Binago ng Natural Language Processing (NLP) kung paano tayo nakikipag-ugnayan sa mga makina. Ngayon, ang aming mga app at software ay maaaring magproseso at maunawaan ang wika ng tao.
Bilang isang disiplina ng artificial intelligence, ang NLP ay nakatuon sa natural na pakikipag-ugnayan ng wika sa pagitan ng mga computer at mga tao.
Tinutulungan nito ang mga makina na pag-aralan, maunawaan, at i-synthesize ang wika ng tao, na nagbubukas ng napakaraming aplikasyon tulad ng pagkilala sa pagsasalita, pagsasalin ng makina, damdamin pagsusuri, at mga chatbot.
Nakagawa ito ng napakalaking pag-unlad sa mga nagdaang taon, na nagpapahintulot sa mga makina na hindi lamang maunawaan ang wika ngunit gamitin din ito nang malikhain at naaangkop.
Sa artikulong ito, titingnan natin ang iba't ibang modelo ng wika ng NLP. Kaya, sundan, at alamin natin ang tungkol sa mga modelong ito!
1. BERT
Ang BERT (Bidirectional Encoder Representations mula sa Transformers) ay isang makabagong modelo ng wikang Natural Language Processing (NLP). Nilikha ito noong 2018 ni g at batay sa arkitektura ng Transformer, a neural network binuo upang bigyang-kahulugan ang sequential input.
Ang BERT ay isang pre-trained na modelo ng wika, na nangangahulugang ito ay sinanay sa napakalaking volume ng data ng text upang makilala ang mga natural na pattern at istraktura ng wika.
Ang BERT ay isang bidirectional na modelo, na nangangahulugan na naiintindihan nito ang konteksto at kahulugan ng mga salita depende sa kanilang nakaraan at kasunod na mga parirala, na ginagawa itong mas matagumpay sa pag-unawa sa kahulugan ng mga kumplikadong pangungusap.
Paano ito gumagana?
Ang hindi pinangangasiwaang pag-aaral ay ginagamit upang sanayin ang BERT sa napakalaking dami ng data ng text. Ang BERT ay nakakakuha ng kakayahang makita ang mga nawawalang salita sa isang pangungusap o upang ikategorya ang mga pangungusap sa panahon ng pagsasanay.
Sa tulong ng pagsasanay na ito, makakagawa ang BERT ng mga de-kalidad na pag-embed na maaaring ilapat sa iba't ibang gawain sa NLP, kabilang ang pagsusuri ng damdamin, pagkakategorya ng teksto, pagsagot sa tanong, at higit pa.
Bukod pa rito, maaaring mapabuti ang BERT sa isang partikular na proyekto sa pamamagitan ng paggamit ng mas maliit na dataset para partikular na tumuon sa gawaing iyon.
Saan Ginagamit si Bert?
Ang BERT ay madalas na ginagamit sa isang malawak na hanay ng mga sikat na NLP application. Halimbawa, ginamit ito ng Google upang mapataas ang katumpakan ng mga resulta ng search engine nito, habang ginamit ito ng Facebook upang pahusayin ang mga algorithm ng rekomendasyon nito.
Ginamit din ang BERT sa pagsusuri ng sentimento ng chatbot, pagsasalin ng makina, at pag-unawa sa natural na wika.
Bilang karagdagan, si BERT ay nagtatrabaho sa ilan akademikong pananaliksik mga papeles upang mapabuti ang pagganap ng mga modelo ng NLP sa iba't ibang gawain. Sa pangkalahatan, ang BERT ay naging isang kailangang-kailangan na tool para sa mga akademya at practitioner ng NLP, at ang impluwensya nito sa disiplina ay inaasahang tataas pa.
2. Roberta
Ang RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) ay isang modelo ng wika para sa natural na pagproseso ng wika na inilabas ng Facebook AI noong 2019. Ito ay isang pinahusay na bersyon ng BERT na naglalayong malampasan ang ilan sa mga disbentaha ng orihinal na modelo ng BERT.
Ang RoBERTa ay sinanay sa paraang katulad ng BERT, maliban na ang RoBERTa ay gumagamit ng mas maraming data ng pagsasanay at pinapabuti ang proseso ng pagsasanay upang makakuha ng mas mataas na pagganap.
Ang RoBERTa, tulad ng BERT, ay isang pre-trained na modelo ng wika na maaaring maayos upang makamit ang mataas na katumpakan sa isang partikular na trabaho.
Paano ito gumagana?
Gumagamit ang RoBERTa ng self-supervised learning na diskarte para sanayin ang malaking dami ng text data. Natututo itong hulaan ang mga nawawalang salita sa mga pangungusap at ikategorya ang mga parirala sa mga natatanging grupo sa panahon ng pagsasanay.
Gumagamit din ang RoBERTa ng ilang sopistikadong diskarte sa pagsasanay, tulad ng dynamic masking, upang mapataas ang kapasidad ng modelo na mag-generalize sa bagong data.
Higit pa rito, upang mapataas ang katumpakan nito, ginagamit ng RoBERTa ang isang malaking dami ng data mula sa ilang mga mapagkukunan, kabilang ang Wikipedia, Common Crawl, at BooksCorpus.
Saan Natin Magagamit ang RoBERTa?
Karaniwang ginagamit si Roberta para sa pagsusuri ng damdamin, pagkakategorya ng teksto, pinangalanang entity pagkakakilanlan, pagsasalin ng makina, at pagsagot sa tanong.
Maaari itong magamit upang kunin ang mga nauugnay na insight mula sa hindi nakaayos na data ng text gaya ng social media, mga review ng consumer, mga artikulo ng balita, at iba pang mapagkukunan.
Ang RoBERTa ay ginamit sa mas tiyak na mga aplikasyon, tulad ng pagbubuod ng dokumento, paglikha ng teksto, at pagkilala sa pagsasalita, bilang karagdagan sa mga kumbensyonal na gawaing NLP na ito. Ginamit din ito upang pahusayin ang mga chatbot, virtual assistant, at iba pang katumpakan ng mga AI system sa pakikipag-usap.
3. GPT-3 ng OpenAI
Ang GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ay isang modelo ng wikang OpenAI na bumubuo ng pagsusulat na parang tao gamit ang mga diskarte sa malalim na pag-aaral. Ang GPT-3 ay isa sa pinakamalaking modelo ng wika na nagawa, na may 175 bilyong mga parameter.
Ang modelo ay sinanay sa isang malawak na hanay ng data ng teksto, kabilang ang mga aklat, papel, at web page, at maaari na itong lumikha ng nilalaman sa iba't ibang mga tema.
Paano ito gumagana?
Ang GPT-3 ay bumubuo ng teksto gamit ang isang hindi pinangangasiwaang diskarte sa pag-aaral. Ipinahihiwatig nito na ang modelo ay hindi sinasadyang itinuro upang magsagawa ng anumang partikular na trabaho, ngunit sa halip ay natututo na lumikha ng teksto sa pamamagitan ng pagpansin ng mga pattern sa napakalaking dami ng data ng teksto.
Sa pamamagitan ng pagsasanay nito sa mas maliliit, mga dataset na partikular sa gawain, maaaring maayos ang modelo para sa mga partikular na gawain tulad ng pagkumpleto ng teksto o pagsusuri ng damdamin.
Mga Lugar ng Paggamit
Ang GPT-3 ay may ilang mga aplikasyon sa larangan ng natural na pagproseso ng wika. Ang pagkumpleto ng teksto, pagsasalin ng wika, pagsusuri ng damdamin, at iba pang mga application ay posible sa modelo. Ginamit din ang GPT-3 sa paggawa ng tula, mga balita, at computer code.
Ang isa sa mga potensyal na GPT-3 na application ay ang paglikha ng mga chatbot at virtual assistant. Dahil ang modelo ay maaaring lumikha ng tekstong tulad ng tao, ito ay lubos na angkop para sa mga aplikasyon sa pakikipag-usap.
Ginamit din ang GPT-3 upang makabuo ng pinasadyang nilalaman para sa mga website at mga platform ng social media, gayundin upang tumulong sa pagsusuri at pananaliksik ng data.
4. GPT-4
Ang GPT-4 ay ang pinakabago at sopistikadong modelo ng wika sa serye ng GPT ng OpenAI. Sa kahanga-hangang 10 trilyong parameter, ito ay hinuhulaan na hihigit sa pagganap at hihigit sa pagganap ng hinalinhan nito, ang GPT-3, at magiging isa sa pinakamakapangyarihang modelo ng AI sa mundo.
Paano ito gumagana?
Ang GPT-4 ay bumubuo ng natural na text ng wika gamit ang sopistikadong malalim na algorithm ng pag-aaral. Ito ay sinanay sa isang malawak na hanay ng data ng text na kinabibilangan ng mga aklat, journal, at web page, na nagpapahintulot dito na lumikha ng nilalaman sa isang malawak na hanay ng mga paksa.
Higit pa rito, sa pamamagitan ng pagsasanay nito sa mas maliit, mga dataset na partikular sa gawain, maaaring maayos ang GPT-4 para sa mga partikular na gawain gaya ng pagsagot sa tanong o pagbubuod.
Mga Lugar ng Paggamit
Dahil sa napakalaking sukat at superyor na kakayahan nito, nag-aalok ang GPT-4 ng malawak na iba't ibang mga aplikasyon.
Isa sa mga pinaka-maaasahan na paggamit nito ay sa natural na pagpoproseso ng wika, kung saan maaari itong magamit bumuo ng mga chatbots, mga virtual na katulong, at mga sistema ng pagsasalin ng wika na may kakayahang gumawa ng mga natural na tugon sa wika na halos hindi makilala sa mga ginawa ng mga tao.
Ang GPT-4 ay maaari ding gamitin sa edukasyon.
Ang konsepto ay maaaring gamitin upang bumuo ng mga matalinong sistema ng pagtuturo na may kakayahang umangkop sa istilo ng pagkatuto ng isang mag-aaral at magbigay ng indibidwal na feedback at tulong. Makakatulong ito upang mapahusay ang kalidad ng edukasyon at gawing mas naa-access ng lahat ang pag-aaral.
5. XLNet
Ang XLNet ay isang makabagong modelo ng wika na nilikha noong 2019 ng Carnegie Mellon University at mga mananaliksik ng Google AI. Ang arkitektura nito ay batay sa transformer architecture, na ginagamit din sa BERT at iba pang mga modelo ng wika.
Ang XLNet, sa kabilang banda, ay nagtatanghal ng isang rebolusyonaryong diskarte sa pre-training na nagbibigay-daan dito na madaig ang pagganap ng iba pang mga modelo sa iba't ibang mga gawain sa pagproseso ng natural na wika.
Paano ito gumagana?
Ang XLNet ay nilikha gamit ang isang auto-regressive na diskarte sa pagmomodelo ng wika, na kinabibilangan ng paghula sa susunod na salita sa isang pagkakasunud-sunod ng teksto batay sa mga nauna.
Ang XLNet, sa kabilang banda, ay gumagamit ng isang bidirectional na paraan na sinusuri ang lahat ng potensyal na permutasyon ng mga salita sa isang parirala, kumpara sa ibang mga modelo ng wika na gumagamit ng kaliwa-pakanan o kanan-pakaliwa na diskarte. Binibigyang-daan nito na mahuli ang mga pangmatagalang ugnayan ng salita at gumawa ng mas tumpak na mga hula.
Pinagsasama ng XLNet ang mga sopistikadong diskarte tulad ng relatibong positional encoding at isang mekanismo ng pag-ulit sa antas ng segment bilang karagdagan sa rebolusyonaryong diskarte nito bago ang pagsasanay.
Ang mga istratehiyang ito ay nakakatulong sa pangkalahatang pagganap ng modelo at nagbibigay-daan dito na pangasiwaan ang isang malawak na hanay ng mga natural na gawain sa pagproseso ng wika, tulad ng pagsasalin ng wika, pagsusuri ng damdamin, at pagkilala sa pinangalanang entity.
Mga Lugar ng Paggamit para sa XLNet
Ang mga sopistikadong tampok at kakayahang umangkop ng XLNet ay ginagawa itong isang epektibong tool para sa malawak na hanay ng mga natural na application sa pagproseso ng wika, kabilang ang mga chatbot at virtual assistant, pagsasalin ng wika, at pagsusuri ng damdamin.
Ang patuloy na pag-unlad at pagsasama nito sa software at app ay halos tiyak na magreresulta sa mas kaakit-akit na mga kaso ng paggamit sa hinaharap.
6. ELECTRA
Ang ELECTRA ay isang makabagong natural na modelo ng pagproseso ng wika na ginawa ng mga mananaliksik ng Google. Ito ay kumakatawan sa "Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately" at kilala sa pambihirang katumpakan at bilis nito.
Paano ito gumagana?
Gumagana ang ELECTRA sa pamamagitan ng pagpapalit ng isang bahagi ng mga token ng pagkakasunud-sunod ng teksto ng mga ginawang token. Ang layunin ng modelo ay ang wastong hulaan kung ang bawat kapalit na token ay lehitimo o isang pekeng. Natututo ang ELECTRA na mag-imbak ng mga kaugnayan sa konteksto sa pagitan ng mga salita sa isang pagkakasunud-sunod ng teksto nang mas mahusay bilang resulta.
Higit pa rito, dahil gumagawa ang ELECTRA ng mga maling token sa halip na i-mask ang mga aktwal, maaari itong gumamit ng mas malalaking set ng pagsasanay at mga panahon ng pagsasanay nang hindi nararanasan ang mga overfitting na alalahanin na nararanasan ng mga karaniwang modelo ng masked language.
Mga Lugar ng Paggamit
Magagamit din ang ELECTRA para sa pagsusuri ng damdamin, na nangangailangan ng pagtukoy sa emosyonal na tono ng teksto.
Sa kapasidad nitong matuto mula sa parehong naka-mask at naka-unmask na text, maaaring gamitin ang ELECTRA para gumawa ng mas tumpak na mga modelo ng pagsusuri ng sentimento na mas makakaunawa sa mga linguistic subtleties at makapaghatid ng mas makabuluhang mga insight.
7.T5
Ang T5, o Text-to-Text Transfer Transformer, ay isang Google AI Language transformer-based na modelo ng wika. Ito ay nilayon na magsagawa ng iba't ibang natural na mga gawain sa pagproseso ng wika sa pamamagitan ng flexible na pagsasalin ng input text sa output text.
Paano ito gumagana?
Ang T5 ay binuo sa arkitektura ng Transformer at sinanay gamit ang hindi pinangangasiwaang pag-aaral sa isang malaking dami ng data ng text. Ang T5, hindi tulad ng mga nakaraang modelo ng wika, ay sinanay sa iba't ibang gawain, kabilang ang pag-unawa sa wika, pagsagot sa tanong, pagbubuod, at pagsasalin.
Nagbibigay-daan ito sa T5 na gumawa ng maraming trabaho sa pamamagitan ng pag-fine-tune ng modelo sa mas kaunting input na partikular sa gawain.
Saan Ginagamit ang T5?
May ilang potensyal na aplikasyon ang T5 sa pagproseso ng natural na wika. Maaari itong gamitin upang lumikha ng mga chatbot, virtual assistant, at iba pang mga AI system sa pakikipag-usap na may kakayahang umunawa at tumugon sa natural na input ng wika. Ang T5 ay maaari ding gamitin para sa mga aktibidad tulad ng pagsasalin ng wika, pagbubuod, at pagkumpleto ng teksto.
Ang T5 ay ibinigay ng Google na open-source at malawak na tinanggap ng komunidad ng NLP para sa iba't ibang mga application tulad ng pagkategorya ng teksto, pagsagot sa tanong, at pagsasalin ng makina.
8. PaLM
Ang PaLM (Pathways Language Model) ay isang advanced na modelo ng wika na ginawa ng Google AI Language. Nilalayon nitong pahusayin ang pagganap ng mga natural na modelo sa pagpoproseso ng wika upang matupad ang lumalaking pangangailangan para sa mas kumplikadong mga gawain sa wika.
Paano ito gumagana?
Katulad ng maraming iba pang mga modelo ng wikang nagustuhan tulad ng BERT at GPT, ang PaLM ay isang modelong nakabatay sa transformer. Gayunpaman, ang disenyo at pamamaraan ng pagsasanay nito ay nagtatakda nito sa iba pang mga modelo.
Upang mapabuti ang pagganap at mga kasanayan sa generalization, ang PaLM ay sinanay gamit ang isang multi-task learning paradigm na nagbibigay-daan sa modelo na sabay na matuto mula sa maraming hamon.
Saan Namin Ginagamit ang PaLM?
Maaaring gamitin ang Palm para sa iba't ibang gawain ng NLP, lalo na ang mga nangangailangan ng malalim na pag-unawa sa natural na wika. Ito ay kapaki-pakinabang para sa pagsusuri ng damdamin, pagsagot sa mga tanong, pagmomodelo ng wika, pagsasalin ng makina, at marami pang iba.
Upang mapabuti ang mga kasanayan sa pagpoproseso ng wika ng iba't ibang mga programa at tool tulad ng mga chatbot, virtual assistant, at voice recognition system, maaari rin itong idagdag sa mga ito.
Sa pangkalahatan, ang PaLM ay isang maaasahang teknolohiya na may malawak na hanay ng mga posibleng aplikasyon dahil sa kapasidad nitong palakihin ang mga kakayahan sa pagproseso ng wika.
Konklusyon
Sa wakas, binago ng natural na pagpoproseso ng wika (NLP) ang paraan ng pakikipag-ugnayan natin sa teknolohiya, na nagpapahintulot sa amin na makipag-usap sa mga makina sa paraang mas katulad ng tao.
Ang NLP ay naging mas tumpak at mahusay kaysa dati dahil sa mga kamakailang tagumpay sa machine learning, lalo na sa pagbuo ng mga malalaking modelo ng wika tulad ng GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA, at PaLM.
Habang umuunlad ang NLP, maaari nating asahan na makita ang mas makapangyarihan at sopistikadong mga modelo ng wika, na may potensyal na baguhin kung paano tayo kumonekta sa teknolohiya, makipag-usap sa isa't isa, at maunawaan ang pagiging kumplikado ng wika ng tao.
Mag-iwan ng Sagot