Обработка естественного языка (NLP) изменила наше взаимодействие с машинами. Теперь наши приложения и программное обеспечение могут обрабатывать и понимать человеческий язык.
Как дисциплина искусственного интеллекта, НЛП фокусируется на естественном языковом взаимодействии между компьютерами и людьми.
Он помогает машинам анализировать, понимать и синтезировать человеческий язык, открывая множество приложений, таких как распознавание речи, машинный перевод, анализ настроенийи чат-боты.
В последние годы он сделал огромное развитие, позволив машинам не только понимать язык, но и творчески и надлежащим образом использовать его.
В этой статье мы рассмотрим различные языковые модели НЛП. Итак, следите за новостями, и давайте узнаем об этих моделях!
1. БЕРТ
BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей) — это передовая языковая модель обработки естественного языка (NLP). Он был создан в 2018 году компанией g и основан на архитектуре Transformer, нейронной сети создан для интерпретации последовательного ввода.
BERT — это предварительно обученная языковая модель, что означает, что она была обучена на огромных объемах текстовых данных для распознавания шаблонов и структуры естественного языка.
BERT является двунаправленной моделью, что означает, что он может улавливать контекст и значение слов в зависимости от их предыдущих и последующих фраз, что делает его более успешным при понимании значения сложных предложений.
Как это работает?
Неконтролируемое обучение используется для обучения BERT на больших объемах текстовых данных. BERT получает возможность обнаруживать пропущенные слова в предложении или классифицировать предложения во время обучения.
С помощью этого обучения BERT может создавать высококачественные встраивания, которые можно применять к различным задачам NLP, включая анализ настроений, категоризацию текста, ответы на вопросы и многое другое.
Кроме того, BERT можно улучшить для конкретного проекта, используя меньший набор данных, чтобы сосредоточиться именно на этой задаче.
Где используется Берт?
BERT часто используется в широком спектре популярных приложений НЛП. Google, например, использовал его для повышения точности результатов своей поисковой системы, а Facebook использовал его для улучшения своих алгоритмов рекомендаций.
BERT также использовался для анализа настроений чат-ботов, машинного перевода и понимания естественного языка.
Кроме того, BERT работал в нескольких научные исследования документы для улучшения производительности моделей НЛП в различных задачах. В целом, BERT стал незаменимым инструментом для ученых и практиков НЛП, и его влияние на дисциплину, по прогнозам, будет расти.
2. Роберта
RoBERTa (надежно оптимизированный подход BERT) — это языковая модель для обработки естественного языка, выпущенная Facebook AI в 2019 году. Это улучшенная версия BERT, направленная на преодоление некоторых недостатков исходной модели BERT.
RoBERTa обучался так же, как и BERT, за исключением того, что RoBERTa использует больше обучающих данных и улучшает процесс обучения для достижения более высоких результатов.
RoBERTa, как и BERT, представляет собой предварительно обученную языковую модель, которую можно настроить для достижения высокой точности в заданной задаче.
Как это работает?
RoBERTa использует стратегию обучения с самоконтролем для обучения на большом количестве текстовых данных. Он учится предсказывать пропущенные слова в предложениях и классифицировать фразы в отдельные группы во время обучения.
RoBERTa также использует несколько сложных подходов к обучению, таких как динамическое маскирование, чтобы повысить способность модели обобщать новые данные.
Кроме того, для повышения точности RoBERTa использует огромное количество данных из нескольких источников, включая Wikipedia, Common Crawl и BooksCorpus.
Где мы можем использовать RoBERTa?
Роберта обычно используется для анализа настроений, категоризации текста, названная сущность идентификация, машинный перевод и ответы на вопросы.
Его можно использовать для извлечения релевантной информации из неструктурированных текстовых данных, таких как социальные сети, обзоры потребителей, новостные статьи и другие источники.
RoBERTa использовался в более конкретных приложениях, таких как обобщение документов, создание текста и распознавание речи, в дополнение к этим обычным задачам НЛП. Он также использовался для повышения точности чат-ботов, виртуальных помощников и других систем искусственного интеллекта.
3. GPT-3 от OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) — это языковая модель OpenAI, которая генерирует человеческое письмо с использованием методов глубокого обучения. GPT-3 — одна из крупнейших когда-либо созданных языковых моделей со 175 миллиардами параметров.
Модель была обучена на широком спектре текстовых данных, включая книги, документы и веб-страницы, и теперь она может создавать контент на самые разные темы.
Как это работает?
GPT-3 генерирует текст, используя неконтролируемый подход к обучению. Это означает, что модель не учат намеренно выполнять какую-либо конкретную работу, а вместо этого учится создавать текст, замечая закономерности в огромных объемах текстовых данных.
Обучая ее на небольших наборах данных для конкретных задач, модель затем можно точно настроить для конкретных задач, таких как завершение текста или анализ тональности.
Области использования
GPT-3 имеет несколько приложений в области обработки естественного языка. С моделью возможны завершение текста, языковой перевод, анализ настроений и другие приложения. GPT-3 также использовался для создания стихов, новостей и компьютерного кода.
Одним из наиболее потенциальных приложений GPT-3 является создание чат-ботов и виртуальных помощников. Поскольку модель может создавать человекоподобный текст, она отлично подходит для диалоговых приложений.
GPT-3 также использовался для создания специализированного контента для веб-сайтов и платформ социальных сетей, а также для помощи в анализе данных и исследованиях.
4. ГПТ-4
GPT-4 — это самая последняя и сложная языковая модель в серии GPT OpenAI. Прогнозируется, что с поразительными 10 триллионами параметров он будет превосходить и превосходить своего предшественника, GPT-3, и станет одной из самых мощных моделей искусственного интеллекта в мире.
Как это работает?
GPT-4 генерирует текст на естественном языке, используя сложные алгоритмы глубокого обучения. Он обучается на обширном наборе текстовых данных, который включает книги, журналы и веб-страницы, что позволяет ему создавать контент по широкому кругу тем.
Кроме того, обучая его на небольших наборах данных для конкретных задач, GPT-4 можно точно настроить для конкретных задач, таких как ответы на вопросы или обобщение.
Области использования
Благодаря своему огромному размеру и превосходным возможностям GPT-4 предлагает широкий спектр приложений.
Одно из его наиболее многообещающих применений — обработка естественного языка, где его можно использовать для разрабатывать чат-ботов, виртуальные помощники и системы языкового перевода, способные давать ответы на естественном языке, которые почти неотличимы от тех, что произносят люди.
GPT-4 также может использоваться в образовании.
Эта концепция может быть использована для разработки интеллектуальных систем обучения, способных адаптироваться к стилю обучения учащегося и обеспечивать индивидуальную обратную связь и помощь. Это может помочь повысить качество образования и сделать обучение более доступным для всех.
5. XLNet
XLNet — это инновационная языковая модель, созданная в 2019 году Университетом Карнеги-Меллона и исследователями Google AI. Его архитектура основана на архитектуре преобразователя, которая также используется в BERT и других языковых моделях.
XLNet, с другой стороны, представляет революционную стратегию предварительного обучения, которая позволяет ей превзойти другие модели в различных задачах обработки естественного языка.
Как это работает?
XLNet был создан с использованием авторегрессивного подхода к моделированию языка, который включает в себя предсказание следующего слова в текстовой последовательности на основе предыдущих.
XLNet, с другой стороны, использует двунаправленный метод, который оценивает все возможные перестановки слов во фразе, в отличие от других языковых моделей, которые используют подход слева направо или справа налево. Это позволяет ему улавливать долгосрочные отношения слов и делать более точные прогнозы.
XLNet сочетает в себе сложные методы, такие как относительное позиционное кодирование и механизм повторения на уровне сегмента, в дополнение к своей революционной стратегии предварительного обучения.
Эти стратегии способствуют повышению общей производительности модели и позволяют ей выполнять широкий спектр задач обработки естественного языка, таких как языковой перевод, анализ настроений и идентификация именованных объектов.
Области использования XLNet
Сложные функции и адаптивность XLNet делают его эффективным инструментом для широкого спектра приложений обработки естественного языка, включая чат-ботов и виртуальных помощников, языковой перевод и анализ настроений.
Его постоянное развитие и включение в программное обеспечение и приложения почти наверняка приведут к еще более увлекательным вариантам использования в будущем.
6. ЭЛЕКТРА
ELECTRA — это передовая модель обработки естественного языка, созданная исследователями Google. Он расшифровывается как «Эффективное обучение кодировщику, который точно классифицирует замены токенов» и известен своей исключительной точностью и скоростью.
Как это работает?
ELECTRA работает, заменяя часть токенов текстовой последовательности произведенными токенами. Цель модели — правильно прогнозировать, является ли каждый замещающий токен законным или поддельным. В результате ELECTRA учится более эффективно сохранять контекстуальные ассоциации между словами в текстовой последовательности.
Кроме того, поскольку ELECTRA создает ложные токены, а не маскирует настоящие, она может использовать значительно большие тренировочные наборы и периоды обучения, не испытывая тех же проблем переобучения, что и стандартные маскированные языковые модели.
Области использования
ELECTRA также можно использовать для анализа тональности, что предполагает определение эмоционального тона текста.
Обладая способностью учиться как на маскированном, так и на немаскированном тексте, ELECTRA может использоваться для создания более точных моделей анализа тональности, которые могут лучше понимать лингвистические тонкости и предоставлять более значимые идеи.
7. Т5
T5, или преобразователь преобразования текста в текст, представляет собой языковую модель на основе преобразователя Google AI Language. Он предназначен для выполнения различных задач обработки естественного языка путем гибкого перевода входного текста в выходной текст.
Как это работает?
T5 построен на архитектуре Transformer и был обучен с использованием неконтролируемого обучения на огромном количестве текстовых данных. T5, в отличие от предыдущих языковых моделей, обучается решению множества задач, включая понимание языка, ответы на вопросы, обобщение и перевод.
Это позволяет T5 выполнять множество задач, точно настраивая модель на менее специфичных для задачи входных данных.
Где используется T5?
T5 имеет несколько потенциальных приложений для обработки естественного языка. Его можно использовать для создания чат-ботов, виртуальных помощников и других систем искусственного интеллекта, способных понимать и реагировать на ввод на естественном языке. T5 также может использоваться для таких действий, как языковой перевод, обобщение и завершение текста.
T5 был предоставлен Google с открытым исходным кодом и широко используется сообществом НЛП для различных приложений, таких как категоризация текста, ответы на вопросы и машинный перевод.
8. Палм
PaLM (Pathways Language Model) — это расширенная языковая модель, созданная Google AI Language. Он предназначен для повышения производительности моделей обработки естественного языка, чтобы удовлетворить растущий спрос на более сложные языковые задачи.
Как это работает?
Подобно многим другим популярным языковым моделям, таким как BERT и GPT, PaLM представляет собой модель, основанную на преобразовании. Однако его дизайн и методология обучения отличают его от других моделей.
Чтобы улучшить производительность и навыки обобщения, PaLM обучается с использованием парадигмы многозадачного обучения, которая позволяет модели одновременно учиться на многочисленных проблемах.
Где мы используем PaLM?
Palm можно использовать для различных задач НЛП, особенно для тех, которые требуют глубокого понимания естественного языка. Это полезно для анализа настроений, ответов на вопросы, языкового моделирования, машинного перевода и многих других вещей.
Чтобы улучшить навыки обработки языка различных программ и инструментов, таких как чат-боты, виртуальные помощники и системы распознавания голоса, его также можно добавить в них.
В целом, PaLM является многообещающей технологией с широким спектром возможных применений благодаря своей способности расширять возможности языковой обработки.
Заключение
Наконец, обработка естественного языка (NLP) изменила то, как мы взаимодействуем с технологиями, позволив нам говорить с машинами более по-человечески.
НЛП стало более точным и эффективным, чем когда-либо прежде, благодаря недавним прорывам в обучение с помощью машины, особенно при построении крупномасштабных языковых моделей, таких как GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA и PaLM.
По мере развития НЛП мы можем ожидать появления все более мощных и сложных языковых моделей, способных изменить то, как мы взаимодействуем с технологиями, общаемся друг с другом и понимаем сложность человеческого языка.
Оставьте комментарий