Usindikaji wa Lugha Asilia (NLP) umebadilisha jinsi tunavyoshirikiana na mashine. Sasa, programu na programu zetu zinaweza kuchakata na kuelewa lugha ya binadamu.
Kama taaluma ya akili bandia, NLP inazingatia mwingiliano wa lugha asilia kati ya kompyuta na watu.
Husaidia mashine kuchanganua, kuelewa na kuunganisha lugha ya binadamu, na kufungua matumizi mengi kama vile utambuzi wa usemi, tafsiri ya mashine, uchambuzi wa hisia, na chatbots.
Imefanya maendeleo makubwa katika miaka ya hivi karibuni, ikiruhusu mashine sio tu kuelewa lugha bali pia kuitumia kwa ubunifu na ipasavyo.
Katika nakala hii, tutaangalia mifano tofauti ya lugha ya NLP. Kwa hiyo, fuata pamoja, na tujifunze kuhusu mifano hii!
1. BERT
BERT (Uwakilishi wa Kisimbaji cha pande mbili kutoka kwa Transfoma) ni modeli ya kisasa ya Uchakataji wa Lugha Asilia (NLP). Iliundwa mnamo 2018 na g na inategemea usanifu wa Transformer, a neural mtandao imeundwa kutafsiri uingizaji wa mfululizo.
BERT ni modeli ya lugha iliyofunzwa awali, ambayo ina maana kwamba imefunzwa kuhusu kiasi kikubwa cha data ya maandishi ili kutambua mifumo na muundo wa lugha asilia.
BERT ni muundo wa mwelekeo mbili, ambayo ina maana kwamba inaweza kufahamu muktadha na maana ya maneno kulingana na vishazi vyao vilivyotangulia na vifuatavyo, na kuifanya iwe na mafanikio zaidi katika kuelewa maana ya sentensi ngumu.
Inafanyaje kazi?
Kujifunza bila kusimamiwa hutumika kufundisha BERT kuhusu kiasi kikubwa cha data ya maandishi. BERT hupata uwezo wa kutambua maneno yanayokosekana katika sentensi au kuainisha sentensi wakati wa mafunzo.
Kwa msaada wa mafunzo haya, BERT inaweza kutoa upachikaji wa hali ya juu ambao unaweza kutumika kwa kazi mbalimbali za NLP, ikiwa ni pamoja na uchanganuzi wa hisia, uainishaji wa maandishi, kujibu maswali, na zaidi.
Zaidi ya hayo, BERT inaweza kuboreshwa kwenye mradi mahususi kwa kutumia hifadhidata ndogo ili kuzingatia kazi hiyo haswa.
Bert Inatumika Wapi?
BERT hutumiwa mara kwa mara katika anuwai ya programu maarufu za NLP. Google, kwa mfano, imeitumia kuongeza usahihi wa matokeo ya injini ya utafutaji, wakati Facebook imeitumia kuboresha kanuni zake za mapendekezo.
BERT pia imetumika katika uchanganuzi wa hisia za gumzo, tafsiri ya mashine na ufahamu wa lugha asilia.
Kwa kuongeza, BERT imeajiriwa katika kadhaa utafiti wa kitaaluma karatasi ili kuboresha utendaji wa mifano ya NLP kwenye kazi mbalimbali. Kwa ujumla, BERT imekuwa chombo cha lazima kwa wasomi na watendaji wa NLP, na ushawishi wake kwenye taaluma unakadiriwa kuongezeka zaidi.
2. Roberta
RoBERTa (Njia Iliyoboreshwa ya BERT) ni kielelezo cha lugha cha kuchakata lugha asilia kilichotolewa na Facebook AI mwaka wa 2019. Ni toleo lililoboreshwa la BERT linalolenga kushinda baadhi ya kasoro za muundo asili wa BERT.
RoBERTa ilifunzwa kwa njia sawa na BERT, isipokuwa RoBERTa hutumia data zaidi ya mafunzo na kuboresha mchakato wa mafunzo ili kupata utendaji wa juu zaidi.
RoBERTa, kama BERT, ni kielelezo cha lugha kilichofunzwa awali ambacho kinaweza kusasishwa ili kufikia usahihi wa hali ya juu kwenye kazi fulani.
Inafanyaje kazi?
RoBERTa hutumia mbinu ya kujifunzia inayojisimamia ili kutoa mafunzo kuhusu idadi kubwa ya data ya maandishi. Hujifunza kutabiri maneno yanayokosekana katika sentensi na kuainisha vishazi katika vikundi tofauti wakati wa mafunzo.
RoBERTa pia hutumia mbinu kadhaa za mafunzo ya hali ya juu, kama vile ufichaji uso unaobadilika, ili kuongeza uwezo wa modeli wa kujumlisha data mpya.
Zaidi ya hayo, ili kuongeza usahihi wake, RoBERTa hutumia idadi kubwa ya data kutoka vyanzo kadhaa, ikiwa ni pamoja na Wikipedia, Common Crawl, na BooksCorpus.
Je, Tunaweza Kutumia wapi RoBERTa?
Roberta hutumiwa sana kwa uchanganuzi wa hisia, uainishaji wa maandishi, chombo kilichoitwa kitambulisho, tafsiri ya mashine, na majibu ya maswali.
Inaweza kutumika kutoa maarifa muhimu kutoka kwa data ya maandishi ambayo haijaundwa kama vile kijamii vyombo vya habari, hakiki za watumiaji, makala ya habari na vyanzo vingine.
RoBERTa imetumika katika programu mahususi zaidi, kama vile muhtasari wa hati, kuunda maandishi, na utambuzi wa usemi, pamoja na kazi hizi za kawaida za NLP. Pia imetumika kuboresha chatbots, wasaidizi pepe, na usahihi wa mifumo mingine ya mazungumzo ya AI.
3. GPT-3 ya OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ni modeli ya lugha ya OpenAI ambayo huzalisha maandishi yanayofanana na ya binadamu kwa kutumia mbinu za kujifunza kwa kina. GPT-3 ni mojawapo ya miundo mikubwa zaidi ya lugha iliyowahi kujengwa, ikiwa na vigezo bilioni 175.
Mtindo huu ulifunzwa kwenye anuwai ya data ya maandishi, ikijumuisha vitabu, karatasi, na kurasa za wavuti, na sasa inaweza kuunda maudhui kwenye mada anuwai.
Inafanyaje kazi?
GPT-3 hutengeneza maandishi kwa kutumia mbinu ya kujifunza isiyosimamiwa. Hii inamaanisha kuwa kielelezo hakifundishwi kimakusudi kutekeleza kazi yoyote mahususi, lakini badala yake hujifunza kuunda maandishi kwa kutambua ruwaza katika idadi kubwa ya data ya maandishi.
Kwa kuifundisha kwenye hifadhidata ndogo, maalum za kazi, modeli hiyo inaweza kusawazishwa vyema kwa kazi maalum kama vile kukamilisha maandishi au uchanganuzi wa hisia.
Maeneo ya Matumizi
GPT-3 ina matumizi kadhaa katika uwanja wa usindikaji wa lugha asilia. Ukamilishaji wa maandishi, tafsiri ya lugha, uchanganuzi wa hisia, na matumizi mengine yanawezekana kwa modeli. GPT-3 pia imetumiwa kuunda mashairi, hadithi za habari na msimbo wa kompyuta.
Mojawapo ya programu zinazowezekana za GPT-3 ni kuunda chatbots na wasaidizi pepe. Kwa sababu modeli inaweza kuunda maandishi yanayofanana na mwanadamu, yanafaa sana kwa matumizi ya mazungumzo.
GPT-3 pia imetumiwa kutoa maudhui yaliyolengwa kwa ajili ya tovuti na majukwaa ya mitandao ya kijamii, na pia kusaidia katika uchanganuzi na utafiti wa data.
4. GPT-4
GPT-4 ndiyo modeli ya hivi karibuni na ya kisasa zaidi ya lugha katika mfululizo wa GPT wa OpenAI. Ikiwa na vigezo vya kushangaza vya trilioni 10, inatabiriwa kuwa bora zaidi na bora kuliko mtangulizi wake, GPT-3, na kuwa mojawapo ya mifano ya AI yenye nguvu zaidi duniani.
Inafanyaje kazi?
GPT-4 hutengeneza maandishi ya lugha asilia kwa kutumia ya kisasa algorithms kubwa ya kujifunza. Imefunzwa kwenye seti kubwa ya data ya maandishi ambayo inajumuisha vitabu, majarida, na kurasa za wavuti, kuiruhusu kuunda maudhui kwenye mada anuwai.
Zaidi ya hayo, kwa kuifundisha kwenye hifadhidata ndogo, maalum za kazi, GPT-4 inaweza kusawazishwa kwa ajili ya kazi mahususi kama vile kujibu maswali au muhtasari.
Maeneo ya Matumizi
Kwa sababu ya ukubwa wake mkubwa na uwezo wa hali ya juu, GPT-4 inatoa aina mbalimbali za matumizi.
Moja ya matumizi yake ya kuahidi ni katika usindikaji wa lugha asilia, ambapo inaweza kutumika kuendeleza chatbots, wasaidizi pepe, na mifumo ya tafsiri ya lugha inayoweza kutoa majibu ya lugha asili ambayo karibu hayawezi kutofautishwa na yale yanayotolewa na watu.
GPT-4 inaweza pia kutumika katika elimu.
Dhana hii inaweza kutumika kukuza mifumo ya akili ya kufundisha inayoweza kuzoea mtindo wa kujifunza wa mwanafunzi na kutoa maoni na usaidizi wa kibinafsi. Hii inaweza kusaidia kuimarisha ubora wa elimu na kufanya kujifunza kufikiwe zaidi na kila mtu.
5. XLNet
XLNet ni muundo wa lugha bunifu ulioundwa mwaka wa 2019 na Chuo Kikuu cha Carnegie Mellon na watafiti wa Google AI. Usanifu wake unategemea usanifu wa transfoma, ambao pia hutumika katika BERT na mifano mingine ya lugha.
XLNet, kwa upande mwingine, inawasilisha mkakati wa kimapinduzi wa mafunzo ya awali unaoiwezesha kufanya vyema zaidi miundo mingine kwenye aina mbalimbali za kazi za kuchakata lugha asilia.
Inafanyaje kazi?
XLNet iliundwa kwa kutumia mbinu ya uundaji wa lugha ya kujirudi kiotomatiki, ambayo inajumuisha kutabiri neno linalofuata katika mlolongo wa maandishi kulingana na yaliyotangulia.
XLNet, kwa upande mwingine, inachukua mbinu ya kuelekeza pande mbili ambayo hutathmini vibali vyote vinavyowezekana vya maneno katika kishazi, kinyume na miundo mingine ya lugha inayotumia mkabala wa kushoto kwenda kulia au kulia kwenda kushoto. Hii huiwezesha kupata uhusiano wa maneno wa muda mrefu na kufanya ubashiri sahihi zaidi.
XLNet inachanganya mbinu za kisasa kama vile usimbaji wa nafasi husika na utaratibu wa kujirudia wa kiwango cha sehemu pamoja na mkakati wake wa kimapinduzi wa mafunzo ya awali.
Mikakati hii inachangia utendakazi wa jumla wa modeli na kuiwezesha kushughulikia anuwai ya kazi za kuchakata lugha asilia, kama vile tafsiri ya lugha, uchanganuzi wa hisia na utambuzi wa huluki uliopewa jina.
Maeneo ya Matumizi ya XLNet
Vipengele vya hali ya juu na uwezo wa kubadilika wa XLNet huifanya kuwa zana bora kwa anuwai ya programu za kuchakata lugha asilia, ikijumuisha gumzo na wasaidizi pepe, tafsiri ya lugha na uchanganuzi wa hisia.
Uendelezaji wake unaoendelea na ujumuishaji na programu na programu karibu hakika utasababisha matukio ya utumiaji ya kuvutia zaidi katika siku zijazo.
6. ELECTRA
ELECTRA ni mtindo wa kisasa wa kuchakata lugha asilia iliyoundwa na watafiti wa Google. Inawakilisha "Kujifunza kwa Ufanisi Kisimbaji Ambacho Huainisha Ubadilishaji Tokeni kwa Usahihi" na inajulikana kwa usahihi na kasi yake ya kipekee.
Inafanyaje kazi?
ELECTRA hufanya kazi kwa kubadilisha sehemu ya tokeni za mfuatano wa maandishi na tokeni zinazozalishwa. Madhumuni ya modeli ni kutabiri ipasavyo ikiwa kila tokeni mbadala ni halali au ni ghushi. ELECTRA hujifunza kuhifadhi uhusiano wa muktadha kati ya maneno katika mfuatano wa maandishi kwa ufanisi zaidi.
Zaidi ya hayo, kwa sababu ELECTRA huunda tokeni za uwongo badala ya kuficha zile halisi, inaweza kutumia seti kubwa zaidi za mafunzo na vipindi vya mafunzo bila kukumbana na maswala yale yale ya kupindukia ambayo miundo ya kawaida ya lugha iliyofichwa hufanya.
Maeneo ya Matumizi
ELECTRA pia inaweza kutumika kwa uchanganuzi wa hisia, ambao unajumuisha kutambua sauti ya kihisia ya maandishi.
Kwa uwezo wake wa kujifunza kutoka kwa maandishi yaliyofichwa na yaliyofichuliwa, ELECTRA inaweza kutumika kuunda miundo sahihi zaidi ya uchanganuzi wa maoni ambayo inaweza kuelewa vyema hila za lugha na kutoa maarifa yenye maana zaidi.
7.T5
T5, au Kigeuzi-Maandishi hadi Maandishi, ni modeli ya lugha inayotegemea kibadilishaji cha Lugha ya Google AI. Inakusudiwa kutekeleza kazi tofauti za kuchakata lugha asilia kwa kutafsiri kwa urahisi maandishi ya ingizo hadi maandishi towe.
Inafanyaje kazi?
T5 imejengwa juu ya usanifu wa Transfoma na ilifunzwa kwa kutumia ujifunzaji usiosimamiwa juu ya idadi kubwa ya data ya maandishi. T5, tofauti na miundo ya awali ya lugha, inafunzwa juu ya kazi mbalimbali, ikiwa ni pamoja na ufahamu wa lugha, kujibu maswali, muhtasari na tafsiri.
Hii huwezesha T5 kufanya kazi nyingi kwa kusawazisha muundo kwenye ingizo la kazi mahususi kidogo.
T5 inatumika wapi?
T5 ina uwezo wa matumizi kadhaa katika usindikaji wa lugha asilia. Inaweza kutumika kuunda chatbots, wasaidizi pepe, na mifumo mingine ya mazungumzo ya AI inayoweza kuelewa na kujibu ingizo la lugha asilia. T5 pia inaweza kutumika kwa shughuli kama vile tafsiri ya lugha, muhtasari na ukamilishaji wa maandishi.
T5 ilitolewa chanzo huria na Google na imekumbatiwa sana na jumuiya ya NLP kwa ajili ya matumizi mbalimbali kama vile kuainisha maandishi, kujibu maswali na kutafsiri kwa mashine.
8. PALM
PaLM (Mfano wa Lugha wa Njia) ni muundo wa juu wa lugha iliyoundwa na Lugha ya Google AI. Inakusudiwa kuboresha utendakazi wa miundo ya uchakataji wa lugha asilia ili kutimiza hitaji linalokua la kazi ngumu zaidi za lugha.
Inafanyaje kazi?
Sawa na modeli zingine nyingi za lugha zinazopendwa kama BERT na GPT, PaLM ni kielelezo kinachotegemea kibadilishaji. Walakini, muundo wake na mbinu ya mafunzo huitofautisha na mifano mingine.
Ili kuboresha utendakazi na ustadi wa ujumlishaji, PaLM inafunzwa kwa kutumia dhana ya kujifunza ya kazi nyingi ambayo huwezesha kielelezo kujifunza kwa wakati mmoja kutokana na changamoto nyingi.
Tunatumia wapi PALM?
Palm inaweza kutumika kwa kazi mbalimbali za NLP, hasa zile zinazohitaji ufahamu wa kina wa lugha asilia. Ni muhimu kwa uchanganuzi wa hisia, kujibu maswali, uundaji wa lugha, tafsiri ya mashine na mambo mengine mengi.
Ili kuboresha ujuzi wa kuchakata lugha wa programu na zana tofauti kama vile gumzo, visaidizi pepe na mifumo ya utambuzi wa sauti, inaweza pia kuongezwa ndani yake.
Kwa ujumla, PaLM ni teknolojia ya kuahidi yenye anuwai ya matumizi yanayowezekana kutokana na uwezo wake wa kuongeza uwezo wa kuchakata lugha.
Hitimisho
Hatimaye, usindikaji wa lugha asilia (NLP) umebadilisha jinsi tunavyojihusisha na teknolojia, na kuturuhusu kuzungumza na mashine kwa njia inayofanana na ya binadamu.
NLP imekua sahihi na bora zaidi kuliko hapo awali kwa sababu ya mafanikio ya hivi majuzi mashine kujifunza, haswa katika ujenzi wa miundo mikubwa ya lugha kama vile GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA, na PaLM.
Kadiri NLP inavyoendelea, tunaweza kutarajia kuona miundo ya lugha yenye nguvu zaidi na ya kisasa ikiibuka, ikiwa na uwezo wa kubadilisha jinsi tunavyounganishwa na teknolojia, kuwasiliana sisi kwa sisi, na kuelewa ugumu wa lugha ya binadamu.
Acha Reply