คุณรู้หรือไม่ว่าคอมพิวเตอร์สามารถสร้างข้อความที่เกือบจะเหมือนกับที่มนุษย์เขียนได้
ต้องขอบคุณความก้าวหน้าของ AI ที่ทำให้เราได้เห็นคลื่นในโมเดลภาษาขนาดใหญ่
ตอนนี้พวกเขากำลังทำงานในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน!
เราสามารถนำโมเดลเหล่านี้ไปใช้ในกรณีที่น่าสนใจได้หลากหลาย ในบทความนี้ เราจะพิจารณาแอปพลิเคชันที่น่าตื่นเต้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่
โมเดลภาษาขนาดใหญ่หมายถึงอะไร
โมเดลภาษาขนาดใหญ่คือโมเดล AI ที่พัฒนาขึ้นเพื่อตีความและสร้างภาษามนุษย์ โมเดลเหล่านี้ใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง
ตัวอย่างเช่นพวกเขาใช้ การเรียนรู้ลึก ๆ เพื่อตรวจสอบข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล และพวกเขาเข้าใจรูปแบบและโครงสร้างของภาษาธรรมชาติ
แบบจำลองได้รับการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น หนังสือ เอกสาร และเว็บเพจ ด้วยวิธีนี้ พวกเขาสามารถเข้าใจความซับซ้อนของภาษามนุษย์ ดังนั้น พวกเขาจึงสามารถสร้างเนื้อหาที่แยกไม่ออกจากเนื้อหาที่เขียนโดยมนุษย์
ตัวอย่างโมเดลภาษาเหล่านี้มีอะไรบ้าง
- จีพีที-3:นี่คือโมเดลภาษาล้ำสมัยที่สร้างโดย OpenAI ที่สามารถสร้างข้อความ การตอบคำถาม และงาน NLP อื่นๆ ที่หลากหลาย
- BERT: นี่คือโมเดลภาษาที่มีศักยภาพซึ่งสร้างขึ้นโดย Google ที่อาจใช้กับงานบางอย่าง เช่น การตอบคำถามและการแปลภาษา
- XLNet: รูปแบบภาษาขั้นสูงนี้สร้างขึ้นโดย Google และมหาวิทยาลัยคาร์เนกีเมลลอน และใช้เทคนิคการฝึกอบรมแบบใหม่เพื่อเพิ่มความเข้าใจและการผลิตภาษาที่แท้จริง
- โรเบอร์ต้า: โมเดลภาษานี้สร้างโดย Facebook และใช้สถาปัตยกรรม BERT ได้รับประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยในการใช้งานที่หลากหลายที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- T5: ตัวแปลงการถ่ายโอนข้อความเป็นข้อความถูกสร้างขึ้นโดย Google และอาจปรับแต่งเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- ฮาร์ด: Google สร้างเฟรมเวิร์กการฝึกอบรมแบบกระจายที่สามารถใช้เพื่อฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่
- เมกะท: ของ NVIDIA ระบบการฝึกโมเดลภาษาที่มีประสิทธิภาพสูง ซึ่งสามารถฝึกโมเดลที่มีพารามิเตอร์มากถึง 8.3 พันล้านพารามิเตอร์
- ALBERT: BERT เป็นเวอร์ชัน "lite" ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและปรับขนาดได้ซึ่งสร้างโดย Google และ Toyota Technological Institute ในชิคาโก
- ELECTRA: Google และมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดสร้างโมเดลภาษาที่ใช้กลยุทธ์ก่อนการฝึกอบรมแบบใหม่ที่เรียกว่า "การฝึกอบรมล่วงหน้าแบบเลือกปฏิบัติ" เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานขั้นปลาย
- นักปฏิรูป: เป็นโมเดลภาษาของ Google ที่ใช้กลไกการให้ความสนใจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อเปิดใช้งานการฝึกอบรมโมเดลที่ใหญ่กว่าด้วยการอนุมานที่เร็วขึ้น
ดังนั้น กรณีการใช้งานของโมเดลภาษาขนาดใหญ่เหล่านี้คืออะไร
กรณีการใช้งานที่สำคัญของโมเดลภาษาขนาดใหญ่
การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
โมเดลเหล่านี้สามารถประเมินข้อความและตัดสินใจว่าความรู้สึกนั้นดี เป็นลบ หรือเป็นกลาง ส่วนใหญ่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติและ เรียนรู้เครื่อง วิธีการทำเช่นนี้
เนื่องจากความสามารถในการรับรู้บริบทและความหมายของคำในวลี แบบจำลองอย่าง BERT และ RoBERTa จึงถูกใช้สำหรับ การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น.
การวิเคราะห์ความรู้สึกมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อยๆ ด้วยโมเดลภาษา เราสามารถใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกในหลากหลายภาคส่วน เช่น การตลาด การบริการลูกค้า และอื่นๆ
Chatbots และตัวแทนการสนทนา
ตัวแทนการสนทนาและแชทบอทกำลังเป็นที่นิยมในหลากหลายแอพพลิเคชั่น เราได้ใช้พวกเขาในการบริการลูกค้าและการขายตลอดจนการศึกษาและการดูแลสุขภาพ โมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นหัวใจสำคัญของระบบเหล่านี้
พวกเขาสามารถตีความและตอบสนองต่อการป้อนข้อมูลของมนุษย์ในภาษาธรรมชาติ โมเดลต่างๆ เช่น GPT-3 และ BERT มักใช้ในแชทบอทเพื่อสร้างการตอบกลับที่ดึงดูดใจมากขึ้น
โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล พวกเขาสามารถเข้าใจและเลียนแบบรูปแบบและโครงสร้างภาษามนุษย์ได้ แชทบอทสามารถเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าได้อย่างมาก
การแปลภาษา
เราสามารถแปลข้อความจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่งด้วยความแม่นยำเป็นพิเศษด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โมเดลเหล่านี้เข้าใจความซับซ้อนของภาษาต่างๆ และสัมพันธ์กันโดยได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลข้อความหลายภาษาจำนวนมหาศาล
โมเดลการแปลภาษายอดนิยม ได้แก่ GPT-3 ของ OpenAI, M2M-100 ของ Facebook และ Neural Machine Translation (NMT) ของ Google เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญที่เกิดขึ้นจากโมเดลเหล่านี้ ทำให้ปัจจุบันการโต้ตอบกับบุคคลทั่วโลกเป็นเรื่องง่ายขึ้นมาก
การสรุปข้อความ
การสรุปข้อความคือกระบวนการลดข้อความที่มีความยาวเป็นบทสรุปโดยยังคงรักษาประเด็นสำคัญไว้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ สามารถตรวจสอบและเข้าใจโครงสร้างของข้อความ ซึ่งช่วยให้สามารถสรุปได้อย่างแม่นยำ ทำให้มีประโยชน์มากในด้านนี้
สำหรับงานสรุปข้อความ โมเดลอย่าง BERT และ GPT-3 ได้ถูกปรับใช้ ซึ่งแสดงถึงประสิทธิภาพที่โดดเด่นในการผลิตบทสรุปที่สรุปแนวคิดหลักของเอกสาร
เราสามารถดึงข้อมูลจากข้อความขนาดยาวซึ่งมีความสำคัญต่อสื่อ กฎหมาย และการศึกษา
ตอบคำถาม
การให้คำถามแก่เครื่องและคาดหวังว่าเครื่องจะได้รับคำตอบที่เหมาะสมเรียกว่าการตอบคำถามในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น GPT-3 และ BERT ถูกสร้างขึ้นโดยคำนึงถึงจุดประสงค์นี้
โมเดลเหล่านี้จะตรวจสอบการสืบค้นที่ป้อนและเลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากข้อมูล
โมเดลเหล่านี้จะตรวจสอบการสืบค้นที่ป้อนและเลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากข้อมูลจำนวนมหาศาล สิ่งนี้เป็นไปได้โดยใช้ความซับซ้อน เครือข่ายประสาทเทียม.
ด้วยพลังของโมเดลเหล่านี้ เราสามารถพัฒนาระบบเพื่อค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้ สิ่งนี้จะช่วยเพิ่มขีดความสามารถของเราในการเรียนรู้และตัดสินใจ
การสร้างเนื้อหาและการสร้างข้อความ
โมเดลภาษาขนาดใหญ่สร้างเนื้อหาคุณภาพสูงและน่าสนใจสำหรับภาคส่วนต่างๆ โมเดลเหล่านี้สามารถเขียนบทความ โพสต์บนโซเชียลมีเดีย คำอธิบายผลิตภัณฑ์ และอื่นๆ ตัวอย่างเช่น GPT-3 เป็นรุ่นยอดนิยมในกรณีนี้
สร้างเนื้อหาที่ยากต่อการแยกแยะจากข้อความที่เขียนโดยมนุษย์ การใช้โมเดลเหล่านี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายได้ พวกเขาสามารถเชื่อมต่อกับผู้ชมได้ง่ายขึ้นมาก
การรู้จำเสียงและการถอดเสียงเป็นข้อความ
การรู้จำเสียงและการถอดเสียงเป็นข้อความต่างก็ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่
โดยเฉพาะอย่างยิ่งโมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลเสียง และพวกเขาใช้ขั้นสูง อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อถ่ายทอดคำพูดออกมาเป็นข้อความได้อย่างถูกต้อง Wav2vec พัฒนาโดย AI ของ Facebook เป็นตัวอย่างหนึ่งของโมเดลภาษาที่ใช้สำหรับการรู้จำเสียง
โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนให้จดจำและแยกลักษณะที่เกี่ยวข้องจากอินพุตเสียง สามารถใช้สำหรับการรู้จำเสียงหรืองานประมวลผลภาษาธรรมชาติอื่นๆ
บริษัทต่างๆ สามารถเพิ่มคุณภาพและความเร็วของบริการถอดความในขณะที่ลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพโดยการนำโมเดลภาษาขนาดใหญ่มาใช้
สรุปแล้วอนาคตจะเป็นอย่างไร?
โมเดลภาษาขนาดใหญ่จะมีบทบาทสำคัญในหลากหลายอุตสาหกรรม นักวิจัยและพัฒนาพยายามปรับปรุงโมเดลเหล่านี้ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
เราสามารถเข้าใจบริบทได้ดีขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำ นอกจากนี้ เรายังได้รับประโยชน์จากประสบการณ์ผู้ใช้ที่ใช้งานง่ายและราบรื่นยิ่งขึ้นบนแพลตฟอร์มต่างๆ
พวกเขาสามารถเปลี่ยนวิธีที่เราสื่อสารและมีส่วนร่วมกับเทคโนโลยี
เขียนความเห็น