Obdelava naravnega jezika (NLP) je spremenila naše sodelovanje s stroji. Zdaj lahko naše aplikacije in programska oprema obdelujejo in razumejo človeški jezik.
Kot disciplina umetne inteligence se NLP osredotoča na naravno jezikovno interakcijo med računalniki in ljudmi.
Pomaga strojem analizirati, razumeti in sintetizirati človeški jezik, odpira množico aplikacij, kot so prepoznavanje govora, strojno prevajanje, Analiza klime, in chatboti.
V zadnjih letih je dosegel ogromen razvoj in omogoča strojem, da ne le razumejo jezik, ampak ga tudi kreativno in ustrezno uporabljajo.
V tem članku bomo preverili različne jezikovne modele NLP. Torej, spremljajte in spoznajmo te modele!
1. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je najsodobnejši jezikovni model za obdelavo naravnega jezika (NLP). Leta 2018 ga je ustvaril g in temelji na arhitekturi Transformer, a nevronska mreža zgrajen za interpretacijo zaporednega vnosa.
BERT je vnaprej usposobljen jezikovni model, kar pomeni, da je bil usposobljen na ogromnih količinah besedilnih podatkov za prepoznavanje vzorcev in strukture naravnega jezika.
BERT je dvosmerni model, kar pomeni, da lahko dojame kontekst in pomen besed glede na njihove prejšnje in naslednje fraze, zaradi česar je uspešnejši pri razumevanju pomena zapletenih stavkov.
Kako deluje?
Nenadzorovano učenje se uporablja za usposabljanje BERT na ogromnih količinah besedilnih podatkov. BERT med usposabljanjem pridobi sposobnost zaznavanja manjkajočih besed v stavku ali kategoriziranja stavkov.
S pomočjo tega usposabljanja lahko BERT izdela visokokakovostne vdelave, ki jih je mogoče uporabiti za različne naloge NLP, vključno z analizo čustev, kategorizacijo besedila, odgovarjanjem na vprašanja in še več.
Poleg tega je mogoče BERT izboljšati na določenem projektu z uporabo manjšega nabora podatkov, da se osredotočite posebej na to nalogo.
Kje se uporablja Bert?
BERT se pogosto uporablja v številnih priljubljenih NLP aplikacijah. Google ga je na primer uporabil za povečanje točnosti rezultatov svojih iskalnikov, medtem ko ga je Facebook uporabil za izboljšanje algoritmov za priporočila.
BERT je bil uporabljen tudi pri analizi razpoloženja chatbota, strojnem prevajanju in razumevanju naravnega jezika.
Poleg tega je bil BERT zaposlen v več akademske raziskave prispevkov za izboljšanje učinkovitosti NLP modelov pri različnih nalogah. Na splošno je BERT postal nepogrešljivo orodje za NLP akademike in praktike, njegov vpliv na to disciplino pa naj bi se še povečal.
2. Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) je jezikovni model za obdelavo naravnega jezika, ki ga je Facebook AI izdal leta 2019. Je izboljšana različica BERT, katere namen je premagati nekatere pomanjkljivosti prvotnega modela BERT.
RoBERTa je bil usposobljen na podoben način kot BERT, z izjemo, da RoBERTa uporablja več podatkov o treningu in izboljša proces treninga za doseganje višje učinkovitosti.
RoBERTa je, tako kot BERT, vnaprej usposobljen jezikovni model, ki ga je mogoče natančno nastaviti, da doseže visoko natančnost pri določenem delu.
Kako deluje?
RoBERTa uporablja strategijo samonadzorovanega učenja za usposabljanje na veliki količini besedilnih podatkov. Med usposabljanjem se nauči predvideti manjkajoče besede v stavkih in kategorizirati fraze v različne skupine.
RoBERTa prav tako uporablja več sofisticiranih pristopov usposabljanja, kot je dinamično maskiranje, da poveča zmogljivost modela za posploševanje na nove podatke.
Poleg tega RoBERTa za povečanje svoje natančnosti uporablja ogromno količino podatkov iz več virov, vključno z Wikipedijo, Common Crawl in BooksCorpus.
Kje lahko uporabimo RoBERTa?
Roberta se običajno uporablja za analizo razpoloženja, kategorizacijo besedila, imenovana entiteta identifikacija, strojno prevajanje in odgovarjanje na vprašanja.
Uporablja se lahko za pridobivanje ustreznih vpogledov iz nestrukturiranih besedilnih podatkov, kot je npr družbeni mediji, ocene potrošnikov, novice in drugi viri.
RoBERTa je bil uporabljen v bolj specifičnih aplikacijah, kot so povzemanje dokumentov, ustvarjanje besedila in prepoznavanje govora, poleg teh običajnih NLP nalog. Uporabljen je bil tudi za izboljšanje natančnosti klepetalnih robotov, virtualnih pomočnikov in drugih pogovornih sistemov AI.
3. OpenAI GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) je jezikovni model OpenAI, ki generira človeško pisanje s tehnikami globokega učenja. GPT-3 je eden največjih jezikovnih modelov, kar jih je bilo kdaj izdelanih, s 175 milijardami parametrov.
Model je bil učen na številnih besedilnih podatkih, vključno s knjigami, dokumenti in spletnimi stranmi, in zdaj lahko ustvarja vsebino o različnih temah.
Kako deluje?
GPT-3 generira besedilo z uporabo pristopa nenadzorovanega učenja. To pomeni, da model ni namerno naučen izvajati nobene posebne naloge, temveč se namesto tega nauči ustvarjati besedilo z opazovanjem vzorcev v ogromnih količinah besedilnih podatkov.
Z usposabljanjem na manjših naborih podatkov, specifičnih za nalogo, je mogoče model nato natančno nastaviti za posebne naloge, kot je dokončanje besedila ali analiza razpoloženja.
Področja uporabe
GPT-3 ima več aplikacij na področju obdelave naravnega jezika. Z modelom so možne dokončanje besedila, prevajanje v jezik, analiza občutkov in druge aplikacije. GPT-3 je bil uporabljen tudi za ustvarjanje poezije, novic in računalniške kode.
Ena najbolj potencialnih aplikacij GPT-3 je ustvarjanje chatbotov in virtualnih pomočnikov. Ker lahko model ustvari človeško besedilo, je zelo primeren za pogovorne aplikacije.
GPT-3 je bil uporabljen tudi za ustvarjanje prilagojene vsebine za spletna mesta in platforme družbenih medijev ter za pomoč pri analizi podatkov in raziskavah.
4. GPT-4
GPT-4 je najnovejši in izpopolnjen jezikovni model v seriji GPT OpenAI. Z osupljivimi 10 bilijoni parametrov se predvideva, da bo presegel in presegel svojega predhodnika GPT-3 ter postal eden najmočnejših modelov umetne inteligence na svetu.
Kako deluje?
GPT-4 ustvari besedilo v naravnem jeziku z uporabo sofisticiranih algoritmi za globoko učenje. Usposablja se na obsežnem naboru besedilnih podatkov, ki vključuje knjige, revije in spletne strani, kar mu omogoča ustvarjanje vsebine o najrazličnejših temah.
Poleg tega je mogoče GPT-4 z usposabljanjem na manjših naborih podatkov, specifičnih za nalogo, natančno nastaviti za posebne naloge, kot je odgovarjanje na vprašanja ali povzemanje.
Področja uporabe
Zaradi velike velikosti in vrhunskih zmogljivosti GPT-4 ponuja široko paleto aplikacij.
Ena njegovih najbolj obetavnih uporab je obdelava naravnega jezika, kjer se lahko uporablja razvijati chatbote, virtualni pomočniki in sistemi za prevajanje jezikov, ki so sposobni ustvariti odgovore v naravnem jeziku, ki se skoraj ne razlikujejo od tistih, ki jih ustvarijo ljudje.
GPT-4 se lahko uporablja tudi v izobraževanju.
Koncept se lahko uporablja za razvoj inteligentnih sistemov za poučevanje, ki se lahko prilagodijo učenčevemu učnemu stilu in zagotavljajo individualizirane povratne informacije in pomoč. To lahko pripomore k izboljšanju kakovosti izobraževanja in naredi učenje bolj dostopno vsem.
5. XLNet
XLNet je inovativen jezikovni model, ki so ga leta 2019 ustvarili raziskovalci Univerze Carnegie Mellon in Google AI. Njegova arhitektura temelji na transformatorski arhitekturi, ki se uporablja tudi v BERT in drugih jezikovnih modelih.
XLNet na drugi strani predstavlja revolucionarno strategijo pred usposabljanjem, ki mu omogoča, da prekaša druge modele pri različnih nalogah obdelave naravnega jezika.
Kako deluje?
XLNet je bil ustvarjen z uporabo pristopa avtoregresivnega jezikovnega modeliranja, ki vključuje napovedovanje naslednje besede v besedilnem zaporedju na podlagi prejšnjih.
Po drugi strani pa XLNet sprejme dvosmerno metodo, ki oceni vse možne permutacije besed v frazi, v nasprotju z drugimi jezikovnimi modeli, ki uporabljajo pristop od leve proti desni ali od desne proti levi. To mu omogoča, da ujame dolgoročna besedna razmerja in naredi natančnejše napovedi.
XLNet združuje sofisticirane tehnike, kot sta relativno pozicijsko kodiranje in mehanizem ponavljanja na ravni segmenta, poleg svoje revolucionarne strategije pred usposabljanjem.
Te strategije prispevajo k splošni zmogljivosti modela in mu omogočajo, da obravnava širok spekter nalog obdelave naravnega jezika, kot je prevajanje jezika, analiza razpoloženja in identifikacija imenovane entitete.
Področja uporabe za XLNet
Zaradi prefinjenih funkcij in prilagodljivosti je XLNet učinkovito orodje za široko paleto aplikacij za obdelavo naravnega jezika, vključno s klepetalnimi roboti in virtualnimi pomočniki, jezikovnim prevajanjem in analizo čustev.
Njegov nadaljnji razvoj in vključitev v programsko opremo in aplikacije bosta v prihodnosti skoraj zagotovo povzročila še bolj zanimive primere uporabe.
6. ELEKTRA
ELECTRA je vrhunski model obdelave naravnega jezika, ki so ga ustvarili Googlovi raziskovalci. Okrajšava za "Učinkovito učenje kodirnika, ki natančno razvršča zamenjave žetonov" in je znan po svoji izjemni natančnosti in hitrosti.
Kako deluje?
ELECTRA deluje tako, da del žetonov besedilnega zaporedja nadomesti s proizvedenimi žetoni. Namen modela je pravilno napovedati, ali je vsak nadomestni žeton legitimen ali ponaredek. ELECTRA se posledično nauči učinkoviteje shranjevati kontekstualne povezave med besedami v besedilnem zaporedju.
Nadalje, ker ELECTRA ustvari lažne žetone, namesto da prikrije dejanske, lahko uporabi bistveno večje sklope usposabljanja in obdobja usposabljanja, ne da bi pri tem izkusila enake pomisleke glede prekomernega opremljanja, kot jih imajo standardni maskirani jezikovni modeli.
Področja uporabe
ELECTRA se lahko uporablja tudi za analizo razpoloženja, kar vključuje prepoznavanje čustvenega tona besedila.
S svojo zmožnostjo učenja tako iz maskiranega kot nemaskiranega besedila bi lahko ELECTRA uporabili za ustvarjanje natančnejših modelov analize občutkov, ki lahko bolje razumejo jezikovne tankosti in zagotovijo bolj smiselne vpoglede.
7.T5
T5 ali transformator za prenos besedila v besedilo je jezikovni model, ki temelji na transformatorju jezika Google AI. Namenjen je izvajanju različnih nalog obdelave naravnega jezika s prilagodljivim prevajanjem vhodnega besedila v izhodno besedilo.
Kako deluje?
T5 je zgrajen na arhitekturi Transformer in je bil usposobljen z uporabo nenadzorovanega učenja na ogromni količini besedilnih podatkov. T5 se za razliko od prejšnjih jezikovnih modelov usposablja za različne naloge, vključno z razumevanjem jezika, odgovarjanjem na vprašanja, povzemanjem in prevajanjem.
To T5 omogoča, da opravi številna opravila s fino nastavitvijo modela na vnos, ki je manj specifičen za naloge.
Kje se uporablja T5?
T5 ima več možnih aplikacij pri obdelavi naravnega jezika. Uporablja se lahko za ustvarjanje chatbotov, virtualnih pomočnikov in drugih pogovornih sistemov AI, ki so sposobni razumeti in se odzvati na vnos naravnega jezika. T5 se lahko uporablja tudi za dejavnosti, kot so jezikovno prevajanje, povzemanje in dokončanje besedila.
Google je zagotovil T5 kot odprtokoden in NLP skupnost ga je široko sprejela za različne aplikacije, kot so kategorizacija besedila, odgovarjanje na vprašanja in strojno prevajanje.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) je napreden jezikovni model, ki ga je ustvaril Google AI Language. Namenjen je izboljšanju zmogljivosti modelov obdelave naravnega jezika, da bi izpolnili vse večje povpraševanje po bolj zapletenih jezikovnih nalogah.
Kako deluje?
Podobno kot številni drugi zelo priljubljeni jezikovni modeli, kot sta BERT in GPT, je PaLM model, ki temelji na transformatorju. Vendar pa ga njegova zasnova in metodologija usposabljanja ločita od drugih modelov.
Za izboljšanje zmogljivosti in veščin posploševanja se PaLM usposablja z uporabo večopravilne učne paradigme, ki modelu omogoča, da se istočasno uči iz številnih izzivov.
Kje uporabljamo PaLM?
Palm se lahko uporablja za različne naloge NLP, zlasti tiste, ki zahtevajo globoko razumevanje naravnega jezika. Uporaben je za analizo čustev, odgovarjanje na vprašanja, jezikovno modeliranje, strojno prevajanje in številne druge stvari.
Za izboljšanje sposobnosti jezikovne obdelave različnih programov in orodij, kot so chatboti, virtualni pomočniki in sistemi za prepoznavanje glasu, ga je mogoče dodati tudi vanje.
Na splošno je PaLM obetavna tehnologija s širokim naborom možnih aplikacij zaradi svoje zmožnosti povečanja zmogljivosti jezikovne obdelave.
zaključek
Končno je obdelava naravnega jezika (NLP) spremenila način, kako se ukvarjamo s tehnologijo, in nam omogoča, da s stroji govorimo na bolj človeški način.
NLP je zaradi nedavnih prebojev v strojno učenje, predvsem pri izdelavi jezikovnih modelov velikega obsega, kot so GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA in PaLM.
Ko NLP napreduje, lahko pričakujemo, da se bodo pojavljali vedno močnejši in sofisticiraniji jezikovni modeli, s potencialom za preoblikovanje našega povezovanja s tehnologijo, medsebojnega komuniciranja in razumevanja kompleksnosti človeškega jezika.
Pustite Odgovori