A e dini se kompjuterët mund të prodhojnë tekste që janë pothuajse identike me ato që njerëzit mund të shkruajnë?
Falë përparimeve në AI, ne po dëshmojmë një valë në modelet e gjuhëve të mëdha.
Tani, ata po punojnë në një shkallë të paparë!
Ne mund t'i përdorim këto modele në një sërë rastesh interesante. Në këtë artikull, ne do të shohim disa nga aplikacionet emocionuese të modeleve të mëdha gjuhësore.
Çfarë nënkuptojmë me modele të mëdha gjuhësore?
Modelet e mëdha të gjuhës janë modele të AI që janë zhvilluar për të interpretuar dhe krijuar gjuhën njerëzore. Këto modele përdorin qasje të avancuara të mësimit të makinerive.
Për shembull, ata përdorin të mësuarit e thellë për të shqyrtuar vëllime masive të të dhënave tekstuale. Dhe, ata kuptojnë modelet dhe strukturat e gjuhës natyrore.
Modelet janë trajnuar në grupe të dhënash masive si libra, letra dhe faqe në internet. Në këtë mënyrë, ata mund të kuptojnë ndërlikimet e gjuhës njerëzore. Pra, ata mund të krijojnë përmbajtje që nuk dallohet nga materiali i shkruar nga njeriu.
Cilët janë disa shembuj të këtyre modeleve gjuhësore?
- GPT-3:Ky është një model gjuhësor i avancuar i krijuar nga OpenAI që është i aftë të gjenerojë tekst, të përgjigjet në pyetje dhe një sërë detyrash të tjera NLP.
- BERTI: Ky është një model i fuqishëm gjuhësor i krijuar nga Google që mund të përdoret për disa detyra, si p.sh. përgjigjet e pyetjeve dhe përkthimi i gjuhës.
- XLNet: Ky model i avancuar i gjuhës u krijua nga Google dhe Universiteti Carnegie Mellon dhe përdor një teknikë të re trajnimi për të përmirësuar të kuptuarit dhe prodhimin e gjuhës së vërtetë.
- RoBERTa: Ky model gjuhësor është krijuar nga Facebook dhe bazohet në arkitekturën BERT. Ai ka arritur performancë të avancuar në një sërë aplikacionesh që përfshijnë përpunimin e gjuhës natyrore.
- T5: Transformatori i transferimit tekst-në-tekst u krijua nga Google dhe mund të përshtatet për një sërë qëllimesh që përfshijnë përpunimin e gjuhës natyrore.
- GShard: Google krijoi një kornizë trajnimi të shpërndarë që mund të përdoret për të trajnuar modele gjuhësore në shkallë të gjerë.
- Megatron: NVIDIA-së Sistemi i trajnimit të modelit të gjuhës me performancë të lartë, i cili mund të trajnojë modele me deri në 8.3 miliardë parametra.
- ALBERT: Është një version "lite" më efikas dhe më i shkallëzueshëm i BERT i krijuar nga Google dhe Instituti Teknologjik Toyota në Çikago.
- ELEKTRA: Google dhe Universiteti Stanford krijuan një model gjuhësor që përdor një strategji të re para-trajnimi të quajtur "para-trajnim diskriminues" për të rritur performancën e tij në detyrat e rrjedhës së poshtme.
- reformator: Është një model i gjuhës Google që përdor një mekanizëm më efikas të vëmendjes për të mundësuar trajnimin e modeleve më të mëdha me përfundime më të shpejta.
Pra, cilat janë rastet e përdorimit të këtyre modeleve të mëdha gjuhësore?
Raste të rëndësishme përdorimi të modeleve të mëdha gjuhësore
Analiza e ndjenjës
Këto modele mund të vlerësojnë tekstin dhe të vendosin nëse ndjenja është e mirë, negative ose neutrale. Kryesisht, ata përdorin përpunimin e gjuhës natyrore dhe Mësimi makinë qasjet për ta bërë këtë.
Për shkak të aftësisë së tyre për të njohur kontekstin dhe kuptimin e fjalëve në një frazë, modele si BERT dhe RoBERTa janë përdorur për Analiza ndjenjë.
Analiza e ndjenjave po bëhet gjithnjë e më e saktë dhe efikase me modelet gjuhësore. Ne mund të përdorim analizën e ndjenjave në një gamë të gjerë sektorësh si marketingu, shërbimi ndaj klientit dhe më shumë.
Chatbots dhe agjentë bisedues
Agjentët bisedues dhe chatbot-et po bëhen të njohura në një gamë të gjerë aplikacionesh. Ne mund t'i përdorim ato në shërbimin ndaj klientit dhe shitjet, si dhe edukimin dhe kujdesin shëndetësor. Modelet e mëdha gjuhësore janë në qendër të këtyre sistemeve.
Ata mund të interpretojnë dhe t'i përgjigjen kontributit njerëzor në gjuhën natyrore. Modele të tilla si GPT-3 dhe BERT shpesh përdoren në chatbot për të krijuar përgjigje më tërheqëse.
Këto modele janë trajnuar në vëllime të mëdha të të dhënave tekstuale. Ata mund të kuptojnë dhe të imitojnë modelet dhe strukturat e gjuhës njerëzore. Chatbots mund të rrisin ndjeshëm angazhimin e klientit.
Përkthimi i gjuhës
Ne mund të përkthejmë tekst nga një gjuhë në tjetrën me saktësi të jashtëzakonshme falë modeleve të mëdha gjuhësore. Këto modele kuptojnë ndërlikimet e disa gjuhëve. Dhe, ato lidhen me njëri-tjetrin duke u trajnuar në vëllime të mëdha të të dhënave tekstuale shumëgjuhëshe.
Modelet e njohura të përkthimit të gjuhës përfshijnë GPT-3 të OpenAI, M2M-100 të Facebook-ut dhe Përkthimin e Makinerisë Neurale të Google (NMT). Për shkak të ndryshimeve revolucionare të sjella nga këto modele, tani është shumë më e thjeshtë të ndërveprosh me individë në të gjithë botën.
Përmbledhja e tekstit
Përmbledhja e tekstit është procesi i reduktimit të një teksti të gjatë në një përmbledhje duke ruajtur pikat kryesore. Modele të mëdha gjuhësore mund të shqyrtojë dhe të kuptojë strukturën e një teksti. Kjo u mundëson atyre të japin përmbledhje të sakta, duke i bërë ata shumë të dobishëm në këtë fushë.
Për detyrat e përmbledhjes së tekstit, janë vendosur modele si BERT dhe GPT-3. Ato tregojnë efektivitet të jashtëzakonshëm në prodhimin e përmbledhjeve që përmbledhin idetë kryesore të një dokumenti.
Ne mund të nxjerrim informacion nga një tekst i gjatë i cili ka zbatim jetik në media, ligj dhe arsim.
Pyetje përgjigje
Sigurimi i një makine me një pyetje dhe pritja që ajo të japë një përgjigje të përshtatshme njihet si përgjigje e pyetjeve në përpunimin e gjuhës natyrore. Modele të mëdha gjuhësore si GPT-3 dhe BERT janë krijuar me këtë qëllim në mendje.
Këto modele ekzaminojnë pyetjen hyrëse dhe zgjedhin informacionin më të përshtatshëm nga të dhënat.
Këto modele ekzaminojnë pyetjen e hyrjes dhe zgjedhin të dhënat më të përshtatshme nga sasi të mëdha informacioni. Kjo është e mundur duke përdorur të sofistikuara rrjetet nervore.
Me fuqinë e këtyre modeleve, ne mund të zhvillojmë sisteme për zbulimin e zgjidhjeve për çështjet e ndërlikuara. Kjo do të rrisë kapacitetin tonë për të mësuar dhe për të marrë vendime.
Krijimi i përmbajtjes dhe gjenerimi i tekstit
Modelet e mëdha gjuhësore gjenerojnë përmbajtje me cilësi të lartë dhe tërheqëse për një sërë sektorësh. Këto modele mund të kompozojnë artikuj, postime në mediat sociale, përshkrime të produkteve dhe më shumë. Për shembull, GPT-3 është një model popullor në këtë rast.
Krijon përmbajtje që është e vështirë të dallohet nga teksti i shkruar nga njerëzit. Duke përdorur këto modele, kompanitë mund të kursejnë kohë dhe kosto. Ata mund të lidhen me audiencën e tyre shumë më lehtë.
Njohja e të folurit dhe transkriptimi i fjalës në tekst
Njohja e të folurit dhe transkriptimi i fjalës në tekst përdorin të dyja modele të mëdha gjuhësore.
Këto modele, në veçanti, janë të trajnuar për të dhënat audio. Dhe, ata punësojnë të avancuar algoritme të mësimit të makinerisë për të transkriptuar me saktësi fjalët e folura në tekst. Wav2vec, i zhvilluar nga Facebook AI, është një shembull i një modeli gjuhësor të përdorur për njohjen e të folurit.
Ky model është trajnuar për të njohur dhe nxjerrë karakteristikat përkatëse nga hyrjet audio. Mund të përdoret për njohjen e të folurit ose detyra të tjera të përpunimit të gjuhës natyrore.
Kompanitë mund të rrisin cilësinë dhe shpejtësinë e shërbimeve të tyre të transkriptimit duke ulur kostot dhe duke rritur efikasitetin duke adoptuar modele masive gjuhësore.
Përfundim, si duket e ardhmja?
Modelet e mëdha gjuhësore do të luajnë një rol të rëndësishëm në një sërë industrish. Studiuesit dhe zhvilluesit po përpiqen t'i përmirësojnë këto modele për të qenë më të fuqishëm.
Ne mund të kemi një kuptim të përmirësuar të kontekstit dhe efikasitet dhe saktësi të përmirësuar. Gjithashtu, ne mund të përfitojmë nga një përvojë më intuitive dhe e qetë e përdoruesit në platforma të ndryshme.
Ata mund të ndryshojnë mënyrën se si ne komunikojmë dhe angazhohemi me teknologjinë.
Lini një Përgjigju