การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ได้เปลี่ยนวิธีที่เรามีส่วนร่วมกับเครื่องจักร ตอนนี้ แอพและซอฟต์แวร์ของเราสามารถประมวลผลและเข้าใจภาษามนุษย์ได้
ในฐานะที่เป็นระเบียบวินัยของปัญญาประดิษฐ์ NLP มุ่งเน้นไปที่การโต้ตอบทางภาษาที่เป็นธรรมชาติระหว่างคอมพิวเตอร์และผู้คน
ช่วยให้เครื่องจักรวิเคราะห์ เข้าใจ และสังเคราะห์ภาษามนุษย์ เปิดแอปพลิเคชันมากมาย เช่น การรู้จำเสียง การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นและแชทบอท
มีการพัฒนาอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ทำให้เครื่องจักรไม่เพียงแต่เข้าใจภาษาเท่านั้น แต่ยังสามารถใช้มันได้อย่างสร้างสรรค์และเหมาะสมอีกด้วย
ในบทความนี้ เราจะตรวจสอบรูปแบบภาษา NLP ต่างๆ ตามมาและมาเรียนรู้เกี่ยวกับโมเดลเหล่านี้กัน!
1.BERT
BERT (การแทนตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers) เป็นโมเดลภาษา Natural Language Processing (NLP) ที่ล้ำสมัย สร้างขึ้นในปี 2018 โดย g และใช้สถาปัตยกรรม Transformer, a เครือข่ายประสาท สร้างขึ้นเพื่อตีความการป้อนข้อมูลตามลำดับ
BERT เป็นรูปแบบภาษาที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้า ซึ่งหมายความว่าได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมากเพื่อจดจำรูปแบบและโครงสร้างของภาษาธรรมชาติ
BERT เป็นแบบจำลองสองทิศทาง ซึ่งหมายความว่าสามารถเข้าใจบริบทและความหมายของคำโดยขึ้นอยู่กับทั้งวลีก่อนหน้าและวลีถัดไป ทำให้ประสบความสำเร็จมากขึ้นในการทำความเข้าใจความหมายของประโยคที่ซับซ้อน
มันทำงานอย่างไร?
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลใช้เพื่อฝึก BERT เกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล BERT ได้รับความสามารถในการตรวจหาคำที่ขาดหายไปในประโยคหรือจัดหมวดหมู่ประโยคระหว่างการฝึกอบรม
ด้วยความช่วยเหลือของการฝึกอบรมนี้ BERT สามารถสร้างการฝังคุณภาพสูงที่สามารถนำไปใช้กับงาน NLP ที่หลากหลาย รวมถึงการวิเคราะห์ความรู้สึก การจัดหมวดหมู่ข้อความ การตอบคำถาม และอื่นๆ
นอกจากนี้ ยังสามารถปรับปรุง BERT ในโครงการเฉพาะได้โดยใช้ชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็กลงเพื่อมุ่งเน้นไปที่งานนั้นโดยเฉพาะ
เบิร์ตใช้ที่ไหน?
BERT ถูกนำไปใช้ในแอปพลิเคชัน NLP ยอดนิยมหลากหลายประเภท ตัวอย่างเช่น Google ใช้เพื่อเพิ่มความแม่นยำของผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา ในขณะที่ Facebook ใช้เพื่อปรับปรุงอัลกอริทึมคำแนะนำ
BERT ยังถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึกของแชทบอท การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และความเข้าใจภาษาธรรมชาติ
นอกจากนี้ BERT ยังได้รับการว่าจ้างในหลายๆ การวิจัยทางวิชาการ เอกสารเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลอง NLP ในงานต่างๆ โดยรวมแล้ว BERT ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับนักวิชาการและผู้ปฏิบัติงานด้าน NLP และคาดว่าอิทธิพลของมันที่มีต่อระเบียบวินัยจะเพิ่มขึ้นอีก
2. โรเบอร์ต้า
RoBERTa (แนวทาง BERT ที่เพิ่มประสิทธิภาพอย่างแข็งแกร่ง) เป็นโมเดลภาษาสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่เผยแพร่โดย Facebook AI ในปี 2019 เป็นเวอร์ชันปรับปรุงของ BERT ที่มีเป้าหมายเพื่อเอาชนะข้อเสียบางประการของโมเดล BERT ดั้งเดิม
RoBERTa ได้รับการฝึกอบรมในลักษณะที่คล้ายคลึงกับ BERT ยกเว้นว่า RoBERTa ใช้ข้อมูลการฝึกอบรมมากขึ้นและปรับปรุงกระบวนการฝึกอบรมเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่สูงขึ้น
RoBERTa ก็เหมือนกับ BERT คือโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกฝนมาล่วงหน้าซึ่งอาจได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อให้ได้ความแม่นยำสูงในงานที่กำหนด
มันทำงานอย่างไร?
RoBERTa ใช้กลยุทธ์การเรียนรู้ด้วยตนเองเพื่อฝึกฝนข้อมูลข้อความจำนวนมาก เรียนรู้ที่จะคาดเดาคำที่ขาดหายไปในประโยคและจัดหมวดหมู่วลีออกเป็นกลุ่มต่างๆ ระหว่างการฝึกอบรม
นอกจากนี้ RoBERTa ยังใช้วิธีการฝึกอบรมที่ซับซ้อนหลายอย่าง เช่น การมาสก์แบบไดนามิก เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของแบบจำลองในการสรุปข้อมูลใหม่
นอกจากนี้ เพื่อเพิ่มความแม่นยำ RoBERTa ใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมหาศาลจากหลายแหล่ง รวมถึง Wikipedia, Common Crawl และ BooksCorpus
เราจะใช้ ROBERTa ได้ที่ไหน
Roberta มักใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึก การจัดหมวดหมู่ข้อความ นิติบุคคลที่มีชื่อ การระบุตัวตน การแปลด้วยเครื่อง และการตอบคำถาม
สามารถใช้เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น โซเชียลมีเดียบทวิจารณ์ผู้บริโภค บทความข่าว และแหล่งข้อมูลอื่นๆ
RoBERTa ถูกนำมาใช้ในแอปพลิเคชันที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เช่น การสรุปเอกสาร การสร้างข้อความ และการรู้จำเสียง นอกเหนือจากงาน NLP ทั่วไปเหล่านี้ นอกจากนี้ยังใช้เพื่อปรับปรุงแชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และความแม่นยำของระบบ AI การสนทนาอื่นๆ
3. GPT-3 ของ OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) เป็นโมเดลภาษา OpenAI ที่สร้างการเขียนที่เหมือนมนุษย์โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก GPT-3 เป็นหนึ่งในโมเดลภาษาที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยสร้างมา โดยมีพารามิเตอร์ 175 พันล้านพารามิเตอร์
แบบจำลองได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลข้อความที่หลากหลาย รวมถึงหนังสือ เอกสาร และหน้าเว็บ และขณะนี้สามารถสร้างเนื้อหาในธีมต่างๆ ได้
มันทำงานอย่างไร?
GPT-3 สร้างข้อความโดยใช้วิธีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล นี่หมายความว่าโมเดลไม่ได้จงใจสอนให้ทำงานใดงานหนึ่งโดยเฉพาะ แต่เรียนรู้ที่จะสร้างข้อความโดยการสังเกตรูปแบบในข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลแทน
ด้วยการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลเฉพาะงานที่มีขนาดเล็กลง แบบจำลองอาจได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับงานเฉพาะ เช่น การเติมข้อความหรือการวิเคราะห์ความรู้สึก
พื้นที่ใช้งาน
GPT-3 มีแอปพลิเคชันมากมายในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเติมข้อความ การแปลภาษา การวิเคราะห์ความรู้สึก และแอปพลิเคชันอื่นๆ เป็นไปได้ด้วยโมเดล GPT-3 ยังใช้ในการสร้างบทกวี ข่าวสาร และรหัสคอมพิวเตอร์อีกด้วย
หนึ่งในแอปพลิเคชัน GPT-3 ที่มีศักยภาพมากที่สุดคือการสร้างแชทบอทและผู้ช่วยเสมือน เนื่องจากโมเดลสามารถสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ได้ จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันการสนทนา
นอกจากนี้ยังใช้ GPT-3 เพื่อสร้างเนื้อหาที่ปรับแต่งสำหรับเว็บไซต์และแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย ตลอดจนเพื่อช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลและการวิจัย
4. จีพีที-4
GPT-4 เป็นรูปแบบภาษาล่าสุดและซับซ้อนที่สุดในซีรีส์ GPT ของ OpenAI ด้วยพารามิเตอร์ที่น่าอัศจรรย์ถึง 10 ล้านล้านพารามิเตอร์ คาดการณ์ว่าจะมีประสิทธิภาพสูงกว่า GPT-3 รุ่นก่อน และกลายเป็นหนึ่งในโมเดล AI ที่ทรงพลังที่สุดในโลก
มันทำงานอย่างไร?
GPT-4 สร้างข้อความภาษาธรรมชาติโดยใช้ความซับซ้อน อัลกอริทึมการเรียนรู้ลึก. โดยได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ที่มีทั้งหนังสือ วารสาร และเว็บเพจ ทำให้สามารถสร้างเนื้อหาในหัวข้อที่หลากหลายได้
นอกจากนี้ ด้วยการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลเฉพาะงานที่มีขนาดเล็กลง GPT-4 อาจได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับงานเฉพาะ เช่น การตอบคำถามหรือการสรุป
พื้นที่ใช้งาน
ด้วยขนาดที่ใหญ่โตและความสามารถที่เหนือกว่า GPT-4 จึงนำเสนอแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย
การใช้งานที่มีแนวโน้มดีที่สุดอย่างหนึ่งคือการประมวลผลภาษาธรรมชาติซึ่งอาจใช้ พัฒนาแชทบอทผู้ช่วยเสมือนจริง และระบบแปลภาษาที่สามารถสร้างการตอบกลับด้วยภาษาธรรมชาติที่แทบจะแยกไม่ออกจากภาษาที่มนุษย์สร้างขึ้น
อาจใช้ GPT-4 ในการศึกษาด้วย
แนวคิดนี้อาจนำไปใช้ในการพัฒนาระบบการสอนพิเศษที่สามารถปรับให้เข้ากับรูปแบบการเรียนรู้ของนักเรียนและให้ข้อเสนอแนะและความช่วยเหลือเป็นรายบุคคล สิ่งนี้สามารถช่วยยกระดับคุณภาพการศึกษาและทำให้ทุกคนเข้าถึงการเรียนรู้ได้มากขึ้น
5. xlnet
XLNet เป็นโมเดลภาษานวัตกรรมที่สร้างขึ้นในปี 2019 โดย Carnegie Mellon University และนักวิจัย Google AI สถาปัตยกรรมของมันขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมของหม้อแปลงไฟฟ้า ซึ่งใช้ใน BERT และโมเดลภาษาอื่นๆ ด้วย
ในทางกลับกัน XLNet นำเสนอกลยุทธ์ก่อนการฝึกอบรมที่ปฏิวัติวงการ ซึ่งช่วยให้มีประสิทธิภาพเหนือกว่ารุ่นอื่นๆ ในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติที่หลากหลาย
มันทำงานอย่างไร?
XLNet ถูกสร้างขึ้นโดยใช้วิธีการสร้างแบบจำลองภาษาแบบถดถอยอัตโนมัติ ซึ่งรวมถึงการคาดคะเนคำถัดไปในลำดับข้อความตามคำก่อนหน้า
ในทางกลับกัน XLNet ใช้วิธีการแบบสองทิศทางที่ประเมินการเรียงสับเปลี่ยนที่เป็นไปได้ทั้งหมดของคำในวลี ซึ่งตรงข้ามกับรูปแบบภาษาอื่นๆ ที่ใช้วิธีการแบบซ้ายไปขวาหรือขวาไปซ้าย สิ่งนี้ทำให้สามารถจับความสัมพันธ์ของคำในระยะยาวและคาดการณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น
XLNet รวมเทคนิคที่ซับซ้อน เช่น การเข้ารหัสตำแหน่งสัมพัทธ์ และกลไกการเกิดซ้ำระดับเซ็กเมนต์ นอกเหนือไปจากกลยุทธ์ก่อนการฝึกอบรมที่ปฏิวัติวงการ
กลยุทธ์เหล่านี้สนับสนุนประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดลและช่วยให้สามารถจัดการงานประมวลผลภาษาธรรมชาติได้หลากหลาย เช่น การแปลภาษา การวิเคราะห์ความรู้สึก และการระบุเอนทิตีที่มีชื่อ
พื้นที่การใช้งานสำหรับ XLNet
คุณสมบัติที่ซับซ้อนและความสามารถในการปรับตัวของ XLNet ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับแอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่หลากหลาย รวมถึงแชทบอทและผู้ช่วยเสมือน การแปลภาษา และการวิเคราะห์ความรู้สึก
การพัฒนาอย่างต่อเนื่องและการรวมเข้ากับซอฟต์แวร์และแอพจะส่งผลให้เกิดกรณีการใช้งานที่น่าสนใจยิ่งขึ้นในอนาคต
6. อีเลคตร้า
ELECTRA เป็นรูปแบบการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ล้ำสมัยซึ่งสร้างขึ้นโดยนักวิจัยของ Google ย่อมาจาก "Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately" และมีชื่อเสียงในด้านความแม่นยำและความเร็วที่ยอดเยี่ยม
มันทำงานอย่างไร?
ELECTRA ทำงานโดยแทนที่โทเค็นลำดับข้อความบางส่วนด้วยโทเค็นที่สร้างขึ้น จุดประสงค์ของแบบจำลองคือการคาดการณ์อย่างถูกต้องว่าโทเค็นการเปลี่ยนแต่ละรายการนั้นถูกต้องตามกฎหมายหรือเป็นการปลอมแปลงหรือไม่ ผลลัพธ์ที่ได้คือ ELECTRA เรียนรู้ที่จะจัดเก็บความสัมพันธ์เชิงบริบทระหว่างคำในลำดับข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
นอกจากนี้ เนื่องจาก ELECTRA สร้างโทเค็นเท็จแทนที่จะปิดบังโทเค็นจริง จึงอาจใช้ชุดการฝึกอบรมและระยะเวลาการฝึกอบรมที่ใหญ่กว่ามากโดยไม่ต้องกังวลเรื่อง overfitting แบบเดียวกับที่โมเดลภาษาสวมหน้ากากมาตรฐานทำ
พื้นที่ใช้งาน
ELECTRA ยังสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก ซึ่งนำมาซึ่งการระบุโทนอารมณ์ของข้อความ
ด้วยความสามารถในการเรียนรู้จากทั้งข้อความที่ปิดบังและไม่ได้ปิดบัง ELECTRA อาจใช้เพื่อสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ความรู้สึกที่แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งสามารถเข้าใจรายละเอียดปลีกย่อยทางภาษาได้ดีขึ้นและให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายมากขึ้น
7.T5
T5 หรือ Text-to-Text Transfer Transformer เป็นโมเดลภาษาที่ใช้ Google AI Language Transformer มีจุดประสงค์เพื่อดำเนินการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่แตกต่างกันโดยการแปลข้อความป้อนเป็นข้อความส่งออกอย่างยืดหยุ่น
มันทำงานอย่างไร?
T5 สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Transformer และได้รับการฝึกอบรมโดยใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลบนข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล T5 ซึ่งแตกต่างจากรุ่นภาษาก่อนหน้าคือได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับงานต่างๆ รวมถึงความเข้าใจภาษา การตอบคำถาม การสรุป และการแปล
ซึ่งช่วยให้ T5 ทำงานได้หลายอย่างโดยการปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดโดยใช้อินพุตเฉพาะงานน้อยลง
T5 ใช้ที่ไหน?
T5 มีแอปพลิเคชันที่เป็นไปได้หลายอย่างในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ อาจใช้เพื่อสร้างแชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และระบบ AI เชิงสนทนาอื่นๆ ที่สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อการป้อนข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ นอกจากนี้ยังอาจใช้ T5 สำหรับกิจกรรมต่างๆ เช่น การแปลภาษา การสรุป และการเติมข้อความ
T5 ให้บริการแบบโอเพ่นซอร์สโดย Google และได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางจากชุมชน NLP สำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย เช่น การจัดหมวดหมู่ข้อความ การตอบคำถาม และการแปลด้วยคอมพิวเตอร์
8.ปาล์ม
PaLM (Pathways Language Model) เป็นโมเดลภาษาขั้นสูงที่สร้างโดย Google AI Language มีจุดประสงค์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับงานภาษาที่ซับซ้อนมากขึ้น
มันทำงานอย่างไร?
PaLM คล้ายกับโมเดลภาษายอดนิยมอื่นๆ เช่น BERT และ GPT PaLM เป็นโมเดลที่ใช้ทรานส์ฟอร์มเมอร์ อย่างไรก็ตาม การออกแบบและวิธีการฝึกอบรมทำให้แตกต่างจากรุ่นอื่นๆ
เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและทักษะทั่วไป PaLM ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้กระบวนทัศน์การเรียนรู้แบบมัลติทาสก์ที่ช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากความท้าทายมากมายได้พร้อมๆ กัน
เราใช้ PaLM ที่ไหน
ปาล์มสามารถใช้กับงาน NLP ที่หลากหลาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งงานที่ต้องใช้ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งของภาษาธรรมชาติ ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก การตอบคำถาม การสร้างแบบจำลองภาษา การแปลด้วยคอมพิวเตอร์ และอื่น ๆ อีกมากมาย
หากต้องการพัฒนาทักษะการประมวลผลภาษาของโปรแกรมและเครื่องมือต่างๆ เช่น แชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และระบบจดจำเสียง ก็สามารถเพิ่มเข้าไปได้
โดยรวมแล้ว PaLM เป็นเทคโนโลยีที่มีแนวโน้มว่าจะใช้งานได้หลากหลาย เนื่องจากความสามารถในการขยายขีดความสามารถในการประมวลผลภาษา
สรุป
ประการสุดท้าย การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ได้เปลี่ยนวิธีที่เรามีส่วนร่วมกับเทคโนโลยี ทำให้เราสามารถพูดคุยกับเครื่องจักรในลักษณะที่เหมือนมนุษย์มากขึ้น
NLP มีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าที่เคยเป็นมา เนื่องจากความก้าวหน้าล่าสุดใน เรียนรู้เครื่องโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA และ PaLM
เมื่อ NLP ก้าวหน้าขึ้น เราอาจคาดหวังว่าจะได้เห็นโมเดลภาษาที่ทรงพลังและซับซ้อนมากขึ้น โดยมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราเชื่อมต่อกับเทคโนโลยี สื่อสารระหว่างกัน และเข้าใจความซับซ้อนของภาษามนุษย์
เขียนความเห็น