیل ځوابونه رامینځته کړي.
دا ماډلونه د متن ډیټا په لوی مقدار کې روزل شوي. دوی کولی شي د انساني ژبې نمونې او جوړښتونه درک او تقلید کړي. Chatbots کولی شي د پام وړ د پیرودونکو ښکیلتیا ته وده ورکړي.
ژبه ژباړه
موږ کولی شو متن له یوې ژبې څخه بلې ژبې ته په غیر معمولي دقت سره وژباړو چې د لوی ژبې ماډلونو څخه مننه. دا ماډلونه د څو ژبو پیچلتیاوې پوهیږي. او، دوی د څو ژبو متن ډیټا په پراخه کچه روزل شوي له یو بل سره تړاو لري.
د ژبې د ژباړې مشهور ماډلونه د OpenAI GPT-3، د فیسبوک M2M-100، او د ګوګل د عصبي ماشین ژباړه (NMT) شامل دي. د دې ماډلونو لخوا رامینځته شوي انقلابي بدلونونو له امله ، اوس د نړۍ له خلکو سره اړیکه خورا ساده ده.
د متن لنډیز
د متن لنډیز کول د لنډیز لپاره د اوږد متن کمولو پروسه ده پداسې حال کې چې مهم ټکي ساتل کیږي. د ژبې لوی ماډلونه کولی شي د متن جوړښت معاینه او درک کړي. دا دوی ته وړتیا ورکوي چې دقیق لنډیز چمتو کړي، دوی په دې برخه کې خورا ګټور کوي.
د متن لنډیز دندو لپاره، ماډلونه لکه BERT او GPT-3، ځای پرځای شوي دي. دوی د لنډیزونو په تولید کې د پام وړ اغیزمنتوب ښیې چې د سند اصلي نظرونه پوښي.
موږ کولی شو د اوږد متن څخه معلومات راټول کړو چې په رسنیو، قانون او تعلیم کې حیاتي غوښتنلیکونه لري.
د پوښتنې ځواب
د پوښتنې سره د ماشین چمتو کول او د مناسب ځواب سره تمه کول د طبیعي ژبې پروسس کولو کې د پوښتنې ځواب ویل کیږي. د ژبې لوی ماډلونه لکه GPT-3 او BERT د دې هدف په پام کې نیولو سره رامینځته شوي.
دا ماډلونه د ننوتلو پوښتنې معاینه کوي او د ډیټا څخه خورا اړونده معلومات غوره کوي.
دا ماډلونه د ننوتلو پوښتنې معاینه کوي او د ډیرو معلوماتو څخه خورا اړین معلومات غوره کوي. دا د پیچلو په کارولو سره ممکنه ده نوریال شبکې.
د دې ماډلونو په ځواک سره، موږ کولی شو د پیچلو مسلو د حل لپاره سیسټمونه رامینځته کړو. دا به زموږ د زده کړې او تصمیم نیولو ظرفیت ته وده ورکړي.
د منځپانګې جوړول او د متن تولید
د ژبې لوی ماډلونه د مختلفو سکټورونو لپاره لوړ کیفیت لرونکي، ښکیل مواد تولیدوي. دا ماډل کولی شي مقالې، د ټولنیزو رسنیو پوسټونه، د محصول توضیحات، او نور ډیر څه ترتیب کړي. د مثال په توګه، GPT-3 په دې قضیه کې یو مشهور ماډل دی.
دا هغه مواد رامینځته کوي چې د انسانانو لخوا لیکل شوي متن څخه توپیر کول ستونزمن دي. د دې ماډلونو په کارولو سره، شرکتونه کولی شي وخت او لګښتونه خوندي کړي. دوی کولی شي د خپلو لیدونکو سره خورا اسانه اړیکه ونیسي.
د وینا پیژندنه او د وینا څخه متن لیږد
د وینا پیژندنه او د وینا څخه متن لیږد دواړه د لوی ژبې ماډلونه کاروي.
دا ماډلونه، په ځانګړې توګه، د آډیو معلوماتو په اړه روزل شوي. او، دوی پرمختللي کار کوي د ماشین زده کړې الګوریتمونه په متن کې خبرې شوي ټکي په سمه توګه لیږدول. Wav2vec، د فیسبوک AI لخوا رامینځته شوی، د ژبې ماډل یوه بیلګه ده چې د وینا پیژندنې لپاره کارول کیږي.
دا ماډل روزل شوی ترڅو د آډیو آډیو څخه اړونده ځانګړتیاوې وپیژني او استخراج کړي. دا د وینا پیژندنې یا نورو طبیعي ژبې پروسس کولو دندو لپاره کارول کیدی شي.
شرکتونه کولی شي د دوی د لیږد خدماتو کیفیت او سرعت لوړ کړي پداسې حال کې چې لګښتونه کموي او د لوی ژبې ماډلونو په کارولو سره موثریت لوړوي.
بشپړ کړئ، راتلونکی څنګه ښکاري؟
د ژبې لوی ماډلونه به په مختلفو صنعتونو کې مهم رول ولوبوي. څیړونکي او پراختیا کونکي هڅه کوي چې دا ماډلونه نور هم پیاوړي کړي.
موږ کولی شو د شرایطو ښه پوهاوی او د موثریت او دقت وده وکړو. همچنان ، موږ کولی شو په مختلف پلیټ فارمونو کې د ډیر هوښیار او بې سیمه کارونکي تجربې څخه ګټه پورته کړو.
دوی کولی شي هغه لاره بدله کړي چې موږ ورسره اړیکه ونیسو او د ټیکنالوژۍ سره ښکیل شو.
یو ځواب ورکړئ ووځي