Você sabia que os computadores podem produzir textos quase idênticos aos que os humanos podem escrever?
Graças aos avanços na IA, estamos testemunhando uma onda nos modelos de linguagem Large.
Agora, eles estão trabalhando em uma escala sem precedentes!
Podemos usar esses modelos em uma variedade de casos interessantes. Neste artigo, veremos algumas das aplicações interessantes de modelos de linguagem grandes.
O que queremos dizer com grandes modelos de linguagem?
Os modelos de linguagem grandes são modelos de IA desenvolvidos para interpretar e criar a linguagem humana. Esses modelos empregam abordagens avançadas de aprendizado de máquina.
Por exemplo, eles usam deep learning para examinar grandes volumes de dados de texto. E eles entendem padrões e estruturas de linguagem natural.
Os modelos são treinados em conjuntos de dados massivos, como livros, artigos e páginas da web. Dessa forma, eles podem compreender as complexidades da linguagem humana. Assim, eles podem criar conteúdo indistinguível de material escrito por humanos.
Quais são alguns exemplos desses modelos de linguagem?
- GPT-3:Este é um modelo de linguagem de ponta criado pela OpenAI que é capaz de geração de texto, resposta a perguntas e uma variedade de outras tarefas de NLP.
- BERT: Este é um modelo de linguagem potente criado por Google que pode ser usado para algumas tarefas, como resposta a perguntas e tradução de idiomas.
- XLNet: Este modelo avançado de linguagem foi criado pelo Google e pela Carnegie Mellon University e faz uso de uma nova técnica de treinamento para aprimorar sua compreensão e produção de linguagem genuína.
- Roberto: Este modelo de linguagem foi criado pelo Facebook e é baseado na arquitetura BERT. Ele alcançou desempenho de ponta em uma variedade de aplicativos envolvendo processamento de linguagem natural.
- T5: transformador de transferência de texto para texto foi criado por Google e pode ser adaptado para uma variedade de propósitos envolvendo o processamento de linguagem natural.
- GShard: O Google criou uma estrutura de treinamento distribuído que pode ser usada para treinar modelos de linguagem em larga escala.
- Megatron: NVIDIA's sistema de treinamento de modelo de linguagem de alto desempenho, que pode treinar modelos com até 8.3 bilhões de parâmetros.
- ALBERT: É uma versão “lite” mais eficiente e escalável do BERT criada pelo Google e pelo Toyota Technological Institute em Chicago.
- ELECTRA: O Google e a Universidade de Stanford criaram um modelo de linguagem que emprega uma nova estratégia de pré-treinamento denominada “pré-treinamento discriminativo” para aumentar seu desempenho em tarefas posteriores.
- Reformador: É um modelo de linguagem do Google que emprega um mecanismo de atenção mais eficiente para permitir o treinamento de modelos maiores com inferência mais rápida.
Então, quais são os casos de uso desses grandes modelos de linguagem?
Casos de uso significativos de grandes modelos de linguagem
Análise de sentimentos
Esses modelos podem avaliar o texto e decidir se o sentimento é bom, negativo ou neutro. Principalmente, eles empregam processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina abordagens para fazer isso.
Por sua capacidade de reconhecer o contexto e o significado das palavras em uma frase, modelos como BERT e RoBERTa são empregados para análise de sentimentos.
A análise de sentimento está ficando cada vez mais precisa e eficiente com modelos de linguagem. Podemos usar a análise de sentimento em uma ampla gama de setores, como marketing, atendimento ao cliente e muito mais.
Chatbots e agentes de conversação
Agentes de conversação e chatbots estão se tornando populares em uma ampla gama de aplicações. Podemos usá-los em atendimento ao cliente e vendas, bem como em educação e saúde. Grandes modelos de linguagem estão no centro desses sistemas.
Eles podem interpretar e responder à entrada humana em linguagem natural. Modelos como GPT-3 e BERT são frequentemente empregados em chatbots para criar respostas mais envolventes.
Esses modelos são treinados em enormes volumes de dados de texto. Eles podem entender e emular padrões e estruturas de linguagem humana. Os chatbots podem melhorar significativamente o envolvimento do cliente.
Tradução de Línguas
Podemos traduzir texto de um idioma para outro com extraordinária precisão graças a grandes modelos de idiomas. Esses modelos compreendem as complexidades de vários idiomas. E eles se relacionam entre si por serem treinados em enormes volumes de dados de texto multilíngues.
Os modelos populares de tradução de idiomas incluem o GPT-3 da OpenAI, o M2M-100 do Facebook e a Neural Machine Translation (NMT) do Google. Devido às mudanças revolucionárias trazidas por esses modelos, agora é muito mais simples interagir com indivíduos em todo o mundo.
Resumo de texto
O resumo de texto é o processo de reduzir um texto longo a um resumo, preservando os pontos-chave. Modelos de grande linguagem pode examinar e compreender a estrutura de um texto. Isso permite que eles forneçam resumos precisos, tornando-os muito úteis nesse campo.
Para tarefas de resumo de texto, foram implantados modelos como BERT e GPT-3. Eles mostram uma eficácia notável na produção de resumos que encapsulam as ideias principais de um documento.
Podemos extrair informações de um longo texto que tem aplicações vitais na mídia, no direito e na educação.
Resposta de perguntas
Fornecer uma pergunta a uma máquina e esperar que ela forneça uma resposta apropriada é conhecido como resposta a perguntas no processamento de linguagem natural. Grandes modelos de linguagem como GPT-3 e BERT foram criados com esse objetivo em mente.
Esses modelos examinam a consulta de entrada e escolhem as informações mais relevantes dos dados.
Esses modelos examinam a consulta de entrada e escolhem os dados mais pertinentes de grandes quantidades de informações. Isso é possível por meio de sofisticados redes neurais.
Com o poder desses modelos, podemos desenvolver sistemas para descobrir soluções para questões complicadas. Isso aumentará nossa capacidade de aprendizado e tomada de decisões.
Criação de conteúdo e geração de texto
Grandes modelos de linguagem geram conteúdo atraente e de alta qualidade para uma variedade de setores. Esses modelos podem compor artigos, postagens de mídia social, descrições de produtos e muito mais. Por exemplo, GPT-3 é um modelo popular neste caso.
Ele cria um conteúdo difícil de distinguir do texto escrito por humanos. Ao usar esses modelos, as empresas podem economizar tempo e custos. Eles podem se conectar ao público com muito mais facilidade.
Reconhecimento de fala e transcrição de fala para texto
O reconhecimento de fala e a transcrição de fala para texto fazem uso de grandes modelos de linguagem.
Esses modelos, em particular, são treinados em dados de áudio. E, eles empregam avançados algoritmos de aprendizado de máquina para transcrever com precisão palavras faladas em texto. O Wav2vec, desenvolvido pelo Facebook AI, é um exemplo de modelo de linguagem usado para reconhecimento de fala.
Este modelo é treinado para reconhecer e extrair características relevantes de entradas de áudio. Ele pode ser usado para reconhecimento de fala ou outras tarefas de processamento de linguagem natural.
As empresas podem aumentar a qualidade e a velocidade de seus serviços de transcrição, reduzindo custos e aumentando a eficiência adotando modelos de linguagem em massa.
Conclusão, como será o futuro?
Grandes modelos de linguagem desempenharão um papel importante em uma variedade de setores. Pesquisadores e desenvolvedores estão tentando melhorar esses modelos para serem mais poderosos.
Podemos ter uma melhor compreensão do contexto e maior eficiência e precisão. Além disso, podemos nos beneficiar de uma experiência de usuário mais intuitiva e contínua em várias plataformas.
Eles podem mudar a forma como nos comunicamos e nos envolvemos com a tecnologia.
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