Përpunimi i Gjuhës Natyrore (NLP) ka transformuar mënyrën se si ne angazhohemi me makinat. Tani, aplikacionet dhe programet tona mund të përpunojnë dhe kuptojnë gjuhën njerëzore.
Si një disiplinë e inteligjencës artificiale, NLP fokusohet në ndërveprimin e gjuhës natyrore midis kompjuterëve dhe njerëzve.
Ai i ndihmon makinat të analizojnë, kuptojnë dhe sintetizojnë gjuhën njerëzore, duke hapur një bollëk aplikacionesh si njohja e të folurit, përkthimi me makinë, Analiza ndjenjë, dhe chatbots.
Ajo ka bërë një zhvillim të madh vitet e fundit, duke i lejuar makinat që jo vetëm të kuptojnë gjuhën, por edhe ta përdorin atë në mënyrë krijuese dhe të përshtatshme.
Në këtë artikull, ne do të shqyrtojmë modelet e ndryshme të gjuhës NLP. Pra, ndiqni dhe le të mësojmë për këto modele!
1. BERT
BERT (Dydirectional Encoder Representations from Transformers) është një model gjuhësor i përparuar i Përpunimit të Gjuhës Natyrore (NLP). Është krijuar në vitin 2018 nga g dhe bazohet në arkitekturën Transformer, a Rrjeti nervoz ndërtuar për të interpretuar hyrjen sekuenciale.
BERT është një model gjuhësor i para-trajnuar, që do të thotë se është trajnuar në vëllime masive të dhënash teksti për të njohur modelet dhe strukturën e gjuhës natyrore.
BERT është një model me dy drejtime, që do të thotë se ai mund të kuptojë kontekstin dhe kuptimin e fjalëve në varësi të frazave të tyre të mëparshme dhe në vijim, duke e bërë atë më të suksesshëm në të kuptuarit e kuptimit të fjalive të ndërlikuara.
Si punon?
Mësimi i pambikëqyrur përdoret për të trajnuar BERT në sasi masive të të dhënave tekstuale. BERT fiton aftësinë për të zbuluar fjalët që mungojnë në një fjali ose për të kategorizuar fjalitë gjatë stërvitjes.
Me ndihmën e këtij trajnimi, BERT mund të prodhojë ngulitje me cilësi të lartë që mund të aplikohen në një sërë detyrash NLP, duke përfshirë analizën e ndjenjave, kategorizimin e tekstit, përgjigjen e pyetjeve dhe më shumë.
Për më tepër, BERT mund të përmirësohet në një projekt specifik duke përdorur një grup të dhënash më të vogël për t'u fokusuar në atë detyrë në mënyrë specifike.
Ku përdoret Bert?
BERT përdoret shpesh në një gamë të gjerë aplikacionesh të njohura NLP. Google, për shembull, e ka përdorur atë për të rritur saktësinë e rezultateve të motorit të kërkimit, ndërsa Facebook e ka përdorur atë për të përmirësuar algoritmet e tij të rekomandimit.
BERT është përdorur gjithashtu në analizën e ndjenjave të chatbot-it, përkthimin e makinës dhe të kuptuarit e gjuhës natyrore.
Përveç kësaj, BERT është punësuar në disa kërkime akademike dokumente për të përmirësuar performancën e modeleve NLP në një sërë detyrash. Në përgjithësi, BERT është bërë një mjet i domosdoshëm për akademikët dhe praktikuesit e NLP-së dhe ndikimi i tij në disiplinë parashikohet të rritet më tej.
2. Roberta
RoBERTa (Qasja BERT e Optimizuar Robustly) është një model gjuhësor për përpunimin e gjuhës natyrore i lëshuar nga Facebook AI në 2019. Është një version i përmirësuar i BERT që synon të kapërcejë disa nga mangësitë e modelit origjinal BERT.
RoBERTa u trajnua në një mënyrë të ngjashme me BERT, me përjashtim që RoBERTa përdor më shumë të dhëna trajnimi dhe përmirëson procesin e trajnimit për të marrë performancë më të lartë.
RoBERTa, si BERT, është një model gjuhësor i para-trajnuar që mund të akordohet mirë për të arritur saktësi të lartë në një punë të caktuar.
Si punon?
RoBERTa përdor një strategji mësimi të vetë-mbikëqyrur për të trajnuar në një sasi të madhe të dhënash teksti. Ai mëson të parashikojë fjalët që mungojnë në fjali dhe të kategorizojë frazat në grupe të veçanta gjatë trajnimit.
RoBERTa përdor gjithashtu disa qasje të sofistikuara të trajnimit, të tilla si maskimi dinamik, për të rritur kapacitetin e modelit për të përgjithësuar në të dhëna të reja.
Për më tepër, për të rritur saktësinë e tij, RoBERTa përdor një sasi të madhe të dhënash nga disa burime, duke përfshirë Wikipedia, Common Crawl dhe BooksCorpus.
Ku mund ta përdorim RoBERTa?
Roberta përdoret zakonisht për analizën e ndjenjave, kategorizimin e tekstit, entitet i emërtuar identifikimi, përkthimi me makinë dhe përgjigjja e pyetjeve.
Mund të përdoret për nxjerrjen e njohurive përkatëse nga të dhënat e pastrukturuara të tekstit si p.sh Mediat sociale, komente të konsumatorëve, artikuj lajmesh dhe burime të tjera.
RoBERTa është përdorur në aplikacione më specifike, të tilla si përmbledhja e dokumenteve, krijimi i tekstit dhe njohja e të folurit, përveç këtyre detyrave konvencionale NLP. Është përdorur gjithashtu për të përmirësuar saktësinë e chatbot-eve, asistentëve virtualë dhe sistemeve të tjera të AI-t bisedues.
3. GPT-3 i OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) është një model i gjuhës OpenAI që gjeneron shkrime të ngjashme me njeriun duke përdorur teknika të të mësuarit të thellë. GPT-3 është një nga modelet më të mëdha gjuhësore të ndërtuara ndonjëherë, me 175 miliardë parametra.
Modeli u trajnua në një gamë të gjerë të dhënash teksti, duke përfshirë libra, letra dhe faqe në internet, dhe tani mund të krijojë përmbajtje në një sërë temash.
Si punon?
GPT-3 gjeneron tekst duke përdorur një qasje mësimore të pambikëqyrur. Kjo nënkupton që modeli nuk mësohet qëllimisht të ekzekutojë ndonjë punë të veçantë, por në vend të kësaj mëson të krijojë tekst duke vënë re modele në vëllime të mëdha të dhënash teksti.
Duke e trajnuar atë në grupe të dhënash më të vogla, specifike për detyrat, modeli më pas mund të rregullohet mirë për detyra specifike si plotësimi i tekstit ose analiza e ndjenjave.
Fushat e Përdorimit
GPT-3 ka disa aplikime në fushën e përpunimit të gjuhës natyrore. Plotësimi i tekstit, përkthimi i gjuhës, analiza e ndjenjave dhe aplikime të tjera janë të mundshme me modelin. GPT-3 është përdorur gjithashtu për të krijuar poezi, lajme dhe kode kompjuterike.
Një nga aplikacionet më të mundshme GPT-3 është krijimi i chatbots dhe asistentëve virtualë. Për shkak se modeli mund të krijojë tekst të ngjashëm me njeriun, ai është shumë i përshtatshëm për aplikacione bisedore.
GPT-3 është përdorur gjithashtu për të gjeneruar përmbajtje të përshtatur për faqet e internetit dhe platformat e mediave sociale, si dhe për të ndihmuar në analizën dhe kërkimin e të dhënave.
4. GPT-4
GPT-4 është modeli më i fundit dhe i sofistikuar i gjuhës në serinë GPT të OpenAI. Me 10 trilion parametra befasues, parashikohet të jetë më i mirë se paraardhësi i tij, GPT-3, dhe të bëhet një nga modelet më të fuqishme të AI në botë.
Si punon?
GPT-4 gjeneron tekst në gjuhë natyrale duke përdorur të sofistikuara algoritme të të mësuarit të thellë. Ai është trajnuar në një grup të gjerë të dhënash teksti që përfshin libra, revista dhe faqe në internet, duke e lejuar atë të krijojë përmbajtje për një gamë të gjerë temash.
Për më tepër, duke e trajnuar atë në grupe të dhënash më të vogla, specifike për detyrat, GPT-4 mund të rregullohet mirë për detyra specifike, si p.sh. përgjigjet në pyetje ose përmbledhja.
Fushat e Përdorimit
Për shkak të madhësisë së tij të madhe dhe aftësive superiore, GPT-4 ofron një shumëllojshmëri të gjerë aplikacionesh.
Një nga përdorimet e tij më premtuese është në përpunimin e gjuhës natyrore, ku mund të përdoret zhvillojnë chatbots, asistentët virtualë dhe sistemet e përkthimit të gjuhëve të afta për të prodhuar përgjigje në gjuhë natyrale që janë pothuajse të padallueshme nga ato të prodhuara nga njerëzit.
GPT-4 mund të përdoret gjithashtu në arsim.
Koncepti mund të përdoret për të zhvilluar sisteme inteligjente të mësimdhënies të afta për t'iu përshtatur stilit të të mësuarit të një studenti dhe për të ofruar reagime dhe ndihmë të individualizuar. Kjo mund të ndihmojë në rritjen e cilësisë së arsimit dhe ta bëjë mësimin më të aksesueshëm për të gjithë.
5. XLNet
XLNet është një model gjuhësor inovativ i krijuar në vitin 2019 nga Universiteti Carnegie Mellon dhe studiues të Google AI. Arkitektura e tij bazohet në arkitekturën e transformatorëve, e cila përdoret gjithashtu në BERT dhe modele të tjera gjuhësore.
XLNet, nga ana tjetër, paraqet një strategji revolucionare para-trajnimi që i mundëson asaj të tejkalojë modelet e tjera në një sërë detyrash të përpunimit të gjuhës natyrore.
Si punon?
XLNet u krijua duke përdorur një qasje të modelimit të gjuhës auto-regresive, e cila përfshin parashikimin e fjalës tjetër në një sekuencë teksti bazuar në ato të mëparshme.
XLNet, nga ana tjetër, miraton një metodë dydrejtimëshe që vlerëson të gjitha permutacionet e mundshme të fjalëve në një frazë, në krahasim me modelet e tjera gjuhësore që përdorin një qasje nga e majta në të djathtë ose nga e djathta në të majtë. Kjo i mundëson të kapë marrëdhëniet afatgjata të fjalëve dhe të bëjë parashikime më të sakta.
XLNet kombinon teknika të sofistikuara si kodimi pozicional relativ dhe një mekanizëm përsëritjeje në nivel segmenti, përveç strategjisë së tij revolucionare para-stërvitore.
Këto strategji kontribuojnë në performancën e përgjithshme të modelit dhe i mundësojnë atij të trajtojë një gamë të gjerë detyrash të përpunimit të gjuhës natyrore, si përkthimi i gjuhës, analiza e ndjenjave dhe identifikimi i entitetit të emërtuar.
Fushat e përdorimit për XLNet
Karakteristikat e sofistikuara dhe përshtatshmëria e XLNet e bëjnë atë një mjet efektiv për një gamë të gjerë aplikacionesh të përpunimit të gjuhës natyrore, duke përfshirë chatbot dhe asistentë virtualë, përkthimin e gjuhës dhe analizën e ndjenjave.
Zhvillimi i vazhdueshëm dhe inkorporimi i tij me softuer dhe aplikacione pothuajse me siguri do të rezultojë në raste përdorimi edhe më tërheqës në të ardhmen.
6. ELEKTRA
ELECTRA është një model modern i përpunimit të gjuhës natyrore i krijuar nga studiuesit e Google. Ai qëndron për "Të mësosh në mënyrë efikase një kodues që klasifikon zëvendësimet e tokenit në mënyrë të saktë" dhe është i njohur për saktësinë dhe shpejtësinë e tij të jashtëzakonshme.
Si punon?
ELECTRA funksionon duke zëvendësuar një pjesë të shenjave të sekuencës së tekstit me shenja të prodhuara. Qëllimi i modelit është të parashikojë siç duhet nëse çdo shenjë zëvendësimi është e ligjshme apo e falsifikuar. Si rezultat, ELECTRA mëson të ruajë lidhjet kontekstuale midis fjalëve në një sekuencë teksti në mënyrë më efikase.
Për më tepër, për shkak se ELECTRA krijon shenja të rreme në vend që të maskojë ato aktuale, mund të përdorë grupe trajnimi dhe periudha trajnimi dukshëm më të mëdha pa përjetuar të njëjtat shqetësime të tepërta që bëjnë modelet standarde të gjuhëve të maskuara.
Fushat e Përdorimit
ELECTRA mund të përdoret gjithashtu për analizën e ndjenjave, e cila përfshin identifikimin e tonit emocional të një teksti.
Me aftësinë e tij për të mësuar nga teksti i maskuar dhe i pamaskuar, ELECTRA mund të përdoret për të krijuar modele më të sakta të analizës së ndjenjave që mund të kuptojnë më mirë hollësitë gjuhësore dhe të japin njohuri më kuptimplote.
7.T5
T5, ose Transformer Transferimi Tekst në Tekst, është një model gjuhësor i bazuar në transformatorin e Gjuhës AI të Google. Ai synon të ekzekutojë detyra të ndryshme të përpunimit të gjuhës natyrore duke përkthyer në mënyrë fleksibël tekstin hyrës në tekstin dalës.
Si punon?
T5 është ndërtuar mbi arkitekturën Transformer dhe është trajnuar duke përdorur mësimin e pambikëqyrur në një sasi të madhe të dhënash teksti. T5, ndryshe nga modelet e mëparshme gjuhësore, është trajnuar për një sërë detyrash, duke përfshirë të kuptuarit e gjuhës, përgjigjen e pyetjeve, përmbledhjen dhe përkthimin.
Kjo i mundëson T5 të kryejë punë të shumta duke akorduar modelin në të dhëna më pak specifike për detyrat.
Ku përdoret T5?
T5 ka disa aplikime të mundshme në përpunimin e gjuhës natyrore. Mund të përdoret për të krijuar chatbot, asistentë virtualë dhe sisteme të tjera bisedore të AI, të aftë për të kuptuar dhe për t'iu përgjigjur hyrjes së gjuhës natyrore. T5 mund të përdoret gjithashtu për aktivitete të tilla si përkthimi i gjuhës, përmbledhja dhe plotësimi i tekstit.
T5 u sigurua me burim të hapur nga Google dhe është përqafuar gjerësisht nga komuniteti NLP për një sërë aplikacionesh si kategorizimi i tekstit, përgjigjja e pyetjeve dhe përkthimi me makinë.
8. pëllëmbë
PaLM (Pathways Language Model) është një model gjuhësor i avancuar i krijuar nga Google AI Language. Ai synon të përmirësojë performancën e modeleve të përpunimit të gjuhës natyrore për të përmbushur kërkesën në rritje për detyra më të komplikuara gjuhësore.
Si punon?
Ngjashëm me shumë modele të tjera gjuhësore të pëlqyera si BERT dhe GPT, PaLM është një model i bazuar në transformator. Megjithatë, dizajni dhe metodologjia e tij e trajnimit e dallojnë atë nga modelet e tjera.
Për të përmirësuar performancën dhe aftësitë e përgjithësimit, PaLM është trajnuar duke përdorur një paradigmë të të mësuarit me shumë detyra që i mundëson modelit të mësojë njëkohësisht nga sfida të shumta.
Ku e përdorim PalM?
Palm mund të përdoret për një sërë detyrash NLP, veçanërisht ato që kërkojnë të kuptuarit e thellë të gjuhës natyrore. Është i dobishëm për analizën e ndjenjave, përgjigjen e pyetjeve, modelimin e gjuhës, përkthimin me makinë dhe shumë gjëra të tjera.
Për të përmirësuar aftësitë e përpunimit të gjuhës së programeve dhe mjeteve të ndryshme si chatbot, asistentët virtualë dhe sistemet e njohjes së zërit, mund të shtohet gjithashtu në to.
Në përgjithësi, PaLM është një teknologji premtuese me një gamë të gjerë aplikimesh të mundshme për shkak të kapacitetit të saj për të rritur aftësitë e përpunimit të gjuhës.
Përfundim
Së fundi, përpunimi i gjuhës natyrore (NLP) ka transformuar mënyrën se si ne angazhohemi me teknologjinë, duke na lejuar të flasim me makinat në një mënyrë më të ngjashme me njeriun.
NLP është rritur më i saktë dhe më efikas se kurrë më parë për shkak të zbulimeve të fundit në Mësimi makinë, veçanërisht në ndërtimin e modeleve gjuhësore në shkallë të gjerë si GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA dhe PalM.
Ndërsa NLP përparon, ne mund të presim të shohim të shfaqen modele gjuhësore gjithnjë e më të fuqishme dhe më të sofistikuara, me potencialin për të transformuar mënyrën se si lidhemi me teknologjinë, komunikojmë me njëri-tjetrin dhe kuptojmë kompleksitetin e gjuhës njerëzore.
Lini një Përgjigju