இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) இயந்திரங்களுடன் நாம் எவ்வாறு ஈடுபடுகிறோம் என்பதை மாற்றியுள்ளது. இப்போது, எங்கள் பயன்பாடுகளும் மென்பொருளும் மனித மொழியைச் செயலாக்கி புரிந்துகொள்ள முடியும்.
செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு துறையாக, NLP ஆனது கணினிகளுக்கும் மக்களுக்கும் இடையிலான இயல்பான மொழி தொடர்புகளில் கவனம் செலுத்துகிறது.
இது மனித மொழியை பகுப்பாய்வு செய்யவும், புரிந்துகொள்ளவும் மற்றும் ஒருங்கிணைக்கவும் இயந்திரங்களுக்கு உதவுகிறது, பேச்சு அங்கீகாரம், இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு, போன்ற ஏராளமான பயன்பாடுகளைத் திறக்கிறது. உணர்வு பகுப்பாய்வு, மற்றும் chatbots.
இது சமீபத்திய ஆண்டுகளில் மகத்தான வளர்ச்சியை உருவாக்கியுள்ளது, இயந்திரங்கள் மொழியைப் புரிந்துகொள்வது மட்டுமல்லாமல் அதை ஆக்கப்பூர்வமாகவும் சரியானதாகவும் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
இந்தக் கட்டுரையில், வெவ்வேறு NLP மொழி மாதிரிகளைப் பார்ப்போம். எனவே, பின்தொடரவும், இந்த மாதிரிகளைப் பற்றி அறிந்து கொள்வோம்!
1. பெர்ட்
BERT (டிரான்ஸ்ஃபார்மர்களில் இருந்து இருதரப்பு குறியாக்க பிரதிநிதித்துவம்) என்பது ஒரு அதிநவீன இயற்கை மொழி செயலாக்க (NLP) மொழி மாதிரியாகும். இது 2018 இல் g ஆல் உருவாக்கப்பட்டது மற்றும் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பை அடிப்படையாகக் கொண்டது, a நரம்பு நெட்வொர்க் தொடர் உள்ளீட்டை விளக்குவதற்காக கட்டப்பட்டது.
BERT என்பது ஒரு முன் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மொழி மாதிரியாகும், அதாவது இயற்கையான மொழி வடிவங்கள் மற்றும் கட்டமைப்பை அடையாளம் காண, உரைத் தரவுகளின் பாரிய தொகுதிகளில் இது பயிற்றுவிக்கப்பட்டுள்ளது.
BERT என்பது இருதரப்பு மாதிரியாகும், அதாவது சொற்களின் முந்தைய மற்றும் பின்வரும் சொற்றொடர்கள் இரண்டையும் பொறுத்து அதன் சூழலையும் பொருளையும் புரிந்து கொள்ள முடியும், இது சிக்கலான வாக்கியங்களின் அர்த்தத்தைப் புரிந்துகொள்வதில் மிகவும் வெற்றிகரமானதாக இருக்கும்.
இது எப்படி வேலை செய்கிறது?
பெரிய அளவிலான உரைத் தரவுகளில் BERTக்கு பயிற்சி அளிக்க மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஒரு வாக்கியத்தில் விடுபட்ட சொற்களைக் கண்டறியும் அல்லது பயிற்சியின் போது வாக்கியங்களை வகைப்படுத்தும் திறனை BERT பெறுகிறது.
இந்த பயிற்சியின் உதவியுடன், உணர்வு பகுப்பாய்வு, உரை வகைப்படுத்தல், கேள்வி-பதில் மற்றும் பலவற்றை உள்ளடக்கிய பல்வேறு NLP பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தக்கூடிய உயர்தர உட்பொதிவுகளை BERT உருவாக்க முடியும்.
கூடுதலாக, BERT ஒரு குறிப்பிட்ட திட்டத்தில் குறிப்பாக கவனம் செலுத்த சிறிய தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி மேம்படுத்தலாம்.
பெர்ட் எங்கே பயன்படுத்தப்படுகிறது?
பிரபலமான NLP பயன்பாடுகளில் BERT அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, கூகிள் தனது தேடுபொறி முடிவுகளின் துல்லியத்தை அதிகரிக்க இதைப் பயன்படுத்துகிறது, அதே நேரத்தில் பேஸ்புக் அதன் பரிந்துரை வழிமுறைகளை மேம்படுத்த இதைப் பயன்படுத்துகிறது.
சாட்போட் உணர்வு பகுப்பாய்வு, இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் இயற்கையான மொழிப் புரிதல் ஆகியவற்றிலும் BERT பயன்படுத்தப்பட்டது.
கூடுதலாக, BERT பல நிறுவனங்களில் பணியமர்த்தப்பட்டுள்ளது கல்வி ஆராய்ச்சி பல்வேறு பணிகளில் NLP மாதிரிகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான ஆவணங்கள். மொத்தத்தில், NLP கல்வியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்களுக்கு BERT ஒரு தவிர்க்க முடியாத கருவியாக மாறியுள்ளது, மேலும் ஒழுக்கத்தின் மீதான அதன் செல்வாக்கு மேலும் அதிகரிக்கும் என எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.
2. ராபர்ட்டா
RoBERTa (வலுவாக உகந்த BERT அணுகுமுறை) என்பது 2019 இல் Facebook AI ஆல் வெளியிடப்பட்ட இயற்கை மொழி செயலாக்கத்திற்கான ஒரு மொழி மாதிரியாகும். இது BERT இன் மேம்படுத்தப்பட்ட பதிப்பாகும்.
RoBERTa அதிக பயிற்சி தரவைப் பயன்படுத்துகிறது மற்றும் அதிக செயல்திறனைப் பெறுவதற்கு பயிற்சி செயல்முறையை மேம்படுத்துகிறது என்பதைத் தவிர்த்து, BERT ஐப் போலவே RoBERTa பயிற்சியளிக்கப்பட்டது.
RoBERTa, BERT போன்றது, கொடுக்கப்பட்ட வேலையில் அதிக துல்லியத்தை அடைவதற்கு நன்றாக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு முன் பயிற்சி பெற்ற மொழி மாதிரியாகும்.
இது எப்படி வேலை செய்கிறது?
RoBERTa ஒரு பெரிய அளவிலான உரைத் தரவைப் பயிற்றுவிக்க சுய மேற்பார்வை கற்றல் உத்தியைப் பயன்படுத்துகிறது. வாக்கியங்களில் விடுபட்ட சொற்களைக் கணிக்கவும், பயிற்சியின் போது சொற்றொடர்களை வெவ்வேறு குழுக்களாக வகைப்படுத்தவும் இது கற்றுக்கொள்கிறது.
புதிய தரவுகளைப் பொதுமைப்படுத்துவதற்கான மாதிரியின் திறனை அதிகரிக்க, டைனமிக் மாஸ்கிங் போன்ற பல அதிநவீன பயிற்சி அணுகுமுறைகளையும் RoBERTa பயன்படுத்துகிறது.
மேலும், அதன் துல்லியத்தை அதிகரிக்க, RoBERTa விக்கிபீடியா, காமன் கிரால் மற்றும் புக்ஸ்கார்பஸ் உட்பட பல ஆதாரங்களில் இருந்து பரந்த அளவிலான தரவுகளைப் பயன்படுத்துகிறது.
ராபர்ட்டாவை நாம் எங்கே பயன்படுத்தலாம்?
ராபர்ட்டா பொதுவாக உணர்வு பகுப்பாய்வு, உரை வகைப்படுத்தல், பெயரிடப்பட்ட நிறுவனம் அடையாளம், இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் கேள்வி பதில்.
போன்ற கட்டமைக்கப்படாத உரைத் தரவுகளிலிருந்து தொடர்புடைய நுண்ணறிவைப் பிரித்தெடுக்க இது பயன்படுத்தப்படலாம் சமூக ஊடகம், நுகர்வோர் மதிப்புரைகள், செய்திக் கட்டுரைகள் மற்றும் பிற ஆதாரங்கள்.
இந்த வழக்கமான NLP பணிகளுக்கு கூடுதலாக ஆவணச் சுருக்கம், உரை உருவாக்கம் மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரம் போன்ற மிகவும் குறிப்பிட்ட பயன்பாடுகளில் RoBERTa பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. இது சாட்போட்கள், மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் மற்றும் பிற உரையாடல் AI அமைப்புகளின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தவும் பயன்படுத்தப்பட்டது.
3. OpenAI இன் GPT-3
GPT-3 (உருவாக்கும் முன் பயிற்சி பெற்ற மின்மாற்றி 3) என்பது ஒரு OpenAI மொழி மாதிரியாகும், இது ஆழ்ந்த கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி மனிதனைப் போன்ற எழுத்தை உருவாக்குகிறது. GPT-3 என்பது 175 பில்லியன் அளவுருக்கள் கொண்ட மிகப்பெரிய மொழி மாதிரிகளில் ஒன்றாகும்.
புத்தகங்கள், தாள்கள் மற்றும் இணையப் பக்கங்கள் உட்பட, பரந்த அளவிலான உரைத் தரவுகளில் இந்த மாதிரி பயிற்சியளிக்கப்பட்டது, மேலும் இது இப்போது பல்வேறு கருப்பொருள்களில் உள்ளடக்கத்தை உருவாக்க முடியும்.
இது எப்படி வேலை செய்கிறது?
GPT-3 மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தி உரையை உருவாக்குகிறது. இந்த மாதிரியானது குறிப்பிட்ட வேலையைச் செய்ய வேண்டுமென்றே கற்பிக்கப்படவில்லை, மாறாக உரைத் தரவுகளின் மகத்தான தொகுதிகளில் உள்ள வடிவங்களைக் கவனிப்பதன் மூலம் உரையை உருவாக்கக் கற்றுக்கொள்கிறது.
சிறிய, பணி-குறிப்பிட்ட தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சியளிப்பதன் மூலம், மாதிரியானது உரை நிறைவு அல்லது உணர்வு பகுப்பாய்வு போன்ற குறிப்பிட்ட பணிகளுக்கு நன்றாக மாற்றியமைக்கப்படலாம்.
பயன்பாட்டு பகுதிகள்
GPT-3 இயற்கை மொழி செயலாக்கத் துறையில் பல பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. உரை நிறைவு, மொழி மொழிபெயர்ப்பு, உணர்வு பகுப்பாய்வு மற்றும் பிற பயன்பாடுகள் மாதிரியுடன் சாத்தியமாகும். GPT-3 கவிதைகள், செய்திகள் மற்றும் கணினி குறியீட்டை உருவாக்கவும் பயன்படுத்தப்பட்டது.
மிகவும் சாத்தியமான GPT-3 பயன்பாடுகளில் ஒன்று சாட்போட்கள் மற்றும் மெய்நிகர் உதவியாளர்களின் உருவாக்கம் ஆகும். மாதிரியானது மனிதனைப் போன்ற உரையை உருவாக்க முடியும் என்பதால், இது உரையாடல் பயன்பாடுகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது.
GPT-3 வலைத்தளங்கள் மற்றும் சமூக ஊடக தளங்களுக்கு ஏற்ற உள்ளடக்கத்தை உருவாக்கவும், தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் ஆராய்ச்சிக்கு உதவவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
4. GPT-4
GPT-4 என்பது OpenAI இன் GPT தொடரின் மிக சமீபத்திய மற்றும் அதிநவீன மொழி மாதிரியாகும். வியக்க வைக்கும் 10 டிரில்லியன் அளவுருக்களுடன், இது அதன் முன்னோடியான GPT-3 ஐ விட சிறப்பாகவும் சிறப்பாகவும் செயல்படும் மற்றும் உலகின் மிகவும் சக்திவாய்ந்த AI மாடல்களில் ஒன்றாக மாறும் என்று கணிக்கப்பட்டுள்ளது.
இது எப்படி வேலை செய்கிறது?
GPT-4 அதிநவீனத்தைப் பயன்படுத்தி இயற்கை மொழி உரையை உருவாக்குகிறது ஆழமான கற்றல் வழிமுறைகள். இது புத்தகங்கள், பத்திரிகைகள் மற்றும் இணையப் பக்கங்களை உள்ளடக்கிய ஒரு பரந்த உரைத் தரவுத் தொகுப்பில் பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது, இது பரந்த அளவிலான தலைப்புகளில் உள்ளடக்கத்தை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது.
மேலும், சிறிய, பணி சார்ந்த தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சியளிப்பதன் மூலம், GPT-4 ஆனது கேள்வி-பதில் அல்லது சுருக்கம் போன்ற குறிப்பிட்ட பணிகளுக்குச் சிறப்பாகச் செய்யப்படலாம்.
பயன்பாட்டு பகுதிகள்
அதன் பெரிய அளவு மற்றும் சிறந்த திறன்கள் காரணமாக, GPT-4 பல்வேறு வகையான பயன்பாடுகளை வழங்குகிறது.
அதன் மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய பயன்பாடுகளில் ஒன்று இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் உள்ளது, அங்கு அது பயன்படுத்தப்படலாம் சாட்போட்களை உருவாக்குங்கள், மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் மற்றும் மொழி மொழிபெயர்ப்பு அமைப்புகள் ஆகியவை இயற்கையான மொழி பதில்களை உருவாக்கும் திறன் கொண்டவை.
GPT-4 கல்வியிலும் பயன்படுத்தப்படலாம்.
ஒரு மாணவரின் கற்றல் பாணியை மாற்றியமைக்க மற்றும் தனிப்பட்ட கருத்து மற்றும் உதவியை வழங்கும் திறன் கொண்ட அறிவார்ந்த பயிற்சி அமைப்புகளை உருவாக்க இந்த கருத்து பயன்படுத்தப்படலாம். இது கல்வியின் தரத்தை மேம்படுத்தவும், கற்றலை அனைவரும் அணுகக்கூடியதாகவும் மாற்ற உதவும்.
5. எக்ஸ்எல்நெட்
XLNet என்பது கார்னகி மெலன் பல்கலைக்கழகம் மற்றும் Google AI ஆராய்ச்சியாளர்களால் 2019 இல் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு புதுமையான மொழி மாதிரியாகும். அதன் கட்டிடக்கலை மின்மாற்றி கட்டமைப்பை அடிப்படையாகக் கொண்டது, இது BERT மற்றும் பிற மொழி மாதிரிகளிலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
XLNet, மறுபுறம், ஒரு புரட்சிகர முன் பயிற்சி உத்தியை வழங்குகிறது, இது பலவிதமான இயற்கை மொழி செயலாக்க பணிகளில் மற்ற மாதிரிகளை விட சிறப்பாக செயல்பட உதவுகிறது.
இது எப்படி வேலை செய்கிறது?
XLNet ஆனது தன்னியக்க பிற்போக்கு மொழி மாடலிங் அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்பட்டது, இதில் முந்தைய வார்த்தைகளின் அடிப்படையில் உரை வரிசையில் அடுத்த வார்த்தையைக் கணிப்பதும் அடங்கும்.
XLNet, மறுபுறம், இடமிருந்து வலமாக அல்லது வலமிருந்து இடமாக அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தும் பிற மொழி மாதிரிகளுக்கு மாறாக, ஒரு சொற்றொடரில் உள்ள அனைத்து சாத்தியமான வரிசைமாற்றங்களையும் மதிப்பிடும் இருதரப்பு முறையைப் பின்பற்றுகிறது. இது நீண்ட கால வார்த்தை உறவுகளைப் பிடிக்கவும் மேலும் துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்யவும் உதவுகிறது.
XLNet அதன் புரட்சிகர முன் பயிற்சி மூலோபாயத்துடன் கூடுதலாக தொடர்புடைய நிலை குறியாக்கம் மற்றும் ஒரு பிரிவு-நிலை மறுநிகழ்வு பொறிமுறை போன்ற அதிநவீன நுட்பங்களை ஒருங்கிணைக்கிறது.
இந்த உத்திகள் மாதிரியின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனுக்கு பங்களிக்கிறது மற்றும் மொழி மொழிபெயர்ப்பு, உணர்வு பகுப்பாய்வு மற்றும் பெயரிடப்பட்ட நிறுவன அடையாளம் போன்ற இயற்கையான மொழி செயலாக்கப் பணிகளைக் கையாளுவதற்கு இது உதவுகிறது.
XLNetக்கான பயன்பாட்டுப் பகுதிகள்
XLNet இன் அதிநவீன அம்சங்கள் மற்றும் ஏற்புத்திறன், சாட்போட்கள் மற்றும் மெய்நிகர் உதவியாளர்கள், மொழி மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் உணர்வு பகுப்பாய்வு உட்பட, பரந்த அளவிலான இயற்கை மொழி செயலாக்க பயன்பாடுகளுக்கு ஒரு பயனுள்ள கருவியாக அமைகிறது.
அதன் தற்போதைய மேம்பாடு மற்றும் மென்பொருள் மற்றும் பயன்பாடுகளுடன் இணைப்பது நிச்சயமாக எதிர்காலத்தில் இன்னும் கவர்ச்சிகரமான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை ஏற்படுத்தும்.
6. எலக்ட்ரா
ELECTRA என்பது கூகுள் ஆராய்ச்சியாளர்களால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு அதிநவீன இயற்கை மொழி செயலாக்க மாதிரியாகும். இது "டோக்கன் மாற்றங்களை துல்லியமாக வகைப்படுத்தும் ஒரு குறியாக்கியை திறம்பட கற்றுக்கொள்வது" மற்றும் அதன் விதிவிலக்கான துல்லியம் மற்றும் வேகத்திற்கு புகழ்பெற்றது.
இது எப்படி வேலை செய்கிறது?
ELECTRA ஆனது உரை வரிசை டோக்கன்களின் ஒரு பகுதியை உற்பத்தி செய்யப்பட்ட டோக்கன்களுடன் மாற்றுவதன் மூலம் செயல்படுகிறது. ஒவ்வொரு மாற்று டோக்கனும் முறையானதா அல்லது போலியானதா என்பதை சரியாக கணிப்பதே மாடலின் நோக்கமாகும். ELECTRA அதன் விளைவாக ஒரு உரை வரிசையில் சொற்களுக்கு இடையே உள்ள சூழ்நிலை தொடர்புகளை மிகவும் திறமையாக சேமிக்க கற்றுக்கொள்கிறது.
மேலும், ELECTRA உண்மையானவற்றை மறைப்பதற்குப் பதிலாக தவறான டோக்கன்களை உருவாக்குவதால், நிலையான முகமூடி அணிந்த மொழி மாதிரிகள் செய்யும் அதே அளவுக்கதிகமான கவலைகளை அனுபவிக்காமல், அது கணிசமான பெரிய பயிற்சித் தொகுப்புகள் மற்றும் பயிற்சிக் காலங்களைப் பயன்படுத்தக்கூடும்.
பயன்பாட்டு பகுதிகள்
ELECTRA உணர்ச்சிப் பகுப்பாய்விற்கும் பயன்படுத்தப்படலாம், இது உரையின் உணர்ச்சித் தொனியை அடையாளம் காணும்.
முகமூடி மற்றும் முகமூடி இல்லாத உரை இரண்டிலிருந்தும் கற்றுக்கொள்ளும் திறனுடன், மொழியியல் நுணுக்கங்களை நன்கு புரிந்துகொள்ளவும் மேலும் அர்த்தமுள்ள நுண்ணறிவுகளை வழங்கவும் கூடிய துல்லியமான உணர்வு பகுப்பாய்வு மாதிரிகளை உருவாக்க ELECTRA பயன்படுத்தப்படலாம்.
7. டி 5
T5, அல்லது Text-to-Text Transfer Transformer என்பது Google AI மொழி மின்மாற்றி அடிப்படையிலான மொழி மாதிரியாகும். உள்ளீட்டு உரையை நெகிழ்வாக மொழிபெயர்த்து வெளியீட்டு உரைக்கு மாற்றுவதன் மூலம் வெவ்வேறு இயற்கை மொழி செயலாக்கப் பணிகளைச் செயல்படுத்தும் நோக்கம் கொண்டது.
இது எப்படி வேலை செய்கிறது?
T5 ஆனது டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் பரந்த அளவிலான உரை தரவுகளில் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றலைப் பயன்படுத்தி பயிற்சியளிக்கப்பட்டது. T5, முந்தைய மொழி மாதிரிகளைப் போலன்றி, மொழிப் புரிதல், கேள்வி பதில், சுருக்கம் மற்றும் மொழிபெயர்ப்பு உள்ளிட்ட பல்வேறு பணிகளில் பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது.
குறைந்த பணி-குறிப்பிட்ட உள்ளீட்டில் மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்வதன் மூலம் T5 பல வேலைகளைச் செய்ய இது உதவுகிறது.
T5 எங்கே பயன்படுத்துகிறது?
இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் T5 பல சாத்தியமான பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. சாட்போட்கள், மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் மற்றும் இயற்கையான மொழி உள்ளீட்டைப் புரிந்துகொண்டு பதிலளிக்கும் திறன் கொண்ட பிற உரையாடல் AI அமைப்புகளை உருவாக்க இது பயன்படுத்தப்படலாம். மொழி மொழிபெயர்ப்பு, சுருக்கம் மற்றும் உரை நிறைவு போன்ற செயல்பாடுகளுக்கும் T5 பயன்படுத்தப்படலாம்.
T5 ஆனது Google ஆல் ஓப்பன் சோர்ஸ் வழங்கப்பட்டது மற்றும் NLP சமூகத்தால் உரை வகைப்படுத்தல், கேள்வி பதில் மற்றும் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு போன்ற பல்வேறு பயன்பாடுகளுக்காக பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டது.
8. பனை
பால்எம் (பாத்வேஸ் லாங்குவேஜ் மாடல்) என்பது கூகுள் ஏஐ லாங்குவேஜால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு மேம்பட்ட மொழி மாதிரி. இது மிகவும் சிக்கலான மொழிப் பணிகளுக்கான வளர்ந்து வரும் தேவையை நிறைவேற்ற இயற்கை மொழி செயலாக்க மாதிரிகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்தும் நோக்கம் கொண்டது.
இது எப்படி வேலை செய்கிறது?
BERT மற்றும் GPT போன்ற பல நன்கு விரும்பப்பட்ட மொழி மாதிரிகளைப் போலவே, PalM ஆனது மின்மாற்றி அடிப்படையிலான மாதிரியாகும். இருப்பினும், அதன் வடிவமைப்பு மற்றும் பயிற்சி முறை மற்ற மாதிரிகளிலிருந்து தனித்து நிற்கிறது.
செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களை மேம்படுத்த, பல-பணி கற்றல் முன்னுதாரணத்தைப் பயன்படுத்தி PalM பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது, இது மாதிரியை ஒரே நேரத்தில் பல சவால்களில் இருந்து கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது.
நாம் எங்கே பாம்மை பயன்படுத்துகிறோம்?
பனை பல்வேறு NLP பணிகளுக்கு பயன்படுத்தப்படலாம், குறிப்பாக இயற்கை மொழியின் ஆழமான புரிதலுக்கு அழைப்பு விடுக்கும். உணர்வு பகுப்பாய்வு, கேள்விகளுக்கு பதில், மொழி மாடலிங், இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் பல விஷயங்களுக்கு இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
பல்வேறு புரோகிராம்கள் மற்றும் சாட்போட்கள், மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் மற்றும் குரல் அறிதல் அமைப்புகள் போன்ற கருவிகளின் மொழி செயலாக்க திறன்களை மேம்படுத்த, அவற்றையும் சேர்க்கலாம்.
ஒட்டுமொத்தமாக, PalM என்பது மொழி செயலாக்க திறன்களை அளவிடுவதற்கான அதன் திறன் காரணமாக சாத்தியமான பயன்பாடுகளின் பரந்த அளவிலான ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய தொழில்நுட்பமாகும்.
தீர்மானம்
இறுதியாக, இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) தொழில்நுட்பத்துடன் நாம் ஈடுபடும் விதத்தை மாற்றியுள்ளது, மேலும் மனிதனைப் போன்ற முறையில் இயந்திரங்களுடன் பேச அனுமதிக்கிறது.
சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் காரணமாக என்எல்பி முன்பை விட மிகவும் துல்லியமாகவும் திறமையாகவும் வளர்ந்துள்ளது இயந்திர கற்றல், குறிப்பாக GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA மற்றும் PalM போன்ற பெரிய அளவிலான மொழி மாதிரிகளின் கட்டுமானத்தில்.
NLP முன்னேறும்போது, தொழில்நுட்பத்துடன் நாம் எவ்வாறு இணைவது, ஒருவருக்கொருவர் தொடர்புகொள்வது மற்றும் மனித மொழியின் சிக்கலைப் புரிந்துகொள்வது போன்றவற்றை மாற்றும் திறனுடன், அதிக சக்திவாய்ந்த மற்றும் அதிநவீன மொழி மாதிரிகள் வெளிப்படுவதை நாம் எதிர்பார்க்கலாம்.
ஒரு பதில் விடவும்