నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) అనేది మనం యంత్రాలతో ఎలా నిమగ్నమవ్వాలో మార్చింది. ఇప్పుడు, మా యాప్లు మరియు సాఫ్ట్వేర్ మానవ భాషను ప్రాసెస్ చేయగలవు మరియు గ్రహించగలవు.
కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క విభాగంగా, NLP కంప్యూటర్లు మరియు వ్యక్తుల మధ్య సహజ భాషా పరస్పర చర్యపై దృష్టి పెడుతుంది.
ఇది స్పీచ్ రికగ్నిషన్, మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్, వంటి అనేక అప్లికేషన్లను తెరవడం ద్వారా మానవ భాషను విశ్లేషించడానికి, అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు సంశ్లేషణ చేయడానికి యంత్రాలకు సహాయపడుతుంది. సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, మరియు చాట్బాట్లు.
ఇది ఇటీవలి సంవత్సరాలలో అపారమైన అభివృద్ధిని సాధించింది, యంత్రాలు భాషను అర్థం చేసుకోవడమే కాకుండా సృజనాత్మకంగా మరియు సముచితంగా ఉపయోగించుకునేలా చేస్తుంది.
ఈ కథనంలో, మేము వివిధ NLP భాషా నమూనాలను పరిశీలిస్తాము. కాబట్టి, అనుసరించండి మరియు ఈ నమూనాల గురించి తెలుసుకుందాం!
1. బెర్ట్
BERT (ట్రాన్స్ఫార్మర్ల నుండి ద్విదిశాత్మక ఎన్కోడర్ రిప్రజెంటేషన్స్) అనేది ఒక అత్యాధునిక సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) లాంగ్వేజ్ మోడల్. ఇది 2018లో g ద్వారా సృష్టించబడింది మరియు ట్రాన్స్ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్ ఆధారంగా రూపొందించబడింది, a నాడీ నెట్వర్క్ సీక్వెన్షియల్ ఇన్పుట్ని అర్థం చేసుకోవడానికి నిర్మించబడింది.
BERT అనేది ముందుగా శిక్షణ పొందిన భాషా నమూనా, అంటే సహజ భాషా నమూనాలు మరియు నిర్మాణాన్ని గుర్తించడానికి ఇది భారీ వాల్యూమ్ల టెక్స్ట్ డేటాపై శిక్షణ పొందింది.
BERT అనేది ఒక ద్విదిశాత్మక నమూనా, అంటే పదాల సందర్భం మరియు అర్థాన్ని వాటి మునుపటి మరియు క్రింది పదబంధాలను బట్టి గ్రహించగలదు, సంక్లిష్టమైన వాక్యాల అర్థాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో ఇది మరింత విజయవంతమవుతుంది.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
పెద్ద మొత్తంలో టెక్స్ట్ డేటాపై BERTకి శిక్షణ ఇవ్వడానికి పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం ఉపయోగించబడుతుంది. BERT ఒక వాక్యంలో తప్పిపోయిన పదాలను గుర్తించే సామర్థ్యాన్ని లేదా శిక్షణ సమయంలో వాక్యాలను వర్గీకరించే సామర్థ్యాన్ని పొందుతుంది.
ఈ శిక్షణ సహాయంతో, సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, వచన వర్గీకరణ, ప్రశ్న-సమాధానం మరియు మరిన్నింటితో సహా అనేక రకాల NLP టాస్క్లకు వర్తించే అధిక-నాణ్యత ఎంబెడ్డింగ్లను BERT ఉత్పత్తి చేయగలదు.
అదనంగా, BERT ఒక నిర్దిష్ట ప్రాజెక్ట్పై ప్రత్యేకంగా దృష్టి పెట్టడానికి చిన్న డేటాసెట్ను ఉపయోగించడం ద్వారా మెరుగుపరచబడుతుంది.
బెర్ట్ ఎక్కడ ఉపయోగించబడుతుంది?
BERT తరచుగా విస్తృతమైన ప్రసిద్ధ NLP అప్లికేషన్లలో ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, Google దాని శోధన ఇంజిన్ ఫలితాల ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచడానికి దీనిని ఉపయోగించింది, అయితే Facebook దాని సిఫార్సు అల్గారిథమ్లను మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించింది.
BERT చాట్బాట్ సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, యంత్ర అనువాదం మరియు సహజ భాషా గ్రహణశక్తిలో కూడా ఉపయోగించబడింది.
అదనంగా, BERT అనేక ఉద్యోగాల్లో ఉంది విద్యా పరిశోధన వివిధ రకాల పనులపై NLP మోడల్ల పనితీరును మెరుగుపరచడానికి పేపర్లు. మొత్తంమీద, NLP విద్యావేత్తలు మరియు అభ్యాసకులకు BERT ఒక అనివార్య సాధనంగా మారింది మరియు క్రమశిక్షణపై దాని ప్రభావం మరింత పెరుగుతుందని అంచనా వేయబడింది.
2. రాబర్టా
RoBERTa (బలవంతంగా ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన BERT అప్రోచ్) అనేది 2019లో Facebook AI ద్వారా విడుదల చేయబడిన సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ కోసం ఒక లాంగ్వేజ్ మోడల్. ఇది కొన్ని అసలైన BERT మోడల్ లోపాలను అధిగమించడానికి ఉద్దేశించిన BERT యొక్క మెరుగైన వెర్షన్.
RoBERTa BERT మాదిరిగానే శిక్షణ పొందింది, RoBERTa ఎక్కువ శిక్షణ డేటాను ఉపయోగిస్తుంది మరియు అధిక పనితీరును పొందేందుకు శిక్షణా విధానాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది అనే మినహాయింపుతో.
RoBERTa, BERT వంటిది, ఇచ్చిన ఉద్యోగంపై అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడానికి చక్కగా ట్యూన్ చేయబడే ముందస్తు శిక్షణ పొందిన భాషా నమూనా.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
RoBERTa పెద్ద మొత్తంలో టెక్స్ట్ డేటాపై శిక్షణ ఇవ్వడానికి స్వీయ-పర్యవేక్షించే అభ్యాస వ్యూహాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. ఇది వాక్యాలలో తప్పిపోయిన పదాలను అంచనా వేయడం మరియు శిక్షణ సమయంలో పదబంధాలను విభిన్న సమూహాలుగా వర్గీకరించడం నేర్చుకుంటుంది.
RoBERTa కొత్త డేటాకు సాధారణీకరించడానికి మోడల్ సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి డైనమిక్ మాస్కింగ్ వంటి అనేక అధునాతన శిక్షణా విధానాలను కూడా ఉపయోగించుకుంటుంది.
ఇంకా, దాని ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచడానికి, RoBERTa వికీపీడియా, కామన్ క్రాల్ మరియు బుక్స్కార్పస్తో సహా అనేక మూలాల నుండి విస్తారమైన డేటాను ప్రభావితం చేస్తుంది.
మనం RoBERTaని ఎక్కడ ఉపయోగించవచ్చు?
రాబర్టా సాధారణంగా సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, టెక్స్ట్ వర్గీకరణ, అనే సంస్థ గుర్తింపు, యంత్ర అనువాదం మరియు ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడం.
వంటి నిర్మాణాత్మక టెక్స్ట్ డేటా నుండి సంబంధిత అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు ఇది ఉపయోగించబడుతుంది సాంఘిక ప్రసార మాధ్యమం, వినియోగదారు సమీక్షలు, వార్తా కథనాలు మరియు ఇతర మూలాధారాలు.
RoBERTa ఈ సాంప్రదాయ NLP టాస్క్లతో పాటు డాక్యుమెంట్ సారాంశం, టెక్స్ట్ క్రియేషన్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్ వంటి మరింత నిర్దిష్టమైన అప్లికేషన్లలో ఉపయోగించబడింది. ఇది చాట్బాట్లు, వర్చువల్ అసిస్టెంట్లు మరియు ఇతర సంభాషణ AI సిస్టమ్ల ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి కూడా ఉపయోగించబడింది.
3. OpenAI యొక్క GPT-3
GPT-3 (జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రైన్డ్ ట్రాన్స్ఫార్మర్ 3) అనేది ఒక OpenAI భాషా నమూనా, ఇది లోతైన అభ్యాస పద్ధతులను ఉపయోగించి మానవ-వంటి రచనలను రూపొందిస్తుంది. GPT-3 అనేది 175 బిలియన్ పారామితులతో ఇప్పటివరకు నిర్మించబడిన అతిపెద్ద భాషా నమూనాలలో ఒకటి.
పుస్తకాలు, పేపర్లు మరియు వెబ్ పేజీలతో సహా విస్తృత శ్రేణి టెక్స్ట్ డేటాపై మోడల్ శిక్షణ పొందింది మరియు ఇది ఇప్పుడు విభిన్న థీమ్లపై కంటెంట్ను సృష్టించగలదు.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
GPT-3 పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస విధానాన్ని ఉపయోగించి వచనాన్ని రూపొందిస్తుంది. ఏదైనా నిర్దిష్ట పనిని అమలు చేయడానికి మోడల్ ఉద్దేశపూర్వకంగా బోధించబడదని ఇది సూచిస్తుంది, బదులుగా అపారమైన టెక్స్ట్ డేటాలో నమూనాలను గమనించడం ద్వారా వచనాన్ని సృష్టించడం నేర్చుకుంటుంది.
చిన్న, టాస్క్-నిర్దిష్ట డేటాసెట్లపై శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, మోడల్ టెక్స్ట్ పూర్తి చేయడం లేదా సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ వంటి నిర్దిష్ట పనుల కోసం చక్కగా ట్యూన్ చేయబడవచ్చు.
వినియోగ ప్రాంతాలు
GPT-3 సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ రంగంలో అనేక అనువర్తనాలను కలిగి ఉంది. టెక్స్ట్ కంప్లీషన్, లాంగ్వేజ్ ట్రాన్స్లేషన్, సెంటిమెంట్ అనాలిసిస్ మరియు ఇతర అప్లికేషన్లు మోడల్తో సాధ్యమే. GPT-3 కవిత్వం, వార్తా కథనాలు మరియు కంప్యూటర్ కోడ్ను రూపొందించడానికి కూడా ఉపయోగించబడింది.
అత్యంత సంభావ్య GPT-3 అప్లికేషన్లలో ఒకటి చాట్బాట్లు మరియు వర్చువల్ అసిస్టెంట్ల సృష్టి. మోడల్ మానవ-వంటి వచనాన్ని సృష్టించగలదు కాబట్టి, ఇది సంభాషణ అనువర్తనాలకు బాగా సరిపోతుంది.
GPT-3 వెబ్సైట్లు మరియు సోషల్ మీడియా ప్లాట్ఫారమ్లకు తగిన కంటెంట్ను రూపొందించడానికి, అలాగే డేటా విశ్లేషణ మరియు పరిశోధనలో సహాయం చేయడానికి కూడా ఉపయోగించబడింది.
4. GPT-4
GPT-4 అనేది OpenAI యొక్క GPT సిరీస్లో అత్యంత ఇటీవలి మరియు అధునాతన భాషా మోడల్. ఆశ్చర్యపరిచే 10 ట్రిలియన్ పారామీటర్లతో, ఇది దాని ముందున్న GPT-3ని అధిగమిస్తుందని మరియు ప్రపంచపు అత్యంత శక్తివంతమైన AI మోడల్లలో ఒకటిగా అవుతుందని అంచనా వేయబడింది.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
GPT-4 అధునాతనమైన వాటిని ఉపయోగించి సహజ భాషా వచనాన్ని రూపొందిస్తుంది లోతైన అభ్యాస అల్గోరిథంలు. ఇది పుస్తకాలు, పత్రికలు మరియు వెబ్ పేజీలను కలిగి ఉన్న విస్తారమైన టెక్స్ట్ డేటా సెట్పై శిక్షణ పొందింది, ఇది విస్తృత శ్రేణి అంశాలపై కంటెంట్ను సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఇంకా, చిన్న, టాస్క్-నిర్దిష్ట డేటాసెట్లపై శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, GPT-4 ప్రశ్న-సమాధానం లేదా సారాంశం వంటి నిర్దిష్ట పనుల కోసం చక్కగా ట్యూన్ చేయబడవచ్చు.
వినియోగ ప్రాంతాలు
దాని భారీ పరిమాణం మరియు ఉన్నతమైన సామర్థ్యాల కారణంగా, GPT-4 అనేక రకాల అప్లికేషన్లను అందిస్తుంది.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్లో దాని అత్యంత ఆశాజనకమైన ఉపయోగాలలో ఒకటి, ఇక్కడ దీనిని ఉపయోగించవచ్చు చాట్బాట్లను అభివృద్ధి చేయండి, వర్చువల్ అసిస్టెంట్లు మరియు భాషా అనువాద వ్యవస్థలు సహజ భాషా ప్రత్యుత్తరాలను ఉత్పత్తి చేయగలవు, ఇవి వ్యక్తులు ఉత్పత్తి చేసిన వాటి నుండి దాదాపుగా వేరు చేయలేవు.
GPT-4 విద్యలో కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
విద్యార్థి యొక్క అభ్యాస శైలికి అనుగుణంగా మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన అభిప్రాయాన్ని మరియు సహాయాన్ని అందించగల సామర్థ్యం గల తెలివైన శిక్షణా వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడానికి ఈ భావనను ఉపయోగించవచ్చు. ఇది విద్య నాణ్యతను పెంపొందించడానికి మరియు ప్రతి ఒక్కరికీ అభ్యాసాన్ని మరింత అందుబాటులోకి తీసుకురావడానికి సహాయపడుతుంది.
5. XLNet
XLNet అనేది కార్నెగీ మెల్లన్ విశ్వవిద్యాలయం మరియు Google AI పరిశోధకులు 2019లో రూపొందించిన ఒక వినూత్న భాషా నమూనా. దీని నిర్మాణం ట్రాన్స్ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్పై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది BERT మరియు ఇతర భాషా నమూనాలలో కూడా ఉపయోగించబడుతుంది.
XLNet, మరోవైపు, వివిధ రకాల సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పనులపై ఇతర నమూనాలను అధిగమించేందుకు వీలు కల్పించే విప్లవాత్మక ముందస్తు శిక్షణ వ్యూహాన్ని అందజేస్తుంది.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
XLNet ఆటో-రిగ్రెసివ్ లాంగ్వేజ్ మోడలింగ్ విధానాన్ని ఉపయోగించి సృష్టించబడింది, ఇందులో మునుపటి పదాల ఆధారంగా టెక్స్ట్ సీక్వెన్స్లో తదుపరి పదాన్ని అంచనా వేయడం కూడా ఉంటుంది.
XLNet, మరోవైపు, ఒక పదబంధంలోని పదాల యొక్క అన్ని సంభావ్య ప్రస్తారణలను మూల్యాంకనం చేసే ద్వి దిశాత్మక పద్ధతిని అవలంబిస్తుంది, ఇది ఎడమ నుండి కుడికి లేదా కుడి నుండి ఎడమకు విధానాన్ని ఉపయోగించే ఇతర భాషా నమూనాలకు భిన్నంగా ఉంటుంది. ఇది దీర్ఘకాలిక పద సంబంధాలను పట్టుకోవడానికి మరియు మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
XLNet దాని విప్లవాత్మక ముందస్తు శిక్షణ వ్యూహంతో పాటు సంబంధిత స్థాన ఎన్కోడింగ్ మరియు సెగ్మెంట్-స్థాయి పునరావృత విధానం వంటి అధునాతన సాంకేతికతలను మిళితం చేస్తుంది.
ఈ వ్యూహాలు మోడల్ యొక్క మొత్తం పనితీరుకు దోహదపడతాయి మరియు భాషా అనువాదం, సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ మరియు పేరున్న ఎంటిటీ గుర్తింపు వంటి విస్తృత శ్రేణి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పనులను నిర్వహించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
XLNet కోసం వినియోగ ప్రాంతాలు
XLNet యొక్క అధునాతన లక్షణాలు మరియు అనుకూలత చాట్బాట్లు మరియు వర్చువల్ అసిస్టెంట్లు, భాషా అనువాదం మరియు సెంటిమెంట్ విశ్లేషణతో సహా విస్తృత శ్రేణి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ అప్లికేషన్లకు సమర్థవంతమైన సాధనంగా చేస్తుంది.
దాని కొనసాగుతున్న అభివృద్ధి మరియు సాఫ్ట్వేర్ మరియు యాప్లతో విలీనం చేయడం వల్ల భవిష్యత్తులో మరింత ఆకర్షణీయమైన వినియోగ సందర్భాలు దాదాపు ఖచ్చితంగా వస్తాయి.
6. ఎలక్ట్రా
ELECTRA అనేది Google పరిశోధకులు రూపొందించిన అత్యాధునిక సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మోడల్. ఇది "టోకెన్ రీప్లేస్మెంట్లను ఖచ్చితంగా వర్గీకరించే ఎన్కోడర్ను సమర్థవంతంగా నేర్చుకోవడం" అని సూచిస్తుంది మరియు దాని అసాధారణమైన ఖచ్చితత్వం మరియు వేగానికి ప్రసిద్ధి చెందింది.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
టెక్స్ట్ సీక్వెన్స్ టోకెన్లలో కొంత భాగాన్ని ఉత్పత్తి చేసిన టోకెన్లతో భర్తీ చేయడం ద్వారా ELECTRA పని చేస్తుంది. ప్రతి రీప్లేస్మెంట్ టోకెన్ చట్టబద్ధమైనదా లేదా నకిలీదా అని సరిగ్గా అంచనా వేయడం మోడల్ యొక్క ఉద్దేశ్యం. ELECTRA టెక్స్ట్ సీక్వెన్స్లో పదాల మధ్య సందర్భోచిత అనుబంధాలను మరింత సమర్థవంతంగా నిల్వ చేయడం నేర్చుకుంటుంది.
ఇంకా, ELECTRA అసలైన వాటిని మాస్కింగ్ చేయడం కంటే తప్పుడు టోకెన్లను సృష్టిస్తుంది కాబట్టి, ప్రామాణిక మాస్క్డ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్లు చేసే ఓవర్ఫిట్టింగ్ ఆందోళనలను అనుభవించకుండా ఇది చాలా పెద్ద శిక్షణా సెట్లు మరియు శిక్షణా కాలాలను ఉపయోగించుకోవచ్చు.
వినియోగ ప్రాంతాలు
ELECTRA సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ కోసం కూడా ఉపయోగించవచ్చు, ఇది టెక్స్ట్ యొక్క భావోద్వేగ స్వరాన్ని గుర్తించడం.
మాస్క్డ్ మరియు అన్మాస్క్డ్ టెక్స్ట్ రెండింటి నుండి నేర్చుకునే సామర్థ్యంతో, ELECTRA మరింత ఖచ్చితమైన సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ నమూనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడవచ్చు, అది భాషా సూక్ష్మతలను బాగా అర్థం చేసుకోవచ్చు మరియు మరింత అర్థవంతమైన అంతర్దృష్టులను అందించగలదు.
7. టి 5
T5, లేదా టెక్స్ట్-టు-టెక్స్ట్ ట్రాన్స్ఫర్ ట్రాన్స్ఫార్మర్ అనేది Google AI లాంగ్వేజ్ ట్రాన్స్ఫార్మర్-ఆధారిత భాషా నమూనా. ఇన్పుట్ టెక్స్ట్ను అవుట్పుట్ టెక్స్ట్కు అనువైన రీతిలో అనువదించడం ద్వారా విభిన్న సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పనులను అమలు చేయడానికి ఇది ఉద్దేశించబడింది.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
T5 ట్రాన్స్ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్పై నిర్మించబడింది మరియు విస్తారమైన టెక్స్ట్ డేటాపై పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించి శిక్షణ పొందింది. T5, మునుపటి భాషా నమూనాల వలె కాకుండా, భాషా గ్రహణశక్తి, ప్రశ్నలకు సమాధానాలు, సారాంశం మరియు అనువాదంతో సహా పలు రకాల పనులపై శిక్షణ పొందింది.
ఇది తక్కువ టాస్క్-నిర్దిష్ట ఇన్పుట్లో మోడల్ను చక్కగా ట్యూన్ చేయడం ద్వారా అనేక ఉద్యోగాలను చేయడానికి T5ని అనుమతిస్తుంది.
T5 ఎక్కడ ఉపయోగించబడుతుంది?
T5 సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్లో అనేక సంభావ్య అనువర్తనాలను కలిగి ఉంది. ఇది చాట్బాట్లు, వర్చువల్ అసిస్టెంట్లు మరియు సహజ భాషా ఇన్పుట్ను అర్థం చేసుకోగల మరియు ప్రతిస్పందించగల ఇతర సంభాషణ AI సిస్టమ్లను రూపొందించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. T5 భాష అనువాదం, సారాంశం మరియు వచనాన్ని పూర్తి చేయడం వంటి కార్యకలాపాలకు కూడా ఉపయోగించబడవచ్చు.
T5 అనేది Google ద్వారా ఓపెన్ సోర్స్ అందించబడింది మరియు NLP కమ్యూనిటీ ద్వారా టెక్స్ట్ వర్గీకరణ, ప్రశ్నలకు సమాధానాలు మరియు యంత్ర అనువాదం వంటి అనేక రకాల అప్లికేషన్ల కోసం విస్తృతంగా స్వీకరించబడింది.
8. పామ్
PalM (పాత్వేస్ లాంగ్వేజ్ మోడల్) అనేది Google AI లాంగ్వేజ్ ద్వారా సృష్టించబడిన అధునాతన భాషా నమూనా. ఇది మరింత సంక్లిష్టమైన భాషా పనుల కోసం పెరుగుతున్న డిమాండ్ను నెరవేర్చడానికి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ నమూనాల పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ఉద్దేశించబడింది.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
BERT మరియు GPT వంటి అనేక ఇతర బాగా ఇష్టపడే భాషా నమూనాల మాదిరిగానే, PalM అనేది ట్రాన్స్ఫార్మర్-ఆధారిత మోడల్. అయినప్పటికీ, దాని రూపకల్పన మరియు శిక్షణా పద్దతి దీనిని ఇతర నమూనాల నుండి వేరు చేసింది.
పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచడానికి, బహుళ-పని అభ్యాస నమూనాను ఉపయోగించి PalM శిక్షణ పొందింది, ఇది మోడల్ను అనేక సవాళ్ల నుండి ఏకకాలంలో నేర్చుకునేలా చేస్తుంది.
మేము పామ్ ఎక్కడ ఉపయోగిస్తాము?
అరచేతిని వివిధ రకాల NLP పనులకు ఉపయోగించవచ్చు, ప్రత్యేకించి సహజ భాష యొక్క లోతైన గ్రహణశక్తిని కోరేవి. ఇది సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, ప్రశ్నలకు సమాధానాలు, భాషా నమూనా, యంత్ర అనువాదం మరియు అనేక ఇతర విషయాలకు ఉపయోగపడుతుంది.
చాట్బాట్లు, వర్చువల్ అసిస్టెంట్లు మరియు వాయిస్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్ల వంటి విభిన్న ప్రోగ్రామ్లు మరియు సాధనాల భాషా ప్రాసెసింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచడానికి, వాటిని కూడా జోడించవచ్చు.
మొత్తంమీద, PalM అనేది భాషా ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలను స్కేల్ చేయగల సామర్థ్యం కారణంగా విస్తృత శ్రేణి అప్లికేషన్లతో ఒక ఆశాజనక సాంకేతికత.
ముగింపు
చివరగా, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) సాంకేతికతతో మనం నిమగ్నమయ్యే విధానాన్ని మార్చివేసింది, యంత్రాలతో మరింత మానవుడిలా మాట్లాడటానికి అనుమతిస్తుంది.
ఇటీవలి పురోగతుల కారణంగా NLP మునుపెన్నడూ లేనంత ఖచ్చితమైన మరియు సమర్థవంతమైనదిగా పెరిగింది యంత్ర అభ్యాసం, ముఖ్యంగా GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA మరియు PalM వంటి పెద్ద-స్థాయి భాషా నమూనాల నిర్మాణంలో.
NLP పురోగమిస్తున్న కొద్దీ, సాంకేతికతతో మనం ఎలా కనెక్ట్ అవుతామో, ఒకరితో ఒకరు కమ్యూనికేట్ చేసుకోవాలో మరియు మానవ భాష యొక్క సంక్లిష్టతను అర్థం చేసుకునే విధానాన్ని మార్చగల సామర్థ్యంతో, మరింత శక్తివంతమైన మరియు అధునాతన భాషా నమూనాలు ఆవిర్భవించాలని మేము ఆశించవచ్చు.
సమాధానం ఇవ్వూ