O Processamento de Linguagem Natural (NLP) transformou a forma como nos relacionamos com as máquinas. Agora, nossos aplicativos e softwares podem processar e compreender a linguagem humana.
Como uma disciplina de inteligência artificial, a PNL se concentra na interação de linguagem natural entre computadores e pessoas.
Ele ajuda as máquinas a analisar, compreender e sintetizar a linguagem humana, abrindo uma infinidade de aplicações, como reconhecimento de fala, tradução automática, análise de sentimentose chatbots.
Ele teve um enorme desenvolvimento nos últimos anos, permitindo que as máquinas não apenas compreendam a linguagem, mas também a utilizem de forma criativa e apropriada.
Neste artigo, vamos verificar os diferentes modelos de linguagem da PNL. Então, acompanhe e vamos conhecer esses modelos!
1.BERT
BERT (Representações de Codificador Bidirecional de Transformadores) é um modelo de linguagem de Processamento de Linguagem Natural (NLP) de última geração. Foi criado em 2018 por g e é baseado na arquitetura Transformer, uma rede neural construído para interpretar a entrada sequencial.
O BERT é um modelo de linguagem pré-treinado, o que significa que foi treinado em grandes volumes de dados de texto para reconhecer padrões e estrutura de linguagem natural.
O BERT é um modelo bidirecional, o que significa que ele pode compreender o contexto e o significado das palavras dependendo de suas frases anteriores e posteriores, tornando-o mais bem-sucedido na compreensão do significado de frases complicadas.
Como funciona?
O aprendizado não supervisionado é usado para treinar o BERT em grandes quantidades de dados de texto. O BERT ganha a capacidade de detectar palavras ausentes em uma frase ou categorizar frases durante o treinamento.
Com a ajuda desse treinamento, o BERT pode produzir incorporações de alta qualidade que podem ser aplicadas a uma variedade de tarefas de NLP, incluindo análise de sentimento, categorização de texto, resposta a perguntas e muito mais.
Além disso, o BERT pode ser aprimorado em um projeto específico, utilizando um conjunto de dados menor para focar nessa tarefa especificamente.
Onde Bert é usado?
O BERT é frequentemente utilizado em uma ampla gama de aplicações populares de PNL. O Google, por exemplo, o usou para aumentar a precisão dos resultados de seus mecanismos de pesquisa, enquanto o Facebook o usou para melhorar seus algoritmos de recomendação.
O BERT também foi utilizado na análise de sentimento do chatbot, tradução automática e compreensão da linguagem natural.
Além disso, o BERT foi empregado em vários pesquisa acadêmica documentos para melhorar o desempenho dos modelos de PNL em uma variedade de tarefas. No geral, o BERT tornou-se uma ferramenta indispensável para acadêmicos e praticantes de PNL, e sua influência na disciplina deve aumentar ainda mais.
2. Roberto
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) é um modelo de linguagem para processamento de linguagem natural lançado pelo Facebook AI em 2019. É uma versão aprimorada do BERT destinada a superar algumas das desvantagens do modelo BERT original.
O RoBERTa foi treinado de maneira semelhante ao BERT, com a exceção de que o RoBERTa usa mais dados de treinamento e melhora o processo de treinamento para obter maior desempenho.
O RoBERTa, como o BERT, é um modelo de linguagem pré-treinado que pode ser ajustado para obter alta precisão em um determinado trabalho.
Como funciona?
RoBERTa usa uma estratégia de aprendizagem auto-supervisionada para treinar em uma grande quantidade de dados de texto. Ele aprende a prever palavras que faltam em frases e categorizar frases em grupos distintos durante o treinamento.
RoBERTa também faz uso de várias abordagens de treinamento sofisticadas, como mascaramento dinâmico, para aumentar a capacidade do modelo de generalizar para novos dados.
Além disso, para aumentar sua precisão, o RoBERTa aproveita uma grande quantidade de dados de várias fontes, incluindo Wikipedia, Common Crawl e BooksCorpus.
Onde podemos usar RoBERTa?
Roberta é comumente usado para análise de sentimento, categorização de texto, entidade nomeada identificação, tradução automática e resposta a perguntas.
Ele pode ser usado para extrair informações relevantes de dados de texto não estruturados, como meios de comunicação social, avaliações de consumidores, artigos de notícias e outras fontes.
O RoBERTa tem sido utilizado em aplicações mais específicas, como resumo de documentos, criação de texto e reconhecimento de fala, além dessas tarefas convencionais de PNL. Também tem sido usado para melhorar a precisão de chatbots, assistentes virtuais e outros sistemas de IA de conversação.
3. GPT-3 da OpenAI
O GPT-3 (Transformador 3 pré-treinado generativo) é um modelo de linguagem OpenAI que gera escrita semelhante à humana usando técnicas de aprendizado profundo. O GPT-3 é um dos maiores modelos de linguagem já construídos, com 175 bilhões de parâmetros.
O modelo foi treinado em uma ampla variedade de dados de texto, incluindo livros, artigos e páginas da Web, e agora pode criar conteúdo em diversos temas.
Como funciona?
O GPT-3 gera texto usando uma abordagem de aprendizado não supervisionado. Isso implica que o modelo não é intencionalmente ensinado a executar qualquer tarefa específica, mas, em vez disso, aprende a criar texto observando padrões em enormes volumes de dados de texto.
Ao treiná-lo em conjuntos de dados menores e específicos de tarefas, o modelo pode ser ajustado para tarefas específicas, como conclusão de texto ou análise de sentimento.
Áreas de uso
GPT-3 tem diversas aplicações no campo do processamento de linguagem natural. Conclusão de texto, tradução de idiomas, análise de sentimentos e outras aplicações são possíveis com o modelo. O GPT-3 também foi usado para criar poesia, notícias e código de computador.
Uma das aplicações GPT-3 com maior potencial é a criação de chatbots e assistentes virtuais. Como o modelo pode criar texto semelhante ao humano, ele é altamente adequado para aplicativos de conversação.
O GPT-3 também foi usado para gerar conteúdo personalizado para sites e plataformas de mídia social, bem como para auxiliar na análise e pesquisa de dados.
4.GPT-4
GPT-4 é o modelo de linguagem mais recente e sofisticado da série GPT da OpenAI. Com surpreendentes 10 trilhões de parâmetros, prevê-se que supere e supere seu antecessor, o GPT-3, e se torne um dos modelos de IA mais poderosos do mundo.
Como funciona?
O GPT-4 gera texto em linguagem natural usando sofisticados algoritmos de aprendizagem profunda. Ele é treinado em um vasto conjunto de dados de texto que inclui livros, periódicos e páginas da web, permitindo a criação de conteúdo em uma ampla gama de tópicos.
Além disso, ao treiná-lo em conjuntos de dados menores e específicos de tarefas, o GPT-4 pode ser ajustado para tarefas específicas, como respostas a perguntas ou resumos.
Áreas de uso
Devido ao seu enorme tamanho e capacidades superiores, o GPT-4 oferece uma ampla variedade de aplicações.
Um de seus usos mais promissores é no processamento de linguagem natural, onde pode ser usado para desenvolver chatbots, assistentes virtuais e sistemas de tradução de linguagem capazes de produzir respostas em linguagem natural quase indistinguíveis daquelas produzidas por pessoas.
GPT-4 também pode ser usado na educação.
O conceito pode ser usado para desenvolver sistemas tutores inteligentes capazes de se adaptar ao estilo de aprendizagem do aluno e fornecer feedback e ajuda individualizados. Isso pode ajudar a melhorar a qualidade da educação e tornar o aprendizado mais acessível a todos.
5. XLNet
XLNet é um modelo de linguagem inovador criado em 2019 pela Carnegie Mellon University e pesquisadores de IA do Google. Sua arquitetura é baseada na arquitetura do transformador, que também é utilizada no BERT e em outros modelos de linguagem.
O XLNet, por outro lado, apresenta uma estratégia revolucionária de pré-treinamento que permite superar outros modelos em uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural.
Como funciona?
O XLNet foi criado usando uma abordagem de modelagem de linguagem auto-regressiva, que inclui a previsão da próxima palavra em uma sequência de texto com base nas anteriores.
O XLNet, por outro lado, adota um método bidirecional que avalia todas as possíveis permutações das palavras em uma frase, ao contrário de outros modelos de linguagem que usam uma abordagem da esquerda para a direita ou da direita para a esquerda. Isso permite capturar relacionamentos de palavras de longo prazo e fazer previsões mais precisas.
O XLNet combina técnicas sofisticadas, como codificação posicional relativa e um mecanismo de recorrência em nível de segmento, além de sua revolucionária estratégia de pré-treinamento.
Essas estratégias contribuem para o desempenho geral do modelo e permitem que ele lide com uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução de linguagem, análise de sentimento e identificação de entidade nomeada.
Áreas de uso para XLNet
Os recursos sofisticados e a adaptabilidade do XLNet o tornam uma ferramenta eficaz para uma ampla variedade de aplicativos de processamento de linguagem natural, incluindo chatbots e assistentes virtuais, tradução de idiomas e análise de sentimentos.
Seu desenvolvimento contínuo e incorporação com software e aplicativos quase certamente resultarão em casos de uso ainda mais fascinantes no futuro.
6. ELÉTRICA
ELECTRA é um modelo de processamento de linguagem natural de ponta criado por pesquisadores do Google. Significa “Aprendendo com eficiência um codificador que classifica as substituições de token com precisão” e é conhecido por sua precisão e velocidade excepcionais.
Como funciona?
O ELECTRA funciona substituindo uma parte dos tokens de sequência de texto por tokens produzidos. O objetivo do modelo é prever adequadamente se cada token de substituição é legítimo ou falsificado. Como resultado, o ELECTRA aprende a armazenar associações contextuais entre palavras em uma sequência de texto com mais eficiência.
Além disso, como o ELECTRA cria tokens falsos em vez de mascarar os reais, ele pode empregar conjuntos de treinamento e períodos de treinamento significativamente maiores sem enfrentar as mesmas preocupações de superajuste que os modelos de linguagem mascarada padrão.
Áreas de Uso
O ELECTRA também pode ser usado para análise de sentimentos, o que implica identificar o tom emocional de um texto.
Com sua capacidade de aprender com texto mascarado e não mascarado, o ELECTRA pode ser utilizado para criar modelos de análise de sentimento mais precisos que podem compreender melhor as sutilezas linguísticas e fornecer insights mais significativos.
7.T5
T5, ou transformador de transferência de texto para texto, é um modelo de idioma baseado em transformador de linguagem de IA do Google. Destina-se a executar diferentes tarefas de processamento de linguagem natural, traduzindo de forma flexível o texto de entrada para o texto de saída.
Como funciona?
O T5 é construído na arquitetura do Transformer e foi treinado usando aprendizado não supervisionado em uma grande quantidade de dados de texto. O T5, ao contrário dos modelos de linguagem anteriores, é treinado em uma variedade de tarefas, incluindo compreensão de linguagem, resposta a perguntas, resumo e tradução.
Isso permite que o T5 faça vários trabalhos ajustando o modelo com menos entradas específicas de tarefas.
Onde o T5 usa?
T5 tem várias aplicações potenciais no processamento de linguagem natural. Ele pode ser usado para criar chatbots, assistentes virtuais e outros sistemas de IA de conversação capazes de entender e responder a entrada de linguagem natural. O T5 também pode ser utilizado para atividades como tradução de idiomas, resumo e conclusão de texto.
O T5 foi fornecido em código aberto pelo Google e foi amplamente adotado pela comunidade de PNL para uma variedade de aplicações, como categorização de texto, resposta a perguntas e tradução automática.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) é um modelo de linguagem avançado criado pelo Google AI Language. Destina-se a melhorar o desempenho dos modelos de processamento de linguagem natural para atender à crescente demanda por tarefas de linguagem mais complicadas.
Como funciona?
Semelhante a muitos outros modelos de linguagem populares, como BERT e GPT, o PaLM é um modelo baseado em transformador. No entanto, sua metodologia de design e treinamento o diferencia de outros modelos.
Para melhorar as habilidades de desempenho e generalização, o PaLM é treinado usando um paradigma de aprendizado multitarefa que permite que o modelo aprenda simultaneamente com vários desafios.
Onde usamos o PaLM?
O Palm pode ser usado para uma variedade de tarefas de PNL, especialmente aquelas que exigem uma compreensão profunda da linguagem natural. É útil para análise de sentimentos, resposta a perguntas, modelagem de linguagem, tradução automática e muitas outras coisas.
Para melhorar as habilidades de processamento de linguagem de diferentes programas e ferramentas como chatbots, assistentes virtuais e sistemas de reconhecimento de voz, também pode ser adicionado a eles.
No geral, PaLM é uma tecnologia promissora com uma ampla gama de aplicações possíveis devido à sua capacidade de escalar os recursos de processamento de linguagem.
Conclusão
Finalmente, o processamento de linguagem natural (NLP) transformou a forma como nos relacionamos com a tecnologia, permitindo-nos falar com as máquinas de uma maneira mais humana.
A PNL tornou-se mais precisa e eficiente do que nunca devido aos recentes avanços na aprendizado de máquina, notadamente na construção de modelos de linguagem de larga escala como GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA e PaLM.
À medida que a PNL avança, podemos esperar o surgimento de modelos de linguagem cada vez mais poderosos e sofisticados, com o potencial de transformar a forma como nos conectamos com a tecnologia, nos comunicamos uns com os outros e compreendemos a complexidade da linguagem humana.
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