Ali ste vedeli, da lahko računalniki ustvarijo besedila, ki so skoraj enaka tistim, ki jih lahko napišemo ljudje?
Zahvaljujoč napredku v AI smo priča valu velikih jezikovnih modelov.
Zdaj delajo v obsegu brez primere!
Te modele lahko uporabimo v različnih zanimivih primerih. V tem članku si bomo ogledali nekaj razburljivih aplikacij velikih jezikovnih modelov.
Kaj mislimo z velikimi jezikovnimi modeli?
Veliki jezikovni modeli so modeli AI, ki so razviti za interpretacijo in ustvarjanje človeškega jezika. Ti modeli uporabljajo napredne pristope strojnega učenja.
Na primer, uporabljajo globoko učenje za pregled ogromnih količin besedilnih podatkov. Poleg tega razumejo naravne jezikovne vzorce in strukture.
Modeli se učijo na ogromnih naborih podatkov, kot so knjige, dokumenti in spletne strani. Tako lahko dojamejo zapletenost človeškega jezika. Tako lahko ustvarijo vsebino, ki je ni mogoče razlikovati od gradiva, ki ga je napisal človek.
Kateri so nekateri primeri teh jezikovnih modelov?
- GPT-3:To je najsodobnejši jezikovni model, ki ga je ustvaril OpenAI in je zmožen generiranja besedila, odgovarjanja na vprašanja in številnih drugih NLP nalog.
- BERTI: To je močan jezikovni model, ki ga je ustvaril google ki se lahko uporabljajo za nekatera opravila, kot je odgovarjanje na vprašanja in jezikovno prevajanje.
- XLNet: Ta napredni jezikovni model sta ustvarila Google in univerza Carnegie Mellon in uporablja novo tehniko usposabljanja za izboljšanje razumevanja in ustvarjanja pristnega jezika.
- RoBERTa: Ta jezikovni model je ustvaril Facebook in temelji na arhitekturi BERT. Dosegel je vrhunsko zmogljivost pri različnih aplikacijah, ki vključujejo obdelavo naravnega jezika.
- T5: transformator za prenos besedila v besedilo je ustvaril google in je lahko prilagojen za različne namene, ki vključujejo obdelavo naravnega jezika.
- GShard: Google je ustvaril porazdeljeno ogrodje za usposabljanje, ki se lahko uporablja za usposabljanje obsežnih jezikovnih modelov.
- Megatron: NVIDIA's visoko zmogljiv sistem za učenje jezikovnih modelov, ki lahko usposablja modele z do 8.3 milijarde parametrov.
- ALBERT: Je učinkovitejša in razširljiva "lite" različica BERT, ki sta jo ustvarila Google in Toyota Technological Institute v Chicagu.
- ELECTRA: Google in Univerza Stanford sta ustvarila jezikovni model, ki uporablja novo strategijo predhodnega usposabljanja, imenovano "diskriminatorno predusposabljanje", za povečanje njegove učinkovitosti pri nadaljnjih nalogah.
- Reformator: To je Googlov jezikovni model, ki uporablja učinkovitejši mehanizem pozornosti, ki omogoča urjenje večjih modelov s hitrejšim sklepanjem.
Torej, kakšni so primeri uporabe teh velikih jezikovnih modelov?
Pomembni primeri uporabe velikih jezikovnih modelov
Analiza občutka
Ti modeli lahko ocenijo besedilo in se odločijo, ali je razpoloženje dobro, negativno ali nevtralno. Večinoma uporabljajo obdelavo naravnega jezika in strojno učenje pristopov k temu.
Modela, kot sta BERT in RoBERTa, se zaradi svoje sposobnosti prepoznavanja konteksta in pomena besed v frazi uporabljajo za Analiza klime.
Analiza razpoloženja postaja z jezikovnimi modeli vse bolj natančna in učinkovita. Analizo razpoloženja lahko uporabimo v številnih sektorjih, kot so trženje, storitve za stranke in drugo.
Klepetalni roboti in pogovorni agenti
Pogovorni agenti in klepetalni roboti postajajo priljubljeni v številnih aplikacijah. Uporabljamo jih v službi za stranke in prodaji ter izobraževanju in zdravstvu. V središču teh sistemov so veliki jezikovni modeli.
Lahko razlagajo in se odzivajo na človeški vnos v naravnem jeziku. Modeli, kot sta GPT-3 in BERT, se pogosto uporabljajo v klepetalnih robotih za ustvarjanje privlačnejših odgovorov.
Ti modeli se učijo na ogromnih količinah besedilnih podatkov. Lahko razumejo in posnemajo človeške jezikovne vzorce in strukture. Klepetalni roboti lahko bistveno povečajo sodelovanje strank.
Prevajanje jezika
Zahvaljujoč velikim jezikovnim modelom lahko besedilo prevajamo iz enega jezika v drugega z izjemno natančnostjo. Ti modeli razumejo zapletenost več jezikov. In med seboj so povezani tako, da so usposobljeni na ogromnih količinah večjezičnih besedilnih podatkov.
Priljubljeni modeli jezikovnega prevajanja vključujejo OpenAI-jev GPT-3, Facebookov M2M-100 in Googlov Neural Machine Translation (NMT). Zaradi revolucionarnih sprememb, ki so jih prinesli ti modeli, je zdaj veliko preprosteje komunicirati s posamezniki po vsem svetu.
Povzemanje besedila
Povzemanje besedila je postopek redukcije daljšega besedila na povzetek, pri čemer se ohranijo ključne točke. Veliki jezikovni modeli zna preučiti in razumeti zgradbo besedila. To jim omogoča, da podajo natančne povzetke, zaradi česar so zelo koristni na tem področju.
Za naloge besedilnih povzetkov so bili uporabljeni modeli, kot sta BERT in GPT-3. Kažejo izjemno učinkovitost pri izdelavi povzetkov, ki povzemajo glavne ideje dokumenta.
Iz dolgega besedila lahko izluščimo informacije, ki imajo ključno vlogo v medijih, pravu in izobraževanju.
Odgovarjanje na vprašanje
Zagotavljanje stroju vprašanja in pričakovanje, da bo dal ustrezen odgovor, je znano kot odgovarjanje na vprašanja pri obdelavi naravnega jezika. S tem namenom so bili ustvarjeni veliki jezikovni modeli, kot sta GPT-3 in BERT.
Ti modeli pregledajo vhodno poizvedbo in iz podatkov izberejo najbolj ustrezne informacije.
Ti modeli pregledajo vhodno poizvedbo in iz ogromne količine informacij izberejo najbolj ustrezne podatke. To je mogoče z uporabo sofisticiranih nevronske mreže.
Z močjo teh modelov lahko razvijemo sisteme za odkrivanje rešitev za zapletena vprašanja. To bo povečalo našo sposobnost učenja in odločanja.
Ustvarjanje vsebin in generiranje besedil
Veliki jezikovni modeli ustvarjajo visokokakovostno in privlačno vsebino za različne sektorje. Ti modeli lahko sestavljajo članke, objave v družabnih medijih, opise izdelkov in drugo. Na primer, GPT-3 je v tem primeru priljubljen model.
Ustvarja vsebino, ki jo je težko ločiti od besedila, ki so ga napisali ljudje. Z uporabo teh modelov lahko podjetja prihranijo čas in stroške. Veliko lažje se lahko povežejo s svojim občinstvom.
Prepoznavanje govora in prepis govora v besedilo
Prepoznavanje govora in prepisovanje govora v besedilo uporabljata velike jezikovne modele.
Ti modeli so še posebej usposobljeni za zvočne podatke. In zaposlujejo napredne algoritmi strojnega učenja za natančno prepisovanje izgovorjenih besed v besedilo. Wav2vec, ki ga je razvil Facebook AI, je en primer jezikovnega modela, ki se uporablja za prepoznavanje govora.
Ta model je usposobljen za prepoznavanje in izločanje ustreznih značilnosti iz zvočnih vhodov. Uporablja se lahko za prepoznavanje govora ali druge naloge obdelave naravnega jezika.
Podjetja lahko povečajo kakovost in hitrost svojih storitev prepisovanja, hkrati pa znižajo stroške in povečajo učinkovitost s sprejetjem množičnih jezikovnih modelov.
Zaključek, kakšna je prihodnost?
Veliki jezikovni modeli bodo igrali pomembno vlogo v različnih panogah. Raziskovalci in razvijalci poskušajo izboljšati te modele, da bi bili zmogljivejši.
Lahko imamo izboljšano razumevanje konteksta ter večjo učinkovitost in natančnost. Prav tako lahko izkoristimo bolj intuitivno in brezhibno uporabniško izkušnjo na različnih platformah.
Lahko spremenijo naš način komuniciranja in sodelovanja s tehnologijo.
Pustite Odgovori