Natural Language Processing (NLP) تبديل ڪري ڇڏيو آهي ته اسان ڪيئن مشينن سان مشغول آهيون. ھاڻي، اسان جون ائپس ۽ سافٽ ويئر انساني ٻولي کي پروسيس ۽ سمجھي سگھن ٿا.
مصنوعي ذهانت جي هڪ نظم جي طور تي، اين ايل پي ڪمپيوٽرن ۽ ماڻهن جي وچ ۾ قدرتي ٻولي رابطي تي ڌيان ڏئي ٿو.
اهو مشينن کي انساني ٻوليءَ جو تجزيو، سمجھڻ، ۽ ترتيب ڏيڻ ۾ مدد ڪري ٿو، ايپليڪيشنن جي گھڻائي کي کولڻ جهڙوڪ تقرير جي سڃاڻپ، مشين جي ترجمي، جذبي تجزيه، ۽ چيٽ بوٽس.
هن تازن سالن ۾ تمام گهڻي ترقي ڪئي آهي، مشينن کي نه رڳو ٻولي سمجهڻ جي اجازت ڏني آهي پر ان کي تخليقي ۽ مناسب طور تي استعمال ڪرڻ پڻ.
هن آرٽيڪل ۾، اسان چيڪ ڪنداسين مختلف اين ايل پي ٻولي جا ماڊل. تنهن ڪري، پيروي ڪريو، ۽ اچو ته انهن ماڊل بابت ڄاڻو!
1. بي آر ٽي
BERT (ٽرانسفارمرز کان ٻه طرفي انڪوڊر نمائندگي) ھڪڙو جديد قدرتي ٻولي پروسيسنگ (NLP) ٻولي ماڊل آھي. اهو 2018 ۾ g پاران ٺاهي وئي ۽ ٽرانسفارمر آرڪيٽيڪچر تي ٻڌل آهي، a نظرياتي نيٽورڪ ترتيب وار ان پٽ جي تشريح لاءِ ٺهيل.
BERT هڪ اڳ-تربيت ٿيل ٻولي ماڊل آهي، جنهن جو مطلب آهي ته ان کي تربيت ڏني وئي آهي متن جي ڊيٽا جي وڏي مقدار تي قدرتي ٻولي جي نمونن ۽ ساخت کي سڃاڻڻ لاءِ.
BERT هڪ ٻه طرفي ماڊل آهي، جنهن جو مطلب آهي ته اهو لفظن جي مفهوم ۽ مفهوم کي سمجهي سگهي ٿو انهن جي پوئين ۽ هيٺين ٻنهي جملن جي بنياد تي، اهو پيچيده جملن جي معني کي سمجهڻ ۾ وڌيڪ ڪامياب بڻائي ٿو.
اهو ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
غير نگراني ٿيل سکيا BERT کي وڏي مقدار ۾ ٽيڪسٽ ڊيٽا جي تربيت ڏيڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي. BERT هڪ جملي ۾ غائب لفظن کي ڳولڻ يا تربيت دوران جملن کي درجه بندي ڪرڻ جي صلاحيت حاصل ڪري ٿو.
هن ٽريننگ جي مدد سان، BERT اعليٰ معيار جي ايمبيڊنگس پيدا ڪري سگهي ٿي جيڪا NLP ڪمن جي مختلف قسمن تي لاڳو ٿي سگهي ٿي، بشمول جذبي جو تجزيو، متن جي درجه بندي، سوال جواب ڏيڻ، ۽ وڌيڪ.
اضافي طور تي، BERT هڪ مخصوص منصوبي تي خاص طور تي ڪم تي ڌيان ڏيڻ لاء هڪ ننڍڙو ڊيٽا سيٽ استعمال ڪندي بهتر ٿي سگهي ٿو.
ڪٿي Bert استعمال ڪيو ويندو آهي؟
BERT اڪثر ڪري استعمال ڪيو ويندو آهي وڏين حد تائين مشهور NLP ايپليڪيشنن ۾. گوگل، مثال طور، ان کي استعمال ڪيو آهي ان جي ڳولا انجڻ جي نتيجن جي درستگي کي وڌائڻ لاء، جڏهن ته فيسڪشن ان کي استعمال ڪيو آهي ان جي سفارش واري الگورتھم کي بهتر ڪرڻ لاء.
BERT پڻ استعمال ڪيو ويو آھي چيٽ بوٽ جذباتي تجزيو، مشين ترجمو، ۽ قدرتي ٻولي سمجھڻ ۾.
ان کان سواء، BERT ڪيترن ئي ۾ ملازمت ڪئي وئي آهي علمي تحقيق مختلف ڪمن تي NLP ماڊلز جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائڻ لاءِ ڪاغذ. مجموعي طور تي، BERT NLP تعليمي ماهرن ۽ عملي لاءِ هڪ لازمي اوزار بڻجي چڪو آهي، ۽ نظم و ضبط تي ان جو اثر وڌيڪ وڌڻ جو امڪان آهي.
2. رابرٽا
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) ھڪ ٻولي ماڊل آھي قدرتي ٻولي پروسيسنگ لاءِ Facebook AI پاران 2019 ۾ جاري ڪيو ويو. اھو BERT جو ھڪ بھتر ورزن آھي جنھن جو مقصد اصل BERT ماڊل جي ڪجھ خامين کي دور ڪرڻ آھي.
RoBERTa جي تربيت BERT وانگر ئي ڪئي وئي، استثنا سان ته RoBERTa وڌيڪ تربيتي ڊيٽا استعمال ڪري ٿو ۽ اعليٰ ڪارڪردگي حاصل ڪرڻ لاءِ تربيتي عمل کي بهتر بڻائي ٿو.
RoBERTA، BERT وانگر، هڪ اڳ-تربيت ٿيل ٻوليءَ جو نمونو آهي، جنهن کي ڪنهن خاص ڪم تي اعليٰ درستي حاصل ڪرڻ لاءِ چڱيءَ طرح ترتيب ڏئي سگهجي ٿو.
اهو ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
RoBERTA وڏي مقدار ۾ ٽيڪسٽ ڊيٽا تي تربيت ڏيڻ لاءِ خود نگراني ڪيل سکيا واري حڪمت عملي استعمال ڪري ٿو. اهو جملن ۾ گم ٿيل لفظن جي اڳڪٿي ڪرڻ ۽ تربيت دوران جملن کي مختلف گروپن ۾ ورهائڻ سکي ٿو.
RoBERTA ڪيترن ئي نفيس تربيتي طريقن جو استعمال پڻ ڪري ٿو، جهڙوڪ متحرڪ ماسڪنگ، نئين ڊيٽا کي عام ڪرڻ لاءِ ماڊل جي صلاحيت کي وڌائڻ لاءِ.
ان کان علاوه، ان جي درستگي کي وڌائڻ لاءِ، RoBERTa ڪيترن ئي ذريعن کان ڊيٽا جي وڏي مقدار جو فائدو وٺي ٿو، جن ۾ Wikipedia، Common Crawl، ۽ BooksCorpus شامل آهن.
اسان ڪٿي RoBERTA استعمال ڪري سگهون ٿا؟
رابرٽا عام طور تي استعمال ڪيو ويندو آهي جذباتي تجزيي، متن جي درجه بندي، نالي وارو ادارو سڃاڻپ، مشين ترجمو، ۽ سوال جواب.
اهو استعمال ڪري سگھجي ٿو لاڳاپيل بصيرت کي ڪڍڻ لاءِ غير منظم ٽيڪسٽ ڊيٽا جهڙوڪ سماجي ميڊيا, صارفين تبصرا، خبرون آرٽيڪل، ۽ ٻيا ذريعا.
RoBERTA وڌيڪ مخصوص ايپليڪيشنن ۾ استعمال ڪيو ويو آهي، جهڙوڪ دستاويز جو خلاصو، ٽيڪسٽ ٺاھڻ، ۽ تقرير جي سڃاڻپ، ان کان علاوه انهن روايتي NLP ڪمن کان علاوه. اهو پڻ استعمال ڪيو ويو آهي چيٽ بوٽس، ورچوئل اسسٽنٽ، ۽ ٻين گفتگو واري AI سسٽم جي درستگي کي بهتر ڪرڻ لاء.
3. OpenAI جي GPT-3
GPT-3 (جنريٽيو پري ٽرينڊ ٽرانسفارمر 3) هڪ OpenAI ٻولي جو ماڊل آهي جيڪو انساني لکڻين کي ڊيپ لرننگ ٽيڪنڪ استعمال ڪندي ٺاهي ٿو. GPT-3 175 بلين پيرا ميٽرز سان گڏ، تعمير ٿيل سڀ کان وڏي ٻولي ماڊل مان ھڪڙو آھي.
ماڊل کي تربيت ڏني وئي متن جي ڊيٽا جي وسيع رينج تي، بشمول ڪتابن، ڪاغذن، ۽ ويب صفحا، ۽ اهو هاڻي مختلف موضوعن تي مواد ٺاهي سگھي ٿو.
اهو ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
GPT-3 هڪ غير نگراني ٿيل سکيا واري طريقي سان ٽيڪسٽ ٺاهي ٿو. ان جو مطلب اهو آهي ته ماڊل ڄاڻي واڻي ڪنهن خاص ڪم کي انجام ڏيڻ لاءِ نه سيکاريو ويو آهي، پر ان جي بدران ٽيڪسٽ ڊيٽا جي وڏي مقدار ۾ نمونن کي نوٽيس ڪندي ٽيڪسٽ ٺاهڻ سکي ٿو.
ان کي ننڍڙن، ٽاسڪ-مخصوص ڊيٽا سيٽن تي تربيت ڏيڻ سان، ماڊل وري مخصوص ڪمن جهڙوڪ ٽيڪسٽ مڪمل ڪرڻ يا جذبي جو تجزيو ڪرڻ لاءِ ٺيڪ ٿي سگهي ٿو.
استعمال جا علائقا
GPT-3 قدرتي ٻولي پروسيسنگ جي ميدان ۾ ڪيترائي ايپليڪيشنون آهن. متن جي مڪمل ٿيڻ، ٻولي جي ترجمي، جذبي جو تجزيو، ۽ ٻيون ايپليڪيشنون ممڪن آهن ماڊل سان. GPT-3 شاعري، خبرون ڪهاڻيون، ۽ ڪمپيوٽر ڪوڊ ٺاهڻ لاءِ پڻ استعمال ڪيو ويو آهي.
سڀ کان وڌيڪ امڪاني GPT-3 ايپليڪيشنن مان هڪ آهي چيٽ بوٽس ۽ ورچوئل اسسٽنٽ ٺاهڻ. ڇاڪاڻ ته ماڊل انسانن جهڙو متن ٺاهي سگهي ٿو، اهو انتهائي موزون آهي گفتگو واري ايپليڪيشنن لاءِ.
GPT-3 ويب سائيٽن ۽ سوشل ميڊيا پليٽ فارمن لاءِ موزون مواد تيار ڪرڻ لاءِ پڻ استعمال ڪيو ويو آهي، انهي سان گڏ ڊيٽا جي تجزيو ۽ تحقيق ۾ مدد ڏيڻ لاءِ.
4. جي پي ٽي-4
GPT-4 OpenAI جي GPT سيريز ۾ سڀ کان تازو ۽ نفيس ٻولي ماڊل آهي. هڪ حيرت انگيز 10 ٽريلين پيرا ميٽرز سان، اها اڳڪٿي ڪئي وئي آهي ته ان جي اڳڪٿي، GPT-3 کي بهتر ۽ بهتر بڻائي، ۽ دنيا جي طاقتور ترين AI ماڊلز مان هڪ بڻجي وڃي.
اهو ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
GPT-4 نفيس استعمال ڪندي قدرتي ٻولي ٽيڪسٽ ٺاهي ٿو ڊگهو سکيا الورورڊس. اهو هڪ وسيع ٽيڪسٽ ڊيٽا سيٽ تي تربيت ڏني وئي آهي جنهن ۾ ڪتاب، جرنل، ۽ ويب صفحا شامل آهن، انهي کي اجازت ڏئي ٿو ته مواد جي وسيع رينج تي مواد ٺاهي.
ان کان علاوه، ان کي ننڍڙن، ٽاسڪ-مخصوص ڊيٽا سيٽن تي تربيت ڏيڻ سان، GPT-4 مخصوص ڪمن جهڙوڪ سوالن جا جواب ڏيڻ يا اختصار ڪرڻ لاءِ ٺيڪ ٿي سگھي ٿو.
استعمال جا علائقا
ان جي وڏي سائيز ۽ اعليٰ صلاحيتن جي ڪري، GPT-4 مختلف قسم جون ايپليڪيشنون پيش ڪري ٿو.
ان جي سڀ کان وڌيڪ واعدو استعمالن مان هڪ قدرتي ٻولي پروسيسنگ ۾ آهي، جتي اهو استعمال ٿي سگهي ٿو chatbots ترقي ڪريو, ورچوئل اسسٽنٽ، ۽ ٻولي جي ترجمي جا سسٽم جيڪي قدرتي ٻولي جا جواب پيدا ڪرڻ جي قابل هوندا آهن جيڪي ماڻهن پاران پيدا ڪيل انهن کان تقريبن الڳ نه هوندا آهن.
GPT-4 پڻ تعليم ۾ استعمال ٿي سگھي ٿو.
تصور کي استعمال ڪري سگھجي ٿو ذھني ٽيوشن سسٽم کي ترقي ڪرڻ لاء جيڪو شاگرد جي سکيا واري انداز کي ترتيب ڏيڻ ۽ انفرادي راء ۽ مدد مهيا ڪرڻ جي قابل ٿي سگھي ٿو. هي تعليم جي معيار کي وڌائڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿو ۽ سکيا کي هر ڪنهن لاءِ وڌيڪ رسائي لائق بڻائي سگهي ٿو.
5. XLNet
XLNet هڪ جديد ٻولي جو ماڊل آهي جيڪو 2019 ۾ ڪارنيگي ميلن يونيورسٽي ۽ گوگل AI محققن پاران ٺاهيو ويو آهي. ان جو فن تعمير ٽرانسفارمر آرڪيٽيڪچر تي ٻڌل آهي، جيڪو پڻ BERT ۽ ٻين ٻولين جي ماڊل ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي.
XLNet، ٻئي طرف، پيش ڪري ٿو انقلابي اڳ-تربيتي حڪمت عملي جيڪا ان کي قابل بڻائي ٿي ٻين ماڊلز کي مختلف قسم جي قدرتي ٻولي پروسيسنگ ڪمن تي.
اهو ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
XLNet هڪ خودڪار رجعت پسند ٻولي ماڊلنگ جي طريقي سان ٺاهيو ويو، جنهن ۾ شامل آهي اڳئين لفظ جي بنياد تي متن جي ترتيب ۾ ايندڙ لفظ جي اڳڪٿي ڪرڻ.
ٻئي طرف، XLNet، هڪ ٻه طرفي طريقو اختيار ڪري ٿو جيڪو جملي ۾ لفظن جي سڀني امڪاني اجازتن جو جائزو وٺندو آهي، ٻين ٻولين جي ماڊلن جي برخلاف جيڪي کاٻي کان ساڄي يا ساڄي کان کاٻي طريقي سان استعمال ڪندا آهن. اهو ان کي قابل بنائي ٿو ڊگھي مدت وارا لفظ رشتا پڪڙڻ ۽ وڌيڪ صحيح اڳڪٿيون ڪرڻ.
XLNet نفيس ٽيڪنالاجي کي گڏ ڪري ٿو جهڙوڪ نسبتا پوزيشنل انڪوڊنگ ۽ هڪ ڀاڱي-سطح جي ورهاست ميڪانيزم کان علاوه ان جي انقلابي اڳ-تربيتي حڪمت عملي.
اهي حڪمت عمليون ماڊل جي مجموعي ڪارڪردگي ۾ حصو وٺن ٿيون ۽ ان کي قدرتي ٻولي پروسيسنگ ڪمن جي وسيع رينج کي سنڀالڻ جي قابل بڻائين ٿيون، جهڙوڪ ٻولي ترجمو، جذبي جو تجزيو، ۽ نالي واري اداري جي سڃاڻپ.
XLNet لاءِ استعمال جا علائقا
XLNet جون نفيس خاصيتون ۽ موافقت ان کي قدرتي ٻولي پروسيسنگ ايپليڪيشنن جي وسيع رينج لاءِ هڪ مؤثر اوزار بڻائي ٿي، بشمول چيٽ بوٽس ۽ ورچوئل اسسٽنٽ، ٻولي جي ترجمي، ۽ جذبي جو تجزيو.
ان جي جاري ترقي ۽ سافٽ ويئر ۽ ايپس سان شامل ٿيڻ جي نتيجي ۾ مستقبل ۾ اڃا به وڌيڪ دلچسپ استعمال ڪيسن جو نتيجو ٿيندو.
6. اليڪٽرا
ELECTRA ھڪڙو جديد قدرتي ٻولي پروسيسنگ ماڊل آھي جيڪو گوگل محققن پاران ٺاھيو ويو آھي. ان جي معنيٰ آهي “Efficiently Learning an Encoder that is classifies token Replacements Accurately” ۽ ان جي غير معمولي درستگي ۽ رفتار لاءِ مشهور آهي.
اهو ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
ELECTRA ڪم ڪري ٿو متن جي ترتيب واري ٽوڪن جي ھڪڙي حصي کي تبديل ٿيل ٽوڪن سان. ماڊل جو مقصد صحيح طور تي اڳڪٿي ڪرڻ آهي ته ڇا هر متبادل ٽوڪن جائز آهي يا جعلسازي. ELECTRA هڪ متن جي ترتيب ۾ لفظن جي وچ ۾ لاڳاپيل تنظيمن کي ذخيرو ڪرڻ سکي ٿو نتيجي طور وڌيڪ موثر.
ان کان علاوه، ڇاڪاڻ ته ELECTRA اصل کي نقاب پوش ڪرڻ جي بجاءِ غلط ٽوڪن ٺاهي ٿو، اهو شايد وڏي پيماني تي تربيتي سيٽ ۽ تربيتي دورن کي ملازمت ڏئي سگهي ٿو بغير ساڳي اوور فٽنگ خدشات جو تجربو ڪرڻ جي جيڪي معياري نقاب پوش ٻوليءَ جا ماڊل ڪندا آهن.
استعمال جا علائقا
ELECTRA جذباتي تجزيي لاءِ پڻ استعمال ٿي سگھي ٿو، جيڪو متن جي جذباتي ڍنگ کي سڃاڻي ٿو.
نقاب پوش ۽ غير نقاب ٿيل متن ٻنهي مان سکڻ جي صلاحيت سان، ELECTRA کي استعمال ڪري سگهجي ٿو وڌيڪ صحيح جذباتي تجزياتي ماڊل ٺاهڻ لاءِ جيڪي لساني ذيلي ذخيري کي بهتر سمجهي سگهن ۽ وڌيڪ بامعني بصيرت پهچائي سگهن.
7. ٽي 5
T5، يا Text-to-Text Transfer Transformer، ھڪڙو Google AI Language ٽرانسفارمر تي ٻڌل ٻولي ماڊل آھي. اهو مقصد آهي ته مختلف قدرتي ٻولي پروسيسنگ ڪمن کي لچڪدار طريقي سان ترجمو ڪندي ان پٽ ٽيڪسٽ کي آئوٽ پٽ ٽيڪسٽ ذريعي.
اهو ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
T5 ٽرانسفارمر آرڪيٽيڪچر تي ٺهيل آهي ۽ وڏي مقدار ۾ ٽيڪسٽ ڊيٽا تي غير نگراني ٿيل سکيا استعمال ڪندي تربيت ڏني وئي. T5، اڳوڻي ٻوليء جي ماڊل جي برعڪس، مختلف ڪمن تي تربيت ڏني وئي آهي، جن ۾ ٻولي سمجھڻ، سوالن جا جواب، اختصار، ۽ ترجمو شامل آهن.
هي T5 کي قابل بنائي ٿو ڪيترن ئي نوڪريون ڪرڻ لاءِ ماڊل کي گهٽ ڪم-مخصوص انپٽ تي فائن ٽيوننگ ڪندي.
T5 ڪٿي استعمال ڪندو آهي؟
T5 قدرتي ٻولي پروسيسنگ ۾ ڪيترائي امڪاني ايپليڪيشنون آهن. اهو استعمال ٿي سگهي ٿو چيٽ بوٽس، ورچوئل اسسٽنٽ، ۽ ٻين گفتگو ڪندڙ AI سسٽم ٺاهڻ لاءِ جيڪي قدرتي ٻولي ان پٽ کي سمجهڻ ۽ جواب ڏيڻ جي قابل آهن. T5 پڻ استعمال ٿي سگھي ٿو سرگرمين لاءِ جيئن ٻولي ترجمو، اختصار، ۽ ٽيڪسٽ مڪمل ڪرڻ.
T5 کي گوگل پاران اوپن سورس مهيا ڪيو ويو ۽ اين ايل پي ڪميونٽي طرفان مختلف ايپليڪيشنن لاءِ وڏي پيماني تي قبول ڪيو ويو آهي جيئن ته متن جي درجه بندي، سوال جواب، ۽ مشين ترجمو.
8. پي ايل ايم
PaLM (Pathways Language Model) ھڪڙو ترقي يافته ٻولي ماڊل آھي جيڪو گوگل AI ٻولي پاران ٺاھيو ويو آھي. اهو وڌيڪ پيچيده ٻوليء جي ڪمن جي وڌندڙ مطالبن کي پورو ڪرڻ لاء قدرتي ٻولي پروسيسنگ ماڊل جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائڻ جو مقصد آهي.
اهو ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
BERT ۽ GPT وانگر ٻين ڪيترن ئي سٺي پسند ڪيل ٻولي ماڊل وانگر، PaLM هڪ ٽرانسفارمر تي ٻڌل ماڊل آهي. تنهن هوندي به، ان جي جوڙجڪ ۽ تربيت جو طريقو ان کي ٻين ماڊلز کان ڌار ڪري ٿو.
ڪارڪردگي ۽ جنرلائيزيشن جي صلاحيتن کي بهتر ڪرڻ لاءِ، PaLM کي تربيت ڏني وئي آهي هڪ ملٽي ٽاسڪ لرننگ پيراڊم استعمال ڪندي جيڪا ماڊل کي هڪ ئي وقت ڪيترن ئي چئلينجن مان سکڻ جي قابل بڻائي ٿي.
اسان ڪٿي PaLM استعمال ڪريون ٿا؟
پام اين ايل پي ڪمن جي مختلف قسمن لاءِ استعمال ڪري سگھجي ٿو، خاص طور تي اھي جيڪي سڏين ٿا قدرتي ٻوليءَ جي گھڻي سمجھ لاءِ. اهو جذباتي تجزيي، سوالن جا جواب ڏيڻ، ٻولي ماڊلنگ، مشين جي ترجمي، ۽ ٻين ڪيترن ئي شين لاء مفيد آهي.
مختلف پروگرامن ۽ اوزارن جهڙوڪ چيٽ بوٽس، ورچوئل اسسٽنٽ، ۽ آواز جي سڃاڻپ واري نظام جي ٻولي پروسيسنگ صلاحيتن کي بهتر بڻائڻ لاءِ، ان کي پڻ شامل ڪري سگهجي ٿو.
مجموعي طور تي، PaLM هڪ ترقي يافته ٽيڪنالاجي آهي جيڪا ممڪن ايپليڪيشنن جي وسيع رينج سان گڏ آهي، ان جي صلاحيت جي ڪري ٻولي پروسيسنگ جي صلاحيتن کي وڌائڻ جي صلاحيت.
ٿڪل
آخرڪار، قدرتي ٻولي پروسيسنگ (NLP) اسان کي ٽيڪنالاجي سان مشغول ڪرڻ جو طريقو تبديل ڪري ڇڏيو آهي، اسان کي مشينن سان ڳالهائڻ جي اجازت ڏني آهي وڌيڪ انسان وانگر.
اين ايل پي اڳي کان وڌيڪ صحيح ۽ ڪارائتو ٿي چڪو آهي ڇاڪاڻ ته تازو ڪاميابين جي ڪري مشين جي سکيا, خاص طور تي وڏي پيماني تي ٻولي ماڊل جي تعمير ۾ جهڙوڪ GPT-4، RoBERTA، XLNet، ELECTRA، ۽ PaLM.
جيئن ته اين ايل پي ترقي ڪري ٿي، اسان اميد ڪري سگهون ٿا ته وڌ کان وڌ طاقتور ۽ نفيس ٻوليءَ جا ماڊل اڀرندا، ان کي تبديل ڪرڻ جي صلاحيت سان ته ڪيئن اسان ٽيڪنالاجي سان ڳنڍيون، هڪ ٻئي سان رابطو ڪريون، ۽ انساني ٻولي جي پيچيدگي کي سمجھون.
جواب ڇڏي وڃو