Știați că computerele pot produce texte care sunt aproape identice cu ceea ce pot scrie oamenii?
Datorită progreselor în IA, asistăm la un val în modelele de limbaj mari.
Acum, ei lucrează la o scară fără precedent!
Putem folosi aceste modele într-o varietate de cazuri interesante. În acest articol, ne vom uita la unele dintre aplicațiile interesante ale modelelor de limbaj mari.
Ce înțelegem prin modele lingvistice mari?
Modelele de limbaj mari sunt modele AI care sunt dezvoltate pentru a interpreta și a crea limbajul uman. Aceste modele folosesc abordări avansate de învățare automată.
De exemplu, ei folosesc învățare profundă pentru a examina volume masive de date text. Și înțeleg modelele și structurile limbajului natural.
Modelele sunt instruite pe seturi masive de date, cum ar fi cărți, lucrări și pagini web. În acest fel, ei pot înțelege complexitățile limbajului uman. Deci, ei pot crea conținut care nu poate fi distins de materialul scris de om.
Care sunt câteva exemple ale acestor modele de limbaj?
- GPT-3:Acesta este un model de limbaj de ultimă generație creat de OpenAI, care este capabil să genereze text, să răspundă la întrebări și o varietate de alte sarcini NLP.
- OARET: Acesta este un model de limbaj puternic creat de Google care poate fi folosit pentru anumite sarcini, cum ar fi răspunsul la întrebări și traducerea în limbă.
- XLNet: Acest model de limbaj avansat a fost creat de Google și Universitatea Carnegie Mellon și folosește o tehnică nouă de antrenament pentru a îmbunătăți înțelegerea și producerea unui limbaj autentic.
- ROBERTa: Acest model de limbaj a fost creat de Facebook și se bazează pe arhitectura BERT. A atins performanțe de vârf într-o varietate de aplicații care implică procesarea limbajului natural.
- T5: transformatorul de transfer text-to-text a fost creat de Google și pot fi adaptate pentru o varietate de scopuri care implică procesarea limbajului natural.
- GShard: Google a creat un cadru de instruire distribuit care poate fi folosit pentru a antrena modele de limbaj la scară largă.
- megatron: NVIDIA sistem de instruire a modelelor lingvistice de înaltă performanță, care poate antrena modele cu până la 8.3 miliarde de parametri.
- ALBERT: Este o versiune mai eficientă și mai scalabilă a BERT creată de Google și Toyota Technological Institute din Chicago.
- ELECTRA: Google și Universitatea Stanford au creat un model lingvistic care utilizează o nouă strategie de pre-formare numită „pre-training discriminatoriu” pentru a-și spori performanța la sarcinile din aval.
- Reformator: Este un model de limbă Google care utilizează un mecanism de atenție mai eficient pentru a permite antrenamentul modelelor mai mari cu o inferență mai rapidă.
Deci, care sunt cazurile de utilizare ale acestor modele mari de limbaj?
Cazuri de utilizare semnificative ale modelelor de limbaj mari
Analiza sentimentelor
Aceste modele pot evalua textul și pot decide dacă sentimentul este bun, negativ sau neutru. În cea mai mare parte, folosesc procesarea limbajului natural și masina de învățare abordări pentru a face acest lucru.
Datorită capacității lor de a recunoaște contextul și sensul cuvintelor dintr-o frază, modele precum BERT și Roberta sunt folosite pentru Analiza sentimentului.
Analiza sentimentelor devine din ce în ce mai precisă și mai eficientă cu modelele lingvistice. Putem folosi analiza sentimentelor într-o gamă largă de sectoare, cum ar fi marketing, servicii pentru clienți și multe altele.
Chatbot și agenți conversaționali
Agenții conversaționali și chatboții devin populari într-o gamă largă de aplicații. Le folosim în servicii pentru clienți și vânzări, precum și în educație și asistență medicală. Modelele de limbaj mari se află în centrul acestor sisteme.
Ei pot interpreta și răspunde la aportul uman în limbaj natural. Modele precum GPT-3 și BERT sunt adesea folosite în chatbot pentru a crea răspunsuri mai captivante.
Aceste modele sunt antrenate pe volume enorme de date text. Ei pot înțelege și emula modelele și structurile limbajului uman. Chatboții pot îmbunătăți semnificativ implicarea clienților.
Traducere din limbi
Putem traduce text dintr-o limbă în alta cu o precizie extraordinară datorită modelelor mari de limbă. Aceste modele înțeleg complexitățile mai multor limbi. Și se leagă unul de celălalt, fiind instruiți pe volume enorme de date text multilingve.
Modelele de traducere populare includ GPT-3 de la OpenAI, M2M-100 de la Facebook și Neural Machine Translation (NMT) de la Google. Datorită schimbărilor revoluționare aduse de aceste modele, acum este mult mai simplu să interacționezi cu indivizi din întreaga lume.
Rezumat text
Rezumarea textului este procesul de reducere a unui text lung la un rezumat, păstrând în același timp punctele cheie. Modele mari de limbaj poate examina și înțelege structura unui text. Acest lucru le permite să ofere rezumate precise, făcându-le foarte utile în acest domeniu.
Pentru sarcini de rezumat text, au fost implementate modele precum BERT și GPT-3. Ele arată o eficiență remarcabilă în producerea de rezumate care încapsulează ideile principale ale unui document.
Putem extrage informații dintr-un text lung care are aplicații vitale în mass-media, drept și educație.
Răspuns la întrebare
Furnizarea unei mașini cu o întrebare și așteptarea acesteia să vină cu un răspuns adecvat este cunoscut sub numele de răspuns la întrebări în procesarea limbajului natural. Modele mari de limbă precum GPT-3 și BERT au fost create cu acest scop.
Aceste modele examinează interogarea de intrare și aleg cele mai relevante informații din date.
Aceste modele examinează interogarea de intrare și aleg cele mai pertinente date din cantități uriașe de informații. Acest lucru este posibil prin utilizarea sofisticate rețele neuronale.
Cu puterea acestor modele, putem dezvolta sisteme pentru descoperirea de soluții la probleme complicate. Acest lucru ne va spori capacitatea de învățare și de luare a deciziilor.
Creare de conținut și generare de text
Modelele de limbaj mari generează conținut captivant de înaltă calitate pentru o varietate de sectoare. Aceste modele pot compune articole, postări pe rețelele sociale, descrieri de produse și multe altele. De exemplu, GPT-3 este un model popular în acest caz.
Creează conținut care este greu de distins de textul scris de oameni. Prin utilizarea acestor modele, companiile pot economisi timp și costuri. Ei se pot conecta cu publicul lor mult mai ușor.
Recunoașterea vorbirii și transcrierea vorbirii în text
Recunoașterea vorbirii și transcrierea vorbirii în text folosesc ambele modele de limbaj mari.
Aceste modele, în special, sunt instruite pe date audio. Și, ei angajează avansat algoritmi de învățare automată pentru a transcrie cu acuratețe cuvintele rostite în text. Wav2vec, dezvoltat de Facebook AI, este un exemplu de model de limbaj utilizat pentru recunoașterea vorbirii.
Acest model este antrenat să recunoască și să extragă caracteristicile relevante din intrările audio. Poate fi folosit pentru recunoașterea vorbirii sau pentru alte sarcini de procesare a limbajului natural.
Companiile pot crește calitatea și viteza serviciilor lor de transcriere, reducând în același timp costurile și sporind eficiența prin adoptarea unor modele lingvistice masive.
Încheiere, cum arată viitorul?
Modelele lingvistice mari vor juca un rol important într-o varietate de industrii. Cercetătorii și dezvoltatorii încearcă să îmbunătățească aceste modele pentru a fi mai puternice.
Putem avea o înțelegere îmbunătățită a contextului și o eficiență și acuratețe sporite. De asemenea, putem beneficia de o experiență de utilizator mai intuitivă și mai simplă pe diverse platforme.
Ele pot schimba modul în care comunicăm și ne angajăm cu tehnologia.
Lasă un comentariu