Обрада природног језика (НЛП) је трансформисала начин на који се бавимо машинама. Сада, наше апликације и софтвер могу да обрађују и разумеју људски језик.
Као дисциплина вештачке интелигенције, НЛП се фокусира на интеракцију природног језика између рачунара и људи.
Помаже машинама да анализирају, разумеју и синтетизују људски језик, отварајући мноштво апликација као што су препознавање говора, машинско превођење, анализа сентимента, и цхатботс.
Последњих година је направио огроман развој, омогућавајући машинама не само да разумеју језик већ га и креативно и на одговарајући начин користе.
У овом чланку ћемо проверити различите НЛП језичке моделе. Дакле, пратите и научимо о овим моделима!
1. БЕРТ
БЕРТ (Бидирецтионал Енцодер Репресентатионс фром Трансформерс) је врхунски језички модел за обраду природног језика (НЛП). Настао је 2018. године од стране г и заснован је на архитектури Трансформера, а неуронска мрежа изграђен за тумачење секвенцијалног уноса.
БЕРТ је унапред обучени језички модел, што значи да је обучен на огромним количинама текстуалних података да препозна обрасце и структуру природног језика.
БЕРТ је двосмерни модел, што значи да може да схвати контекст и значење речи у зависности од њихових претходних и следећих фраза, што га чини успешнијим у разумевању значења компликованих реченица.
Како то функционише?
Учење без надзора се користи за обуку БЕРТ-а на огромним количинама текстуалних података. БЕРТ добија способност да открије речи које недостају у реченици или да категорише реченице током тренинга.
Уз помоћ ове обуке, БЕРТ може да произведе висококвалитетне уградње које се могу применити на различите НЛП задатке, укључујући анализу осећања, категоризацију текста, одговарање на питања и још много тога.
Поред тога, БЕРТ се може побољшати на одређеном пројекту коришћењем мањег скупа података да би се фокусирао на тај задатак.
Где се користи Берт?
БЕРТ се често користи у широком спектру популарних НЛП апликација. Гугл га је, на пример, користио да повећа тачност резултата својих претраживача, док га је Фејсбук користио да побољша алгоритме за препоруке.
БЕРТ је такође коришћен у анализи расположења цхатбот-а, машинском превођењу и разумевању природног језика.
Поред тога, БЕРТ је био запослен у неколико Академска истраживања радова за побољшање перформанси НЛП модела на различитим задацима. Све у свему, БЕРТ је постао незаменљив алат за НЛП академике и практичаре, а предвиђа се да ће се његов утицај на ову дисциплину даље повећати.
2. Роберта
РоБЕРТа (Робустли Оптимизед БЕРТ Аппроацх) је језички модел за обраду природног језика који је објавио Фацебоок АИ 2019. То је побољшана верзија БЕРТ-а која има за циљ да превазиђе неке од недостатака оригиналног БЕРТ модела.
РоБЕРТа је обучен на начин сличан БЕРТ-у, са изузетком да РоБЕРТа користи више података о обуци и побољшава процес обуке како би постигао боље перформансе.
РоБЕРТа, као и БЕРТ, је унапред обучени језички модел који се може фино подесити да би се постигла висока тачност на датом послу.
Како то функционише?
РоБЕРТа користи самонадзоровану стратегију учења за обуку на великој количини текстуалних података. Учи да предвиди речи које недостају у реченицама и категоризује фразе у различите групе током тренинга.
РоБЕРТа такође користи неколико софистицираних приступа обуци, као што је динамичко маскирање, како би повећао капацитет модела да генерализује нове податке.
Штавише, да би повећао своју тачност, РоБЕРТа користи огромну количину података из неколико извора, укључујући Википедију, Цоммон Цравл и БооксЦорпус.
Где можемо да користимо РоБЕРТа?
Роберта се обично користи за анализу осећања, категоризацију текста, именовани ентитет идентификацију, машинско превођење и одговарање на питања.
Може се користити за издвајање релевантних увида из неструктурираних текстуалних података као што су друштвени медији, рецензије потрошача, новински чланци и други извори.
РоБЕРТа је коришћен у специфичнијим апликацијама, као што су сумирање докумената, креирање текста и препознавање говора, поред ових конвенционалних НЛП задатака. Такође је коришћен за побољшање тачности четботова, виртуелних асистената и других конверзацијских АИ система.
3. ОпенАИ ГПТ-3
ГПТ-3 (Генеративе Пре-траинед Трансформер 3) је ОпенАИ језички модел који генерише писање налик човеку користећи технике дубоког учења. ГПТ-3 је један од највећих језичких модела икада направљених, са 175 милијарди параметара.
Модел је обучен за широк спектар текстуалних података, укључујући књиге, папире и веб странице, и сада може да креира садржај на различите теме.
Како то функционише?
ГПТ-3 генерише текст користећи приступ учењу без надзора. Ово имплицира да модел није намерно научен да изврши било који одређени посао, већ уместо тога учи да креира текст примећујући обрасце у огромним количинама текстуалних података.
Обучавајући га на мањим скуповима података специфичним за задатак, модел се затим може фино подесити за специфичне задатке као што су довршавање текста или анализа осећања.
Области употребе
ГПТ-3 има неколико примена у области обраде природног језика. Завршавање текста, превод језика, анализа осећања и друге апликације су могуће са моделом. ГПТ-3 је такође коришћен за креирање поезије, вести и компјутерског кода.
Једна од најпотенцијалнијих ГПТ-3 апликација је креирање цхатбота и виртуелних помоћника. Пошто модел може да креира текст налик човеку, веома је погодан за конверзацијске апликације.
ГПТ-3 се такође користи за генерисање прилагођеног садржаја за веб странице и платформе друштвених медија, као и за помоћ у анализи података и истраживању.
4. ГПТ-4
ГПТ-4 је најновији и софистицирани језички модел у ОпенАИ ГПТ серији. Са невероватних 10 трилиона параметара, предвиђа се да ће надмашити и надмашити свог претходника, ГПТ-3, и постати један од најмоћнијих АИ модела на свету.
Како то функционише?
ГПТ-4 генерише текст на природном језику користећи софистицирани алгоритми дубоког учења. Обучен је на огромном скупу текстуалних података који укључује књиге, часописе и веб странице, омогућавајући му да креира садржај о широком спектру тема.
Штавише, обучавањем на мањим скуповима података специфичним за задатке, ГПТ-4 се може фино подесити за специфичне задатке као што су одговарање на питања или сумирање.
Области употребе
Због своје огромне величине и супериорних могућности, ГПТ-4 нуди широк спектар примена.
Једна од његових најперспективнијих употреба је у обради природног језика, где се може користити развијати цхатботове, виртуелни асистенти и системи за превођење језика који могу да произведу одговоре на природном језику који се готово не разликују од оних које производе људи.
ГПТ-4 се такође може користити у образовању.
Концепт се може користити за развој интелигентних система подучавања способних да се прилагоде учениковом стилу учења и да пруже индивидуализоване повратне информације и помоћ. Ово може помоћи да се побољша квалитет образовања и учење учини доступнијим свима.
5. КСЛНет
КСЛНет је иновативни језички модел који су 2019. године креирали Универзитет Карнеги Мелон и Гоогле истраживачи вештачке интелигенције. Његова архитектура је заснована на архитектури трансформатора, која се такође користи у БЕРТ-у и другим језичким моделима.
КСЛНет, с друге стране, представља револуционарну стратегију пре обуке која му омогућава да надмаши друге моделе на различитим задацима обраде природног језика.
Како то функционише?
КСЛНет је креиран коришћењем приступа ауто-регресивног моделирања језика, који укључује предвиђање следеће речи у текстуалној секвенци на основу претходних.
КСЛНет, с друге стране, усваја двосмерни метод који процењује све потенцијалне пермутације речи у фрази, за разлику од других језичких модела који користе приступ с лева на десно или здесна налево. Ово му омогућава да ухвати дугорочне односе речи и направи прецизнија предвиђања.
КСЛНет комбинује софистициране технике као што је релативно позиционо кодирање и механизам понављања на нивоу сегмента као додатак својој револуционарној стратегији пре обуке.
Ове стратегије доприносе укупним перформансама модела и омогућавају му да се носи са широким спектром задатака обраде природног језика, као што су превод језика, анализа осећања и идентификација именованог ентитета.
Области употребе за КСЛНет
Софистициране карактеристике и прилагодљивост КСЛНет-а чине га ефикасним алатом за широк спектар апликација за обраду природног језика, укључујући цхат ботове и виртуелне асистенте, превод језика и анализу осећања.
Његов стални развој и инкорпорација са софтвером и апликацијама ће готово сигурно резултирати још фасцинантнијим случајевима употребе у будућности.
6. ЕЛЕЦТРА
ЕЛЕЦТРА је врхунски модел обраде природног језика који су креирали Гоогле истраживачи. То је скраћеница за „Ефикасно учење кодера који прецизно класификује замене токена“ и познат је по својој изузетној прецизности и брзини.
Како то функционише?
ЕЛЕЦТРА функционише тако што замењује део токена текстуалног низа произведеним токенима. Сврха модела је да правилно предвиди да ли је сваки заменски токен легитиман или фалсификат. ЕЛЕЦТРА учи да ефикасније складишти контекстуалне асоцијације између речи у низу текста.
Штавише, пошто ЕЛЕЦТРА ствара лажне токене уместо да маскира стварне, може да користи знатно веће скупове обуке и периоде обуке без истих забринутости због превеликог прилагођавања као код стандардних маскираних језичких модела.
Области употребе
ЕЛЕЦТРА се такође може користити за анализу осећања, што подразумева идентификацију емоционалног тона текста.
Са својом способношћу да учи из маскираног и немаскираног текста, ЕЛЕЦТРА би се могла користити за креирање прецизнијих модела анализе осећања који могу боље разумети језичке суптилности и дати значајније увиде.
7. Т5
Т5, или трансформатор преноса текста у текст, је језички модел заснован на Гоогле АИ језичком трансформатору. Намењен је извршавању различитих задатака обраде природног језика флексибилним превођењем улазног текста у излазни текст.
Како то функционише?
Т5 је изграђен на Трансформер архитектури и обучен је коришћењем ненадгледаног учења на огромној количини текстуалних података. Т5 је, за разлику од претходних језичких модела, обучен за различите задатке, укључујући разумевање језика, одговарање на питања, сумирање и превођење.
Ово омогућава Т5 да обавља бројне послове финим подешавањем модела на мање специфичним уносима.
Где се Т5 користи?
Т5 има неколико потенцијалних примена у обради природног језика. Може се користити за креирање робота за ћаскање, виртуелних асистената и других конверзацијских система вештачке интелигенције који су способни да разумеју и реагују на унос природног језика. Т5 се такође може користити за активности као што су превод језика, резиме и допуњавање текста.
Т5 је обезбедио Гоогле са отвореним кодом и НЛП заједница га је широко прихватила за разне апликације као што су категоризација текста, одговарање на питања и машинско превођење.
8. ПаЛМ
ПаЛМ (Патхваис Лангуаге Модел) је напредни језички модел који је креирао Гоогле АИ Лангуаге. Намењен је побољшању перформанси модела обраде природног језика како би се испунила растућа потражња за сложенијим језичким задацима.
Како то функционише?
Слично многим другим популарним језичким моделима као што су БЕРТ и ГПТ, ПаЛМ је модел заснован на трансформатору. Међутим, његов дизајн и методологија обуке га издвајају од других модела.
Да би побољшао перформансе и вештине генерализације, ПаЛМ је обучен коришћењем парадигме учења са више задатака која омогућава моделу да истовремено учи из бројних изазова.
Где користимо ПаЛМ?
Палм се може користити за различите НЛП задатке, посебно оне који захтевају дубоко разумевање природног језика. Користан је за анализу расположења, одговарање на питања, моделирање језика, машинско превођење и многе друге ствари.
Да би се побољшале вештине обраде језика различитих програма и алата као што су цхатботови, виртуелни асистенти и системи за препознавање гласа, такође се може додати у њих.
Све у свему, ПаЛМ је обећавајућа технологија са широким спектром могућих примена због свог капацитета да повећа могућности обраде језика.
Zakljucak
Коначно, обрада природног језика (НЛП) је трансформисала начин на који се бавимо технологијом, омогућавајући нам да разговарамо са машинама на начин који више личи на људе.
НЛП је постао тачнији и ефикаснији него икада раније због недавних открића Машина учење, посебно у изградњи великих језичких модела као што су ГПТ-4, РоБЕРТа, КСЛНет, ЕЛЕЦТРА и ПаЛМ.
Како НЛП напредује, можемо очекивати да се појављују све моћнији и софистициранији језички модели, са потенцијалом да трансформишемо начин на који се повезујемо са технологијом, комуницирамо једни са другима и разумемо сложеност људског језика.
Ostavite komentar