Procesarea limbajului natural (NLP) a transformat modul în care ne angajăm cu mașinile. Acum, aplicațiile și software-ul nostru pot procesa și înțelege limbajul uman.
Ca disciplină a inteligenței artificiale, NLP se concentrează pe interacțiunea în limbaj natural între computere și oameni.
Ajută mașinile să analizeze, să înțeleagă și să sintetizeze limbajul uman, deschizând o multitudine de aplicații, cum ar fi recunoașterea vorbirii, traducerea automată, Analiza sentimentului, și chatbots.
A avut o dezvoltare enormă în ultimii ani, permițând mașinilor nu numai să înțeleagă limbajul, ci și să îl utilizeze în mod creativ și adecvat.
În acest articol, vom verifica diferitele modele de limbaj NLP. Așadar, urmărește-te și hai să învățăm despre aceste modele!
1.BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) este un model de limbaj de ultimă oră de procesare a limbajului natural (NLP). A fost creat în 2018 de g și se bazează pe arhitectura Transformer, a rețele neuronale construit pentru a interpreta intrarea secvențială.
BERT este un model de limbaj pre-antrenat, ceea ce înseamnă că a fost antrenat pe volume masive de date text pentru a recunoaște modelele și structura limbajului natural.
BERT este un model bidirecțional, ceea ce înseamnă că poate înțelege contextul și sensul cuvintelor în funcție de frazele lor anterioare și următoare, făcându-l mai reușit la înțelegerea sensului propozițiilor complicate.
Cum functioneazã?
Învățarea nesupravegheată este folosită pentru a instrui BERT pe cantități masive de date text. BERT dobândește capacitatea de a detecta cuvintele lipsă dintr-o propoziție sau de a clasifica propoziții în timpul antrenamentului.
Cu ajutorul acestei instruiri, BERT poate produce încorporare de înaltă calitate care pot fi aplicate la o varietate de sarcini NLP, inclusiv analiza sentimentelor, categorizarea textului, răspunsuri la întrebări și multe altele.
În plus, BERT poate fi îmbunătățit pe un anumit proiect prin utilizarea unui set de date mai mic pentru a se concentra în mod specific asupra acelei sarcini.
Unde este folosit Bert?
BERT este frecvent utilizat într-o gamă largă de aplicații populare NLP. Google, de exemplu, l-a folosit pentru a crește acuratețea rezultatelor motorului său de căutare, în timp ce Facebook a folosit-o pentru a-și îmbunătăți algoritmii de recomandare.
BERT a fost, de asemenea, utilizat în analiza sentimentelor chatbot, traducerea automată și înțelegerea limbajului natural.
În plus, BERT a fost angajat în mai multe cercetare academica lucrări pentru a îmbunătăți performanța modelelor NLP la o varietate de sarcini. În general, BERT a devenit un instrument indispensabil pentru academicienii și practicienii NLP, iar influența sa asupra disciplinei este proiectată să crească în continuare.
2. Roberta
RoBERTa (Abordare BERT optimizată robust) este un model de limbaj pentru procesarea limbajului natural lansat de Facebook AI în 2019. Este o versiune îmbunătățită a BERT, menită să depășească unele dintre dezavantajele modelului BERT original.
RoBERTa a fost instruit într-un mod similar cu BERT, cu excepția faptului că RoBERTa folosește mai multe date de antrenament și îmbunătățește procesul de antrenament pentru a obține performanțe mai mari.
RoBERTa, la fel ca BERT, este un model de limbaj pre-antrenat care poate fi ajustat pentru a obține o precizie ridicată la o anumită lucrare.
Cum functioneazã?
RoBERTa folosește o strategie de învățare auto-supravegheată pentru a se instrui pe o cantitate mare de date text. Învață să prezică cuvintele lipsă din propoziții și să clasifice frazele în grupuri distincte în timpul antrenamentului.
ROBERTa folosește, de asemenea, mai multe abordări sofisticate de antrenament, cum ar fi mascarea dinamică, pentru a crește capacitatea modelului de a se generaliza la date noi.
În plus, pentru a-și crește acuratețea, RoBERTa folosește o cantitate mare de date din mai multe surse, inclusiv Wikipedia, Common Crawl și BooksCorpus.
Unde putem folosi Roberta?
Roberta este folosită în mod obișnuit pentru analiza sentimentelor, clasificarea textului, entitate numită identificare, traducere automată și răspunsuri la întrebări.
Poate fi folosit pentru a extrage informații relevante din date text nestructurate, cum ar fi social media, recenzii ale consumatorilor, articole de știri și alte surse.
RoBERTa a fost utilizat în aplicații mai specifice, cum ar fi rezumarea documentelor, crearea de text și recunoașterea vorbirii, în plus față de aceste sarcini NLP convenționale. De asemenea, a fost folosit pentru a îmbunătăți acuratețea chatbot-urilor, a asistenților virtuali și a altor sisteme AI conversaționale.
3. GPT-3 de la OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) este un model de limbaj OpenAI care generează scriere asemănătoare omului folosind tehnici de învățare profundă. GPT-3 este unul dintre cele mai mari modele de limbaj construite vreodată, cu 175 de miliarde de parametri.
Modelul a fost instruit pe o gamă largă de date text, inclusiv cărți, lucrări și pagini web, iar acum poate crea conținut pe o varietate de teme.
Cum functioneazã?
GPT-3 generează text folosind o abordare de învățare nesupravegheată. Acest lucru implică faptul că modelul nu este învățat în mod intenționat să execute o anumită lucrare, ci învață să creeze text observând modele în volume enorme de date text.
Antrenându-l pe seturi de date mai mici, specifice sarcinilor, modelul poate fi apoi ajustat pentru sarcini specifice, cum ar fi completarea textului sau analiza sentimentelor.
Domenii de utilizare
GPT-3 are mai multe aplicații în domeniul prelucrării limbajului natural. Completarea textului, traducerea limbii, analiza sentimentelor și alte aplicații sunt posibile cu modelul. GPT-3 a fost, de asemenea, folosit pentru a crea poezie, știri și cod de computer.
Una dintre cele mai potențiale aplicații GPT-3 este crearea de chatbot și asistenți virtuali. Deoarece modelul poate crea text asemănător omului, este foarte potrivit pentru aplicații conversaționale.
GPT-3 a fost, de asemenea, utilizat pentru a genera conținut personalizat pentru site-uri web și platforme de social media, precum și pentru a ajuta la analiza și cercetarea datelor.
4. GPT-4
GPT-4 este cel mai recent și mai sofisticat model de limbaj din seria GPT a OpenAI. Cu 10 trilioane de parametri uimitori, se preconizează că va depăși și va depăși predecesorul său, GPT-3, și va deveni unul dintre cele mai puternice modele AI din lume.
Cum functioneazã?
GPT-4 generează text în limbaj natural folosind sofisticate algoritmi de învățare profundă. Este instruit pe un set vast de date text care include cărți, reviste și pagini web, permițându-i să creeze conținut pe o gamă largă de subiecte.
În plus, prin antrenamentul pe seturi de date mai mici, specifice sarcinii, GPT-4 poate fi reglat fin pentru sarcini specifice, cum ar fi răspunsul la întrebări sau rezumatul.
Domenii de utilizare
Datorită dimensiunii sale uriașe și capabilităților superioare, GPT-4 oferă o mare varietate de aplicații.
Una dintre cele mai promițătoare utilizări este în procesarea limbajului natural, unde poate fi obișnuit dezvolta chatbot-uri, asistenți virtuali și sisteme de traducere a limbilor capabile să producă răspunsuri în limbaj natural care nu se pot distinge aproape de cele produse de oameni.
GPT-4 ar putea fi folosit și în educație.
Conceptul poate fi folosit pentru a dezvolta sisteme de îndrumare inteligente capabile să se adapteze la stilul de învățare al unui student și să ofere feedback și ajutor individualizat. Acest lucru poate ajuta la îmbunătățirea calității educației și la învățarea mai accesibilă pentru toată lumea.
5. XLNet
XLNet este un model de limbaj inovator creat în 2019 de către Universitatea Carnegie Mellon și cercetătorii Google AI. Arhitectura sa se bazează pe arhitectura transformatorului, care este, de asemenea, utilizată în BERT și alte modele de limbaj.
XLNet, pe de altă parte, prezintă o strategie revoluționară de pre-formare care îi permite să depășească alte modele într-o varietate de sarcini de procesare a limbajului natural.
Cum functioneazã?
XLNet a fost creat folosind o abordare de modelare a limbajului auto-regresivă, care include prezicerea cuvântului următor dintr-o secvență de text bazată pe cele precedente.
XLNet, pe de altă parte, adoptă o metodă bidirecțională care evaluează toate permutările potențiale ale cuvintelor dintr-o frază, spre deosebire de alte modele de limbaj care utilizează o abordare de la stânga la dreapta sau de la dreapta la stânga. Acest lucru îi permite să prindă relații de cuvinte pe termen lung și să facă predicții mai precise.
XLNet combină tehnici sofisticate, cum ar fi codificarea pozițională relativă și un mecanism de recurență la nivel de segment, pe lângă strategia sa revoluționară de pre-antrenament.
Aceste strategii contribuie la performanța generală a modelului și îi permit să gestioneze o gamă largă de sarcini de procesare a limbajului natural, cum ar fi traducerea limbii, analiza sentimentelor și identificarea entităților numite.
Domenii de utilizare pentru XLNet
Caracteristicile sofisticate și adaptabilitatea XLNet îl fac un instrument eficient pentru o gamă largă de aplicații de procesare a limbajului natural, inclusiv chatbot și asistenți virtuali, traducerea limbii și analiza sentimentelor.
Dezvoltarea și încorporarea sa continuă cu software și aplicații vor avea ca rezultat aproape sigur cazuri de utilizare și mai fascinante în viitor.
6. ELECTRA
ELECTRA este un model de ultimă oră de procesare a limbajului natural creat de cercetătorii Google. Aceasta înseamnă „Învățarea eficientă a unui codificator care clasifică cu precizie înlocuirile de jetoane” și este renumit pentru precizia și viteza excepționale.
Cum functioneazã?
ELECTRA funcționează prin înlocuirea unei porțiuni de jetoane de secvență de text cu jetoane produse. Scopul modelului este de a prognoza corect dacă fiecare jeton de înlocuire este legitim sau un fals. Prin urmare, ELECTRA învață să stocheze asocierile contextuale dintre cuvinte într-o secvență de text mai eficient.
În plus, deoarece ELECTRA creează jetoane false în loc să le mascheze pe cele reale, poate folosi seturi de antrenament și perioade de antrenament semnificativ mai mari, fără a experimenta aceleași preocupări de supraadaptare ca modelele standard de limbaj mascat.
Domenii de utilizare
ELECTRA poate fi folosită și pentru analiza sentimentelor, ceea ce presupune identificarea tonului emoțional al unui text.
Cu capacitatea sa de a învăța atât din textul mascat, cât și din textul nemascat, ELECTRA ar putea fi utilizat pentru a crea modele de analiză a sentimentelor mai precise, care pot înțelege mai bine subtilitățile lingvistice și pot oferi perspective mai semnificative.
7.T5
T5, sau Text-to-Text Transfer Transformer, este un model de limbaj bazat pe transformator Google AI Language. Este destinat să execute diferite sarcini de procesare a limbajului natural prin traducerea flexibilă a textului de intrare în textul de ieșire.
Cum functioneazã?
T5 este construit pe arhitectura Transformer și a fost antrenat folosind învățarea nesupravegheată pe o cantitate mare de date text. T5, spre deosebire de modelele lingvistice anterioare, este instruit pentru o varietate de sarcini, inclusiv înțelegerea limbii, răspunsul la întrebări, rezumarea și traducerea.
Acest lucru îi permite lui T5 să efectueze numeroase lucrări prin reglarea fină a modelului pe mai puține intrări specifice sarcinii.
Unde se folosește T5?
T5 are mai multe aplicații potențiale în procesarea limbajului natural. Poate fi folosit pentru a crea chatbot, asistenți virtuali și alte sisteme AI conversaționale capabile să înțeleagă și să răspundă la intrarea în limbaj natural. T5 poate fi utilizat și pentru activități precum traducerea limbii, rezumarea și completarea textului.
T5 a fost oferit open-source de Google și a fost acceptat pe scară largă de comunitatea NLP pentru o varietate de aplicații, cum ar fi clasificarea textului, răspunsul la întrebări și traducerea automată.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) este un model de limbaj avansat creat de Google AI Language. Este destinat să îmbunătățească performanța modelelor de procesare a limbajului natural pentru a satisface cererea în creștere pentru sarcini de limbaj mai complicate.
Cum functioneazã?
Similar cu multe alte modele de limbaj populare, cum ar fi BERT și GPT, PaLM este un model bazat pe transformator. Cu toate acestea, designul și metodologia sa de formare îl deosebesc de alte modele.
Pentru a îmbunătăți performanța și abilitățile de generalizare, PaLM este antrenat utilizând o paradigmă de învățare multi-task care permite modelului să învețe simultan din numeroase provocări.
Unde folosim PaLM?
Palm poate fi folosit pentru o varietate de sarcini NLP, în special pentru cele care necesită o înțelegere profundă a limbajului natural. Este util pentru analiza sentimentelor, răspunsul la întrebări, modelarea limbii, traducerea automată și multe alte lucruri.
Pentru a îmbunătăți abilitățile de procesare a limbii ale diferitelor programe și instrumente, cum ar fi chatbot-uri, asistenți virtuali și sisteme de recunoaștere a vocii, acestea pot fi, de asemenea, adăugate.
În general, PaLM este o tehnologie promițătoare cu o gamă largă de aplicații posibile datorită capacității sale de a extinde capacitățile de procesare a limbajului.
Concluzie
În cele din urmă, procesarea limbajului natural (NLP) a transformat modul în care ne angajăm cu tehnologia, permițându-ne să vorbim cu mașinile într-un mod mai asemănător omului.
NLP a devenit mai precis și mai eficient decât oricând din cauza descoperirilor recente în domeniul masina de învățare, în special în construcția de modele de limbaj la scară largă, cum ar fi GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA și PaLM.
Pe măsură ce NLP avansează, ne putem aștepta să vedem apariția unor modele de limbaj din ce în ce mai puternice și mai sofisticate, cu potențialul de a transforma modul în care ne conectăm cu tehnologia, comunicăm unii cu alții și înțelegem complexitatea limbajului uman.
Lasă un comentariu