Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) zmenilo spôsob, akým spolupracujeme so strojmi. Teraz naše aplikácie a softvér dokážu spracovať a porozumieť ľudskej reči.
Ako disciplína umelej inteligencie sa NLP zameriava na interakciu prirodzeného jazyka medzi počítačmi a ľuďmi.
Pomáha strojom analyzovať, porozumieť a syntetizovať ľudský jazyk, čím otvára množstvo aplikácií, ako je rozpoznávanie reči, strojový preklad, analýza sentimentua chatboty.
V posledných rokoch prešla obrovským vývojom a umožnila strojom nielen porozumieť jazyku, ale ho aj kreatívne a vhodne využívať.
V tomto článku sa pozrieme na rôzne jazykové modely NLP. Takže sledujte a poďme sa dozvedieť o týchto modeloch!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je špičkový jazykový model spracovania prirodzeného jazyka (NLP). Vytvorila ho v roku 2018 g a je založená na architektúre Transformer, a neurónové sieť vytvorený na interpretáciu sekvenčného vstupu.
BERT je predtrénovaný jazykový model, čo znamená, že bol trénovaný na obrovských objemoch textových údajov, aby rozpoznal vzory a štruktúru prirodzeného jazyka.
BERT je obojsmerný model, čo znamená, že dokáže pochopiť kontext a význam slov v závislosti od ich predchádzajúcich a nasledujúcich fráz, vďaka čomu je úspešnejší pri pochopení významu komplikovaných viet.
Ako to funguje?
Učenie bez dozoru sa používa na trénovanie BERT na obrovské množstvo textových údajov. BERT získava schopnosť odhaliť chýbajúce slová vo vete alebo kategorizovať vety počas tréningu.
S pomocou tohto školenia môže BERT produkovať vysokokvalitné vloženia, ktoré možno použiť na rôzne úlohy NLP vrátane analýzy sentimentu, kategorizácie textu, odpovedí na otázky a ďalších.
Okrem toho môže byť BERT vylepšený na konkrétnom projekte využitím menšieho súboru údajov, aby sa zameral konkrétne na túto úlohu.
Kde sa Bert používa?
BERT sa často používa v širokej škále populárnych aplikácií NLP. Google ho napríklad použil na zvýšenie presnosti výsledkov svojho vyhľadávača, zatiaľ čo Facebook ho použil na zlepšenie svojich odporúčacích algoritmov.
BERT sa využíva aj pri analýze sentimentu chatbotov, strojovom preklade a porozumení prirodzeného jazyka.
Okrem toho bol BERT zamestnaný v niekoľkých akademického výskumu práce na zlepšenie výkonu modelov NLP pri rôznych úlohách. Celkovo sa BERT stal nepostrádateľným nástrojom pre akademikov a odborníkov v oblasti NLP a predpokladá sa, že jeho vplyv na disciplínu sa bude ďalej zvyšovať.
2. Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) je jazykový model pre spracovanie prirodzeného jazyka vydaný Facebook AI v roku 2019. Ide o vylepšenú verziu BERT, ktorej cieľom je prekonať niektoré z nedostatkov pôvodného modelu BERT.
RoBERTa bol trénovaný podobným spôsobom ako BERT, s tým rozdielom, že RoBERTa využíva viac tréningových dát a zlepšuje tréningový proces na dosiahnutie vyššieho výkonu.
RoBERTa, podobne ako BERT, je predtrénovaný jazykový model, ktorý možno doladiť tak, aby pri danej úlohe dosiahol vysokú presnosť.
Ako to funguje?
RoBERTa používa samoobslužnú vzdelávaciu stratégiu na trénovanie veľkého množstva textových údajov. Počas tréningu sa naučí predvídať chýbajúce slová vo vetách a kategorizovať frázy do odlišných skupín.
RoBERTa tiež využíva niekoľko sofistikovaných tréningových prístupov, ako je dynamické maskovanie, aby sa zvýšila schopnosť modelu zovšeobecniť na nové údaje.
Okrem toho na zvýšenie presnosti RoBERTa využíva obrovské množstvo údajov z niekoľkých zdrojov vrátane Wikipedie, Common Crawl a BooksCorpus.
Kde môžeme použiť RoBERTa?
Roberta sa bežne používa na analýzu sentimentu, kategorizáciu textu, pomenovaná entita identifikácia, strojový preklad a zodpovedanie otázok.
Dá sa použiť na extrakciu relevantných poznatkov z neštruktúrovaných textových dát ako napr sociálne médiá, spotrebiteľské recenzie, spravodajské články a ďalšie zdroje.
RoBERTa sa okrem týchto konvenčných úloh NLP využíva aj v špecifickejších aplikáciách, ako je sumarizácia dokumentov, tvorba textu a rozpoznávanie reči. Používa sa tiež na zlepšenie presnosti chatbotov, virtuálnych asistentov a iných konverzačných systémov AI.
3. GPT-3 OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) je jazykový model OpenAI, ktorý pomocou techník hlbokého učenia generuje písanie podobné ľuďom. GPT-3 je jeden z najväčších jazykových modelov, aké boli kedy skonštruované, so 175 miliardami parametrov.
Model bol trénovaný na širokej škále textových údajov vrátane kníh, článkov a webových stránok a teraz dokáže vytvárať obsah na rôzne témy.
Ako to funguje?
GPT-3 generuje text pomocou prístupu učenia bez dozoru. To znamená, že model nie je zámerne naučený vykonávať žiadnu konkrétnu prácu, ale namiesto toho sa učí vytvárať text tak, že si všíma vzory v enormných objemoch textových údajov.
Trénovaním na menších súboroch údajov špecifických pre danú úlohu je možné model doladiť pre konkrétne úlohy, ako je dokončenie textu alebo analýza sentimentu.
Oblasti použitia
GPT-3 má niekoľko aplikácií v oblasti spracovania prirodzeného jazyka. Model umožňuje dokončovanie textu, preklad jazyka, analýzu sentimentu a ďalšie aplikácie. GPT-3 sa tiež používa na vytváranie poézie, novinových článkov a počítačového kódu.
Jednou z najpotenciálnejších aplikácií GPT-3 je vytváranie chatbotov a virtuálnych asistentov. Pretože model dokáže vytvárať ľudský text, je veľmi vhodný pre konverzačné aplikácie.
GPT-3 sa tiež používa na vytváranie prispôsobeného obsahu pre webové stránky a platformy sociálnych médií, ako aj na pomoc pri analýze údajov a výskume.
4. GPT-4
GPT-4 je najnovší a sofistikovaný jazykový model v sérii GPT OpenAI. S úžasnými 10 biliónmi parametrov sa predpokladá, že prekoná a prekoná svojho predchodcu GPT-3 a stane sa jedným z najvýkonnejších modelov AI na svete.
Ako to funguje?
GPT-4 generuje text v prirodzenom jazyku pomocou sofistikovaných algoritmy hlbokého učenia. Trénuje sa na rozsiahlom súbore textových údajov, ktorý zahŕňa knihy, časopisy a webové stránky, čo mu umožňuje vytvárať obsah na širokú škálu tém.
Okrem toho, trénovaním na menších súboroch údajov špecifických pre úlohy môže byť GPT-4 doladený pre špecifické úlohy, ako je odpovedanie na otázky alebo sumarizácia.
Oblasti použitia
Vďaka svojej obrovskej veľkosti a vynikajúcim schopnostiam ponúka GPT-4 širokú škálu aplikácií.
Jedným z jeho najsľubnejších použití je spracovanie prirodzeného jazyka, kde sa dá zvyknúť vyvíjať chatboty, virtuálni asistenti a systémy jazykového prekladu schopné produkovať odpovede v prirodzenom jazyku, ktoré sú takmer na nerozoznanie od tých, ktoré vytvárajú ľudia.
GPT-4 možno použiť aj vo vzdelávaní.
Tento koncept možno použiť na vývoj inteligentných doučovacích systémov schopných prispôsobiť sa štýlu učenia študenta a poskytnúť individuálnu spätnú väzbu a pomoc. To môže prispieť k zvýšeniu kvality vzdelávania a sprístupniť vzdelávanie pre každého.
5. XLNet
XLNet je inovatívny jazykový model, ktorý v roku 2019 vytvorili výskumníci z Carnegie Mellon University a Google AI. Jeho architektúra je založená na architektúre transformátora, ktorá sa využíva aj v BERT a iných jazykových modeloch.
XLNet, na druhej strane, predstavuje revolučnú stratégiu predtréningu, ktorá mu umožňuje prekonať iné modely v rôznych úlohách spracovania prirodzeného jazyka.
Ako to funguje?
XLNet bol vytvorený pomocou prístupu autoregresívneho jazykového modelovania, ktorý zahŕňa predpovedanie nasledujúceho slova v textovej sekvencii na základe predchádzajúcich slov.
XLNet, na druhej strane, používa obojsmernú metódu, ktorá vyhodnocuje všetky potenciálne permutácie slov vo fráze, na rozdiel od iných jazykových modelov, ktoré používajú prístup zľava doprava alebo sprava doľava. To mu umožňuje zachytiť dlhodobé slovné vzťahy a robiť presnejšie predpovede.
XLNet kombinuje sofistikované techniky, ako je relatívne pozičné kódovanie a mechanizmus opakovania na úrovni segmentov, navyše k svojej revolučnej stratégii predtréningu.
Tieto stratégie prispievajú k celkovej výkonnosti modelu a umožňujú mu zvládnuť širokú škálu úloh spracovania prirodzeného jazyka, ako je preklad jazyka, analýza sentimentu a identifikácia pomenovanej entity.
Oblasti použitia pre XLNet
Sofistikované funkcie a prispôsobivosť XLNet z neho robia efektívny nástroj pre širokú škálu aplikácií na spracovanie prirodzeného jazyka, vrátane chatbotov a virtuálnych asistentov, jazykového prekladu a analýzy sentimentu.
Jeho neustály vývoj a integrácia so softvérom a aplikáciami takmer určite povedie k ešte viac fascinujúcim prípadom použitia v budúcnosti.
6. ELEKTRA
ELECTRA je špičkový model spracovania prirodzeného jazyka vytvorený výskumníkmi Google. Znamená „Efektívne učenie kódovača, ktorý presne klasifikuje výmeny tokenov“ a je známy svojou výnimočnou presnosťou a rýchlosťou.
Ako to funguje?
ELECTRA funguje tak, že časť tokenov sekvencie textu nahradí vyrobenými tokenmi. Účelom modelu je správne predpovedať, či je každý náhradný token legitímny alebo falzifikát. ELECTRA sa vďaka tomu naučí efektívnejšie ukladať kontextové asociácie medzi slovami v textovej sekvencii.
Okrem toho, pretože ELECTRA vytvára falošné tokeny namiesto maskovania skutočných, môže využívať výrazne väčšie tréningové sady a tréningové periódy bez toho, aby sa vyskytli rovnaké obavy z prehnanej výbavy ako štandardné maskované jazykové modely.
Oblasti použitia
ELECTRA možno použiť aj na analýzu sentimentu, ktorá zahŕňa identifikáciu emocionálneho tónu textu.
Vďaka svojej schopnosti učiť sa zo zamaskovaného aj nezamaskovaného textu môže byť ELECTRA použitá na vytvorenie presnejších modelov analýzy sentimentu, ktoré dokážu lepšie pochopiť lingvistické jemnosti a poskytnúť zmysluplnejšie poznatky.
7.T5
T5, alebo Text-to-Text Transfer Transformer, je jazykový model založený na transformátore jazyka Google AI. Je určený na vykonávanie rôznych úloh spracovania prirodzeného jazyka flexibilným prekladom vstupného textu na výstupný text.
Ako to funguje?
T5 je postavený na architektúre Transformer a bol trénovaný pomocou učenia bez dozoru na obrovskom množstve textových údajov. T5, na rozdiel od predchádzajúcich jazykových modelov, je trénovaný na rôzne úlohy, vrátane porozumenia jazyka, odpovedí na otázky, sumarizácie a prekladu.
To umožňuje T5 vykonávať množstvo úloh jemným doladením modelu na vstup menej špecifický pre úlohu.
Kde sa používa T5?
T5 má niekoľko potenciálnych aplikácií pri spracovaní prirodzeného jazyka. Môže sa použiť na vytváranie chatbotov, virtuálnych asistentov a iných konverzačných systémov AI schopných porozumieť a reagovať na vstupy z prirodzeného jazyka. T5 možno použiť aj na činnosti, ako je jazykový preklad, sumarizácia a dokončovanie textu.
T5 poskytla spoločnosť Google ako open source a komunita NLP ho široko prijala pre rôzne aplikácie, ako je kategorizácia textu, odpovedanie na otázky a strojový preklad.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) je pokročilý jazykový model vytvorený spoločnosťou Google AI Language. Je určený na zlepšenie výkonnosti modelov spracovania prirodzeného jazyka, aby sa splnil rastúci dopyt po komplikovanejších jazykových úlohách.
Ako to funguje?
Podobne ako mnoho iných obľúbených jazykových modelov, ako sú BERT a GPT, PaLM je model založený na transformátore. Jeho dizajn a metodika tréningu ho však odlišujú od ostatných modelov.
Na zlepšenie výkonnosti a schopností zovšeobecňovania sa PaLM trénuje pomocou paradigmy učenia viacerých úloh, ktorá umožňuje modelu súčasne sa učiť z mnohých problémov.
Kde používame PaLM?
Palm možno použiť na rôzne úlohy NLP, najmä na tie, ktoré vyžadujú hlboké porozumenie prirodzenému jazyku. Je to užitočné pre analýzu sentimentu, odpovedanie na otázky, modelovanie jazyka, strojový preklad a mnoho ďalších vecí.
Ak chcete zlepšiť zručnosti spracovania jazyka rôznych programov a nástrojov, ako sú chatboty, virtuálni asistenti a systémy rozpoznávania hlasu, môže sa do nich pridať.
Celkovo je PaLM sľubnou technológiou so širokou škálou možných aplikácií vďaka svojej schopnosti škálovať možnosti spracovania jazyka.
záver
Nakoniec, spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) zmenilo spôsob, akým sa zaoberáme technológiou, čo nám umožňuje hovoriť so strojmi ľudsky.
NLP sa stalo presnejším a efektívnejším ako kedykoľvek predtým vďaka nedávnym prelomom v strojové učenie, najmä pri konštrukcii rozsiahlych jazykových modelov, ako sú GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA a PaLM.
Ako NLP napreduje, môžeme očakávať, že sa objavia čoraz výkonnejšie a sofistikovanejšie jazykové modely s potenciálom zmeniť spôsob, akým sa spájame s technológiou, komunikujeme medzi sebou a chápeme zložitosť ľudského jazyka.
Nechaj odpoveď