Да ли сте знали да компјутери могу да производе текстове који су скоро идентични ономе што људи могу да напишу?
Захваљујући напретку у вештачкој интелигенцији, сведоци смо таласа великих језичких модела.
Сада раде у невиђеним размерама!
Ове моделе можемо користити у разним интересантним случајевима. У овом чланку ћемо погледати неке од узбудљивих апликација великих језичких модела.
Шта подразумевамо под великим језичким моделима?
Велики језички модели су модели вештачке интелигенције који су развијени да тумаче и креирају људски језик. Ови модели користе напредне приступе машинском учењу.
На пример, користе дубоко учење да испита огромне количине текстуалних података. И разумеју обрасце и структуре природног језика.
Модели су обучени на огромним скуповима података као што су књиге, папири и веб странице. На овај начин могу да схвате замршеност људског језика. Дакле, они могу креирати садржај који се не разликује од материјала писаног од стране људи.
Који су неки примери ових језичких модела?
- РУЦЕНТЕР-КСНУМКС:Ово је врхунски језички модел који је креирао ОпенАИ који је способан за генерисање текста, одговарање на питања и низ других НЛП задатака.
- БЕРТ: Ово је моћан језички модел који је креирао гоогле који се могу користити за неке задатке, као што су одговарање на питања и превод језика.
- КСЛНет: Овај напредни језички модел креирали су Гугл и Универзитет Карнеги Мелон и користи нову технику обуке како би побољшао своје разумевање и стварање правог језика.
- РоБЕРТа: Овај језички модел креирао је Фацебоок и заснован је на БЕРТ архитектури. Постигао је врхунске перформансе на разним апликацијама које укључују обраду природног језика.
- T5: трансформатор за пренос текста у текст креирао је гоогле и може бити прилагођен за различите сврхе које укључују обраду природног језика.
- ГСхард: Гоогле је направио дистрибуирани оквир за обуку који се може користити за обуку великих језичких модела.
- Мегатрон: НВИДИА'с систем за обуку језичких модела високих перформанси, који може да обучава моделе са до 8.3 милијарде параметара.
- АЛБЕРТ: То је ефикаснија и скалабилнија „лакша“ верзија БЕРТ-а коју су креирали Гоогле и Тојотини технолошки институт у Чикагу.
- ЕЛЕЦТРА: Гугл и Универзитет Стенфорд креирали су језички модел који користи нову стратегију пре обуке названу „дискриминаторна пре-обука“ да би побољшала своје перформансе на задацима у наставку.
- Реформатор: То је Гоогле језички модел који користи ефикаснији механизам пажње како би омогућио обуку већих модела са бржим закључивањем.
Дакле, који су случајеви употребе ових великих језичких модела?
Значајни случајеви употребе великих језичких модела
Анализа сентимента
Ови модели могу проценити текст и одлучити да ли је расположење добро, негативно или неутрално. Углавном користе обраду природног језика и Машина учење приступе да се ово уради.
Због своје способности да препознају контекст и значење речи у фрази, модели као што су БЕРТ и РоБЕРТа се користе за анализа сентимента.
Анализа осећања постаје све прецизнија и ефикаснија са језичким моделима. Можемо да користимо анализу расположења у широком спектру сектора као што су маркетинг, корисничка служба и још много тога.
Цхатботови и агенти за разговоре
Агенти за разговоре и цхатботови постају популарни у широком спектру апликација. Користимо их у служби за кориснике и продаји, као иу образовању и здравственој заштити. Велики језички модели су у срцу ових система.
Они могу да тумаче и реагују на људски допринос на природном језику. Модели као што су ГПТ-3 и БЕРТ се често користе у цхат-ботовима да би се створили занимљивији одговори.
Ови модели су обучени на огромним количинама текстуалних података. Они могу да разумеју и опонашају обрасце и структуре људског језика. Чет-ботови могу значајно повећати ангажовање купаца.
Превод језика
Можемо да преводимо текст са једног језика на други са изузетном прецизношћу захваљујући великим језичким моделима. Ови модели разумеју замршеност неколико језика. И они су повезани једни са другима тако што су обучени о огромним количинама вишејезичних текстуалних података.
Популарни модели превода језика укључују ОпенАИ-јев ГПТ-3, Фацебоок-ов М2М-100 и Гуглово неуронско машинско превођење (НМТ). Због револуционарних промена које су донели ови модели, сада је много једноставније комуницирати са појединцима широм света.
Резимирање текста
Сажимање текста је процес свођења дугачког текста на сажетак уз очување кључних тачака. Велики језички модели уме да испита и разуме структуру текста. Ово им омогућава да дају прецизне сажетке, што их чини од велике помоћи у овој области.
За задатке са сажетком текста, коришћени су модели као што су БЕРТ и ГПТ-3. Они показују изузетну ефикасност у изради резимеа који обухватају главне идеје документа.
Можемо извући информације из дугог текста који има виталну примену у медијима, праву и образовању.
Одговарање на питање
Омогућавање машини питањем и очекивање да ће она дати одговарајући одговор познато је као одговор на питање у обради природног језика. Велики језички модели као што су ГПТ-3 и БЕРТ су креирани са овим циљем.
Ови модели испитују улазни упит и бирају најрелевантније информације из података.
Ови модели испитују улазни упит и бирају најрелевантније податке из огромне количине информација. Ово је могуће коришћењем софистицираних неуронске мреже.
Са снагом ових модела, можемо развити системе за откривање решења за компликоване проблеме. Ово ће побољшати нашу способност учења и доношења одлука.
Креирање садржаја и генерисање текста
Велики језички модели генеришу висококвалитетан, занимљив садржај за различите секторе. Ови модели могу састављати чланке, постове на друштвеним мрежама, описе производа и још много тога. На пример, ГПТ-3 је популаран модел у овом случају.
Ствара садржај који је тешко разликовати од текста који су написали људи. Користећи ове моделе, компаније могу уштедети време и трошкове. Они могу много лакше да се повежу са својом публиком.
Препознавање говора и транскрипција говора у текст
И препознавање говора и транскрипција говора у текст користе велике језичке моделе.
Ови модели су посебно обучени на аудио подацима. И, запошљавају напредне алгоритми машинског учења да тачно препише изговорене речи у текст. Вав2вец, који је развио Фацебоок АИ, један је пример језичког модела који се користи за препознавање говора.
Овај модел је обучен да препозна и издвоји релевантне карактеристике из аудио улаза. Може се користити за препознавање говора или друге задатке обраде природног језика.
Компаније могу повећати квалитет и брзину својих услуга транскрипције, док истовремено смањују трошкове и повећавају ефикасност усвајањем огромних језичких модела.
Закључак, како изгледа будућност?
Велики језички модели ће играти важну улогу у различитим индустријама. Истраживачи и програмери покушавају да побољшају ове моделе како би били моћнији.
Можемо имати боље разумевање контекста и побољшану ефикасност и тачност. Такође, можемо имати користи од интуитивнијег и неприметнијег корисничког искуства на различитим платформама.
Они могу да промене начин на који комуницирамо и користимо технологију.
Ostavite komentar