Vedeli ste, že počítače dokážu vytvárať texty, ktoré sú takmer identické s tým, čo dokážu napísať ľudia?
Vďaka pokrokom v AI sme svedkami vlny veľkých jazykových modelov.
Teraz pracujú v bezprecedentnom rozsahu!
Tieto modely môžeme použiť v rôznych zaujímavých prípadoch. V tomto článku sa pozrieme na niektoré vzrušujúce aplikácie veľkých jazykových modelov.
Čo máme na mysli pod veľkými jazykovými modelmi?
Veľké jazykové modely sú modely AI, ktoré sú vyvinuté na interpretáciu a vytváranie ľudského jazyka. Tieto modely využívajú pokročilé prístupy strojového učenia.
Napríklad používajú hlboké vzdelávanie skúmať obrovské objemy textových údajov. A rozumejú prirodzeným jazykovým vzorcom a štruktúram.
Modely sú trénované na rozsiahlych súboroch údajov, ako sú knihy, noviny a webové stránky. Takto môžu pochopiť zložitosť ľudského jazyka. Môžu teda vytvárať obsah, ktorý je na nerozoznanie od materiálu napísaného ľuďmi.
Aké sú príklady týchto jazykových modelov?
- GPT-3:Toto je špičkový jazykový model vytvorený OpenAI, ktorý je schopný generovať text, odpovedať na otázky a množstvo ďalších úloh NLP.
- BERTI: Toto je silný jazykový model vytvorený spoločnosťou Google ktoré možno použiť na niektoré úlohy, ako je odpovedanie na otázky a jazykový preklad.
- XLNet: Tento pokročilý jazykový model bol vytvorený spoločnosťami Google a Carnegie Mellon University a využíva novú školiacu techniku na zlepšenie porozumenia a produkcie skutočného jazyka.
- RoBERTa: Tento jazykový model vytvoril Facebook a je založený na architektúre BERT. Dosiahol špičkový výkon v rôznych aplikáciách zahŕňajúcich spracovanie prirodzeného jazyka.
- T5: Transformátor na prenos textu na text vytvoril Google a môžu byť prispôsobené na rôzne účely zahŕňajúce spracovanie prirodzeného jazyka.
- GShard: Google vytvoril distribuovaný tréningový rámec, ktorý možno použiť na trénovanie rozsiahlych jazykových modelov.
- Megatron: NVIDIA vysokovýkonný systém výučby jazykových modelov, ktorý dokáže trénovať modely až s 8.3 miliardami parametrov.
- ALBERT: Ide o efektívnejšiu a škálovateľnejšiu „odľahčenú“ verziu BERT, ktorú vytvorili Google a Toyota Technologický inštitút v Chicagu.
- ELECTRA: Google a Stanfordská univerzita vytvorili jazykový model, ktorý využíva novú stratégiu predškolenia nazývanú „diskriminačné predškolenie“ na zvýšenie výkonu pri nadväzujúcich úlohách.
- reformátor: Ide o jazykový model Google, ktorý využíva efektívnejší mechanizmus pozornosti, ktorý umožňuje trénovanie väčších modelov s rýchlejším odvodením.
Aké sú teda prípady použitia týchto veľkých jazykových modelov?
Významné prípady použitia veľkých jazykových modelov
Analýza sentimentu
Tieto modely dokážu vyhodnotiť text a rozhodnúť, či je sentiment dobrý, negatívny alebo neutrálny. Väčšinou využívajú spracovanie prirodzeného jazyka a strojové učenie prístupy k tomu.
Kvôli ich schopnosti rozpoznať kontext a význam slov vo fráze sa modely ako BERT a RoBERTa používajú na analýza sentimentu.
Analýza sentimentu je s jazykovými modelmi čoraz presnejšia a efektívnejšia. Analýzu sentimentu môžeme použiť v širokom spektre sektorov, ako je marketing, služby zákazníkom a ďalšie.
Chatboti a konverzační agenti
Konverzační agenti a chatboti sa stávajú populárnymi v širokej škále aplikácií. Používame ich v zákazníckom servise a predaji, ako aj v školstve a zdravotníctve. Srdcom týchto systémov sú veľké jazykové modely.
Dokážu interpretovať a reagovať na ľudské vstupy v prirodzenom jazyku. Modely ako GPT-3 a BERT sa často používajú v chatbotoch na vytváranie pútavejších odpovedí.
Tieto modely sú trénované na enormných objemoch textových údajov. Dokážu pochopiť a napodobniť ľudské jazykové vzorce a štruktúry. Chatboty môžu výrazne zvýšiť zapojenie zákazníkov.
Jazykový preklad
Vďaka veľkým jazykovým modelom dokážeme preložiť text z jedného jazyka do druhého s mimoriadnou presnosťou. Tieto modely rozumejú zložitosti niekoľkých jazykov. A navzájom sa spájajú tým, že sú vyškolení na obrovských objemoch viacjazyčných textových údajov.
Populárne modely jazykového prekladu zahŕňajú OpenAI GPT-3, Facebook M2M-100 a Google Neural Machine Translation (NMT). Vďaka revolučným zmenám, ktoré tieto modely priniesli, je teraz oveľa jednoduchšie komunikovať s jednotlivcami na celom svete.
Textová sumarizácia
Sumarizácia textu je proces redukcie dlhého textu na zhrnutie pri zachovaní kľúčových bodov. Veľké jazykové modely dokáže preskúmať a pochopiť štruktúru textu. To im umožňuje poskytovať presné súhrny, vďaka čomu sú v tejto oblasti veľmi nápomocní.
Pre textové súhrnné úlohy boli nasadené modely ako BERT a GPT-3. Preukazujú mimoriadnu účinnosť pri vytváraní súhrnov, ktoré zahŕňajú hlavné myšlienky dokumentu.
Dokážeme získať informácie z dlhého textu, ktorý má zásadné využitie v médiách, práve a vzdelávaní.
Zodpovedanie otázky
Poskytnutie otázky stroju a očakávanie, že príde s vhodnou odpoveďou, sa v spracovaní prirodzeného jazyka nazýva odpovedanie na otázky. Veľké jazykové modely ako GPT-3 a BERT boli vytvorené s týmto cieľom.
Tieto modely skúmajú vstupný dotaz a vyberajú z údajov najrelevantnejšie informácie.
Tieto modely skúmajú vstupný dotaz a vyberajú tie najrelevantnejšie údaje z obrovského množstva informácií. To je možné pomocou sofistikovaných neurálne siete.
Vďaka sile týchto modelov dokážeme vyvinúť systémy na objavovanie riešení komplikovaných problémov. To zvýši našu schopnosť učiť sa a rozhodovať.
Tvorba obsahu a generovanie textu
Veľké jazykové modely vytvárajú vysokokvalitný a pútavý obsah pre rôzne sektory. Tieto modely môžu vytvárať články, príspevky na sociálnych sieťach, popisy produktov a ďalšie. Obľúbeným modelom je v tomto prípade napríklad GPT-3.
Vytvára obsah, ktorý je ťažké odlíšiť od textu napísaného ľuďmi. Používaním týchto modelov môžu spoločnosti ušetriť čas a náklady. Môžu sa oveľa jednoduchšie spojiť so svojím publikom.
Rozpoznávanie reči a prepis reči do textu
Rozpoznávanie reči a prepis reči do textu využívajú veľké jazykové modely.
Najmä tieto modely sú trénované na zvukových údajoch. A zamestnávajú pokročilých algoritmy strojového učenia na presný prepis hovorených slov do textu. Wav2vec, vyvinutý spoločnosťou Facebook AI, je jedným z príkladov jazykového modelu používaného na rozpoznávanie reči.
Tento model je trénovaný na rozpoznávanie a extrahovanie relevantných charakteristík zo zvukových vstupov. Môže sa použiť na rozpoznávanie reči alebo iné úlohy spracovania prirodzeného jazyka.
Spoločnosti môžu zvýšiť kvalitu a rýchlosť svojich prepisových služieb a zároveň znížiť náklady a zvýšiť efektivitu prijatím masívnych jazykových modelov.
Zhrnutie, ako vyzerá budúcnosť?
Veľké jazykové modely budú hrať dôležitú úlohu v rôznych odvetviach. Výskumníci a vývojári sa pokúšajú vylepšiť tieto modely, aby boli výkonnejšie.
Môžeme lepšie pochopiť kontext a zvýšiť efektivitu a presnosť. Môžeme tiež ťažiť z intuitívnejšieho a bezproblémovejšieho používateľského zážitku na rôznych platformách.
Môžu zmeniť spôsob, akým komunikujeme a zapájame sa do technológií.
Nechaj odpoveď