Natural Language Processing (NLP) har förändrat hur vi interagerar med maskiner. Nu kan våra appar och mjukvara bearbeta och förstå mänskligt språk.
Som en disciplin inom artificiell intelligens fokuserar NLP på naturligt språkinteraktion mellan datorer och människor.
Det hjälper maskiner att analysera, förstå och syntetisera mänskligt språk, vilket öppnar upp en uppsjö av applikationer som taligenkänning, maskinöversättning, känsla analys, och chatbots.
Det har gjort en enorm utveckling under de senaste åren, vilket gör att maskiner inte bara kan förstå språket utan också använda det kreativt och på rätt sätt.
I den här artikeln kommer vi att kolla in de olika NLP-språkmodellerna. Så följ med och låt oss lära oss om dessa modeller!
1.BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) är en banbrytande språkmodell för Natural Language Processing (NLP). Den skapades 2018 av g och är baserad på Transformer-arkitekturen, en neurala nätverk byggd för att tolka sekventiell input.
BERT är en förtränad språkmodell, vilket innebär att den har tränats på stora mängder textdata för att känna igen naturliga språkmönster och struktur.
BERT är en dubbelriktad modell, vilket innebär att den kan förstå sammanhanget och betydelsen av ord beroende på både deras tidigare och efterföljande fraser, vilket gör den mer framgångsrik när det gäller att förstå innebörden av komplicerade meningar.
Hur fungerar det?
Oövervakad inlärning används för att träna BERT på enorma mängder textdata. BERT får förmågan att upptäcka saknade ord i en mening eller att kategorisera meningar under träning.
Med hjälp av denna utbildning kan BERT producera högkvalitativa inbäddningar som kan appliceras på en mängd olika NLP-uppgifter, inklusive sentimentanalys, textkategorisering, frågesvar och mer.
Dessutom kan BERT förbättras på ett specifikt projekt genom att använda en mindre datauppsättning för att fokusera på den uppgiften specifikt.
Var används Bert?
BERT används ofta i ett stort antal populära NLP-applikationer. Google har till exempel använt det för att öka noggrannheten i sina sökmotorresultat, medan Facebook har använt det för att förbättra sina rekommendationsalgoritmer.
BERT har också använts i chatbot-sentimentanalys, maskinöversättning och naturlig språkförståelse.
Dessutom har BERT varit anställd i flera akademisk forskning papper för att förbättra prestandan för NLP-modeller på en mängd olika uppgifter. Sammantaget har BERT blivit ett oumbärligt verktyg för NLP-akademiker och praktiker, och dess inflytande på disciplinen förväntas öka ytterligare.
2. Roberta
RobERTa (Robustly Optimized BERT Approach) är en språkmodell för naturlig språkbehandling som släpptes av Facebook AI 2019. Det är en förbättrad version av BERT som syftar till att övervinna några av den ursprungliga BERT-modellens nackdelar.
RoBERTa tränades på ett sätt som liknar BERT, med undantaget att RoBERTa använder mer träningsdata och förbättrar träningsprocessen för att få högre prestanda.
RoBERTa är liksom BERT en förtränad språkmodell som kan finjusteras för att uppnå hög noggrannhet på ett givet jobb.
Hur fungerar det?
RobERTa använder en självövervakad inlärningsstrategi för att träna på en stor mängd textdata. Den lär sig att förutsäga saknade ord i meningar och kategorisera fraser i distinkta grupper under träningen.
RobERTa använder sig också av flera sofistikerade träningsmetoder, såsom dynamisk maskering, för att öka modellens förmåga att generalisera till nya data.
Dessutom, för att öka dess noggrannhet, utnyttjar RoBERTa en stor mängd data från flera källor, inklusive Wikipedia, Common Crawl och BooksCorpus.
Var kan vi använda Roberta?
Roberta används ofta för sentimentanalys, textkategorisering, namngiven enhet identifiering, maskinöversättning och frågesvar.
Den kan användas för att extrahera relevanta insikter från ostrukturerad textdata som t.ex sociala medier, konsumentrecensioner, nyhetsartiklar och andra källor.
RobERTa har använts i mer specifika tillämpningar, såsom dokumentsammanfattning, textskapande och taligenkänning, utöver dessa konventionella NLP-uppgifter. Det har också använts för att förbättra chatbots, virtuella assistenter och andra konversations-AI-systems noggrannhet.
3. OpenAI:s GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) är en OpenAI-språkmodell som genererar människoliknande skrift med hjälp av tekniker för djupinlärning. GPT-3 är en av de största språkmodellerna som någonsin konstruerats, med 175 miljarder parametrar.
Modellen tränades på ett brett utbud av textdata, inklusive böcker, tidningar och webbsidor, och den kan nu skapa innehåll på en mängd olika teman.
Hur fungerar det?
GPT-3 genererar text med hjälp av en oövervakad inlärningsmetod. Detta innebär att modellen inte avsiktligt lärs ut att utföra något särskilt jobb, utan istället lär sig att skapa text genom att lägga märke till mönster i enorma mängder textdata.
Genom att träna den på mindre, uppgiftsspecifika datamängder kan modellen finjusteras för specifika uppgifter som textkomplettering eller sentimentanalys.
Användningsområden
GPT-3 har flera applikationer inom området naturlig språkbehandling. Textkomplettering, språköversättning, sentimentanalys och andra tillämpningar är möjliga med modellen. GPT-3 har också använts för att skapa poesi, nyheter och datorkod.
En av de mest potentiella GPT-3-applikationerna är skapandet av chatbots och virtuella assistenter. Eftersom modellen kan skapa människoliknande text är den mycket lämpad för konversationsapplikationer.
GPT-3 har också använts för att generera skräddarsytt innehåll för webbplatser och sociala medieplattformar, samt för att hjälpa till med dataanalys och forskning.
4. GPT-4
GPT-4 är den senaste och mest sofistikerade språkmodellen i OpenAI:s GPT-serie. Med häpnadsväckande 10 biljoner parametrar förutspås den överträffa och överträffa sin föregångare, GPT-3, och bli en av världens mest kraftfulla AI-modeller.
Hur fungerar det?
GPT-4 genererar text på naturligt språk med hjälp av sofistikerad djupa inlärningsalgoritmer. Den är utbildad på en stor textdatauppsättning som inkluderar böcker, tidskrifter och webbsidor, vilket gör att den kan skapa innehåll om ett brett spektrum av ämnen.
Dessutom, genom att träna den på mindre, uppgiftsspecifika datamängder, kan GPT-4 finjusteras för specifika uppgifter som att svara på frågor eller sammanfatta.
Användningsområden
På grund av sin enorma storlek och överlägsna kapacitet erbjuder GPT-4 en mängd olika applikationer.
En av dess mest lovande användningsområden är naturlig språkbehandling, där den kan vara van vid utveckla chatbots, virtuella assistenter och språköversättningssystem som kan producera naturliga språksvar som nästan inte går att skilja från dem som produceras av människor.
GPT-4 kan också användas inom utbildning.
Konceptet kan användas för att utveckla intelligenta handledningssystem som kan anpassa sig till en elevs inlärningsstil och ge individuell feedback och hjälp. Detta kan bidra till att förbättra utbildningens kvalitet och göra lärandet mer tillgängligt för alla.
5. XLNet
XLNet är en innovativ språkmodell skapad 2019 av Carnegie Mellon University och Google AI-forskare. Dess arkitektur är baserad på transformatorarkitektur, som även används i BERT och andra språkmodeller.
XLNet, å andra sidan, presenterar en revolutionerande förträningsstrategi som gör det möjligt för den att överträffa andra modeller på en mängd olika bearbetningsuppgifter för naturligt språk.
Hur fungerar det?
XLNet skapades med en autoregressiv språkmodelleringsmetod, som inkluderar att förutsäga nästa ord i en textsekvens baserat på de föregående.
XLNet, å andra sidan, antar en dubbelriktad metod som utvärderar alla potentiella permutationer av orden i en fras, i motsats till andra språkmodeller som använder en vänster-till-höger- eller höger-till-vänster-strategi. Detta gör det möjligt för den att fånga långsiktiga ordrelationer och göra mer exakta förutsägelser.
XLNet kombinerar sofistikerade tekniker som relativ positionskodning och en återfallsmekanism på segmentnivå utöver sin revolutionerande förträningsstrategi.
Dessa strategier bidrar till modellens övergripande prestanda och gör det möjligt för den att hantera ett brett utbud av naturliga språkbehandlingsuppgifter, såsom språköversättning, sentimentanalys och identifiering av namngivna enheter.
Användningsområden för XLNet
De sofistikerade funktionerna och anpassningsförmågan hos XLNet gör det till ett effektivt verktyg för ett brett utbud av naturliga språkbehandlingsapplikationer, inklusive chatbots och virtuella assistenter, språköversättning och sentimentanalys.
Dess pågående utveckling och integration med mjukvara och appar kommer nästan säkert att resultera i ännu mer fascinerande användningsfall i framtiden.
6. ELEKTRA
ELECTRA är en banbrytande bearbetningsmodell för naturligt språk skapad av Googles forskare. Det står för "Efficiently Learning an Encoder that Classifieds Token Replacements Excurately" och är känt för sin exceptionella noggrannhet och hastighet.
Hur fungerar det?
ELECTRA fungerar genom att ersätta en del av textsekvenssymboler med producerade tokens. Modellens syfte är att korrekt förutse om varje ersättningstoken är legitim eller en förfalskning. ELECTRA lär sig att lagra kontextuella associationer mellan ord i en textsekvens mer effektivt som ett resultat.
Dessutom, eftersom ELECTRA skapar falska tokens snarare än att maskera faktiska sådana, kan det använda betydligt större träningsuppsättningar och träningsperioder utan att uppleva samma överanpassade oro som vanliga maskerade språkmodeller gör.
Användningsområden
ELECTRA kan också användas för sentimentanalys, vilket innebär att identifiera en texts känslomässiga ton.
Med sin förmåga att lära av både maskerad och omaskerad text kan ELECTRA användas för att skapa mer exakta sentimentanalysmodeller som bättre kan förstå språkliga subtiliteter och leverera mer meningsfulla insikter.
7.T5
T5, eller Text-to-Text Transfer Transformer, är en Google AI Language Transformator-baserad språkmodell. Den är avsedd att utföra olika bearbetningsuppgifter för naturligt språk genom att flexibelt översätta inmatad text till utgående text.
Hur fungerar det?
T5 är byggd på Transformer-arkitekturen och tränades med hjälp av oövervakad inlärning på en stor mängd textdata. T5 är, till skillnad från tidigare språkmodeller, tränad i en mängd olika uppgifter, inklusive språkförståelse, frågesvar, sammanfattning och översättning.
Detta gör att T5 kan utföra många jobb genom att finjustera modellen på mindre uppgiftsspecifika input.
Var används T5?
T5 har flera potentiella tillämpningar inom naturlig språkbehandling. Det kan användas för att skapa chatbots, virtuella assistenter och andra konversations-AI-system som kan förstå och svara på naturligt språkinmatning. T5 kan också användas för aktiviteter som språköversättning, sammanfattning och textkomplettering.
T5 tillhandahölls med öppen källkod av Google och har anammats brett av NLP-gemenskapen för en mängd olika applikationer som textkategorisering, frågesvar och maskinöversättning.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) är en avancerad språkmodell skapad av Google AI Language. Det är avsett att förbättra prestandan för bearbetningsmodeller för naturliga språk för att möta den växande efterfrågan på mer komplicerade språkuppgifter.
Hur fungerar det?
I likhet med många andra omtyckta språkmodeller som BERT och GPT är PaLM en transformatorbaserad modell. Dess design- och utbildningsmetodik skiljer den dock från andra modeller.
För att förbättra prestanda och generaliseringsförmåga tränas PaLM med hjälp av ett multi-task inlärningsparadigm som gör det möjligt för modellen att samtidigt lära av många utmaningar.
Var använder vi PaLM?
Palm kan användas för en mängd olika NLP-uppgifter, särskilt de som kräver djup förståelse av naturligt språk. Det är användbart för sentimentanalys, svar på frågor, språkmodellering, maskinöversättning och många andra saker.
För att förbättra språkbearbetningsförmågan hos olika program och verktyg som chatbots, virtuella assistenter och röstigenkänningssystem kan det också läggas till i dem.
Sammantaget är PaLM en lovande teknik med ett brett utbud av möjliga applikationer på grund av dess förmåga att skala upp språkbehandlingsmöjligheter.
Slutsats
Slutligen har naturlig språkbehandling (NLP) förändrat sättet vi engagerar oss i teknik, vilket gör att vi kan prata med maskiner på ett mer mänskligt sätt.
NLP har blivit mer exakt och effektiv än någonsin tidigare på grund av de senaste genombrotten inom maskininlärning, särskilt i konstruktionen av storskaliga språkmodeller som GPT-4, RobERTa, XLNet, ELECTRA och PaLM.
När NLP utvecklas kan vi förvänta oss att se allt mer kraftfulla och sofistikerade språkmodeller dyka upp, med potential att förändra hur vi ansluter till teknik, kommunicerar med varandra och förstår det mänskliga språkets komplexitet.
Kommentera uppropet