Doğal Dil İşleme (NLP), makinelerle etkileşim biçimimizi değiştirdi. Artık uygulamalarımız ve yazılımlarımız insan dilini işleyebilir ve anlayabilir.
Bir yapay zeka disiplini olarak NLP, bilgisayarlar ve insanlar arasındaki doğal dil etkileşimine odaklanır.
Makinelerin insan dilini analiz etmesine, anlamasına ve sentezlemesine yardımcı olarak konuşma tanıma, makine çevirisi, duyguları analiz, ve sohbet robotları.
Son yıllarda muazzam bir gelişme göstererek, makinelerin dili yalnızca kavramasına değil, aynı zamanda onu yaratıcı ve uygun bir şekilde kullanmasına da olanak sağladı.
Bu yazıda, farklı NLP dil modellerini inceleyeceğiz. Öyleyse takip edin ve bu modelleri öğrenelim!
1.BERT
BERT (Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri), son teknoloji bir Doğal Dil İşleme (NLP) dil modelidir. 2018 yılında g tarafından oluşturuldu ve Transformer mimarisine dayanıyor. sinir ağı sıralı girişi yorumlamak için oluşturulmuştur.
BERT, önceden eğitilmiş bir dil modelidir, yani doğal dil kalıplarını ve yapısını tanımak için büyük hacimli metin verileri üzerinde eğitilmiştir.
BERT çift yönlü bir modeldir, yani kelimelerin bağlamını ve anlamlarını hem önceki hem de sonraki tamlamalarına bağlı olarak kavrayabilmesi, karmaşık cümlelerin anlamlarını anlamada daha başarılı olmasını sağlar.
O nasıl çalışır?
Denetimsiz öğrenme, BERT'yi büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitmek için kullanılır. BERT, eğitim sırasında bir cümledeki eksik kelimeleri tespit etme veya cümleleri kategorize etme yeteneği kazanır.
Bu eğitimin yardımıyla BERT, duygu analizi, metin sınıflandırma, soru cevaplama ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli NLP görevlerine uygulanabilen yüksek kaliteli yerleştirmeler üretebilir.
Ek olarak, BERT, belirli bir projede, özellikle o göreve odaklanmak için daha küçük bir veri kümesi kullanılarak geliştirilebilir.
Bert Nerelerde Kullanılır?
BERT, çok çeşitli popüler NLP uygulamalarında sıklıkla kullanılmaktadır. Örneğin Google, bunu arama motoru sonuçlarının doğruluğunu artırmak için kullanırken, Facebook bunu öneri algoritmalarını iyileştirmek için kullandı.
BERT ayrıca chatbot duygu analizi, makine çevirisi ve doğal dil anlamada da kullanılmıştır.
Buna ek olarak, BERT çeşitli alanlarda istihdam edilmiştir. akademik araştırma çeşitli görevlerde NLP modellerinin performansını iyileştirmek için makaleler. Genel olarak BERT, NLP akademisyenleri ve uygulayıcıları için vazgeçilmez bir araç haline geldi ve disiplin üzerindeki etkisinin daha da artması bekleniyor.
2. Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach), Facebook AI tarafından 2019'da piyasaya sürülen doğal dil işleme için bir dil modelidir. Orijinal BERT modelinin bazı dezavantajlarının üstesinden gelmeyi amaçlayan BERT'nin geliştirilmiş bir sürümüdür.
RoBERTa, daha fazla eğitim verisi kullanması ve daha yüksek performans elde etmek için eğitim sürecini iyileştirmesi dışında, RoBERTa, BERT'e benzer bir şekilde eğitilmiştir.
BERT gibi RoBERTa da belirli bir işte yüksek doğruluk elde etmek için ince ayar yapılabilen önceden eğitilmiş bir dil modelidir.
O nasıl çalışır?
RoBERTa, büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitim vermek için kendi kendini denetleyen bir öğrenme stratejisi kullanır. Cümlelerdeki eksik kelimeleri tahmin etmeyi ve cümleleri eğitim sırasında farklı gruplara ayırmayı öğrenir.
RoBERTa, modelin yeni verilere genelleştirme kapasitesini artırmak için dinamik maskeleme gibi çeşitli gelişmiş eğitim yaklaşımlarından da yararlanır.
Ayrıca, doğruluğunu artırmak için RoBERTa, Wikipedia, Common Crawl ve BooksCorpus dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan çok miktarda veri kullanır.
RoBERTa'yı Nerelerde Kullanabiliriz?
Roberta genellikle duygu analizi, metin sınıflandırması, adlandırılmış varlık tanımlama, makine çevirisi ve soru yanıtlama.
Aşağıdakiler gibi yapılandırılmamış metin verilerinden ilgili bilgileri çıkarmak için kullanılabilir: sosyal medya, tüketici incelemeleri, haber makaleleri ve diğer kaynaklar.
RoBERTa, bu geleneksel NLP görevlerine ek olarak belge özetleme, metin oluşturma ve konuşma tanıma gibi daha spesifik uygulamalarda kullanılmıştır. Ayrıca sohbet robotlarını, sanal asistanları ve diğer konuşmalı yapay zeka sistemlerinin doğruluğunu iyileştirmek için de kullanılmıştır.
3. OpenAI'nin GPT-3'ü
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), derin öğrenme tekniklerini kullanarak insan benzeri yazılar üreten bir OpenAI dil modelidir. GPT-3, 175 milyar parametreyle şimdiye kadar oluşturulmuş en büyük dil modellerinden biridir.
Model, kitaplar, makaleler ve web sayfaları dahil olmak üzere çok çeşitli metin verileri üzerinde eğitildi ve artık çeşitli temalarda içerik oluşturabiliyor.
O nasıl çalışır?
GPT-3, denetimsiz bir öğrenme yaklaşımı kullanarak metin oluşturur. Bu, modele kasıtlı olarak belirli bir işi yürütmenin öğretilmediği, bunun yerine çok büyük miktarda metin verisindeki kalıpları fark ederek metin oluşturmayı öğrendiği anlamına gelir.
Daha küçük, göreve özgü veri kümeleri üzerinde eğitilerek, model daha sonra metin tamamlama veya duyarlılık analizi gibi belirli görevler için ince ayar yapılabilir.
Kullanım Alanları
GPT-3, doğal dil işleme alanında çeşitli uygulamalara sahiptir. Model ile metin tamamlama, dil çevirisi, duyarlılık analizi ve diğer uygulamalar mümkündür. GPT-3 ayrıca şiir, haber hikayeleri ve bilgisayar kodu oluşturmak için de kullanılmıştır.
En potansiyel GPT-3 uygulamalarından biri, sohbet robotlarının ve sanal asistanların oluşturulmasıdır. Model insan benzeri metinler oluşturabildiğinden, konuşma uygulamaları için oldukça uygundur.
GPT-3 ayrıca web siteleri ve sosyal medya platformları için özel içerik oluşturmak ve ayrıca veri analizi ve araştırmasına yardımcı olmak için kullanılmıştır.
4.GPT-4
GPT-4, OpenAI'nin GPT serisindeki en yeni ve gelişmiş dil modelidir. Şaşırtıcı 10 trilyon parametreyle, selefi GPT-3'ten daha iyi performans göstereceği ve dünyanın en güçlü yapay zeka modellerinden biri olacağı tahmin ediliyor.
O nasıl çalışır?
GPT-4, gelişmiş dil kullanarak doğal dil metni oluşturur derin öğrenme algoritmaları. Kitapları, dergileri ve web sayfalarını içeren geniş bir metin veri seti üzerinde eğitilerek çok çeşitli konularda içerik oluşturmasına olanak tanır.
Ayrıca, daha küçük, göreve özgü veri kümeleri üzerinde eğitilerek GPT-4, soru yanıtlama veya özetleme gibi belirli görevler için ince ayar yapılabilir.
Kullanım Alanları
Büyük boyutu ve üstün yetenekleri nedeniyle GPT-4 çok çeşitli uygulamalar sunar.
En umut verici kullanımlarından biri, doğal dil işlemede kullanılabilecek olmasıdır. sohbet botları geliştirmek, sanal asistanlar ve insanlar tarafından üretilenlerden neredeyse ayırt edilemeyen doğal dil yanıtları üretebilen dil çeviri sistemleri.
GPT-4 eğitimde de kullanılabilir.
Kavram, bir öğrencinin öğrenme stiline uyum sağlayabilen ve bireyselleştirilmiş geri bildirim ve yardım sağlayabilen akıllı öğretim sistemleri geliştirmek için kullanılabilir. Bu, eğitim kalitesini artırmaya ve öğrenmeyi herkes için daha erişilebilir hale getirmeye yardımcı olabilir.
5.XLNet
XLNet, 2019 yılında Carnegie Mellon Üniversitesi ve Google AI araştırmacıları tarafından oluşturulan yenilikçi bir dil modelidir. Mimarisi, BERT ve diğer dil modellerinde de kullanılan trafo mimarisine dayanmaktadır.
Öte yandan XLNet, çeşitli doğal dil işleme görevlerinde diğer modellerden daha iyi performans göstermesini sağlayan devrim niteliğinde bir ön eğitim stratejisi sunar.
O nasıl çalışır?
XLNet, öncekilere dayalı olarak bir metin dizisindeki bir sonraki sözcüğü tahmin etmeyi içeren, otomatik gerileyen bir dil modelleme yaklaşımı kullanılarak oluşturuldu.
Öte yandan XLNet, soldan sağa veya sağdan sola yaklaşımı kullanan diğer dil modellerinin aksine, bir ifadedeki kelimelerin tüm potansiyel permütasyonlarını değerlendiren çift yönlü bir yöntemi benimser. Bu, uzun vadeli kelime ilişkilerini yakalamasını ve daha doğru tahminlerde bulunmasını sağlar.
XLNet, devrim niteliğindeki ön eğitim stratejisine ek olarak göreli konumsal kodlama ve segment düzeyinde bir yineleme mekanizması gibi gelişmiş teknikleri birleştirir.
Bu stratejiler, modelin genel performansına katkıda bulunur ve dil çevirisi, duyarlılık analizi ve adlandırılmış varlık tanımlama gibi çok çeşitli doğal dil işleme görevlerini yerine getirmesini sağlar.
XLNet Kullanım Alanları
XLNet'in gelişmiş özellikleri ve uyarlanabilirliği, onu sohbet robotları ve sanal asistanlar, dil çevirisi ve duygu analizi dahil olmak üzere çok çeşitli doğal dil işleme uygulamaları için etkili bir araç haline getirir.
Devam eden gelişimi ve yazılım ve uygulamalarla birleştirilmesi, neredeyse kesinlikle gelecekte daha da büyüleyici kullanım durumlarıyla sonuçlanacaktır.
6. ELEKTRA
ELECTRA, Google araştırmacıları tarafından oluşturulan son teknoloji bir doğal dil işleme modelidir. "Belirteç Değiştirmelerini Doğru Şekilde Sınıflandıran Bir Kodlayıcıyı Verimli Bir Şekilde Öğreniyor" anlamına gelir ve olağanüstü doğruluğu ve hızı ile ünlüdür.
O nasıl çalışır?
ELECTRA, metin dizisi belirteçlerinin bir kısmını üretilen belirteçlerle değiştirerek çalışır. Modelin amacı, her bir değiştirme belirtecinin yasal mı yoksa sahte mi olduğunu doğru bir şekilde tahmin etmektir. Sonuç olarak ELECTRA, bir metin dizisindeki sözcükler arasındaki bağlamsal ilişkileri daha verimli bir şekilde saklamayı öğrenir.
Ayrıca, ELECTRA gerçek belirteçleri maskelemek yerine sahte belirteçler oluşturduğundan, standart maskelenmiş dil modellerinin yaşadığı aşırı uyum endişelerini yaşamadan önemli ölçüde daha büyük eğitim setleri ve eğitim dönemleri kullanabilir.
Kullanım Alanları
ELECTRA, bir metnin duygusal tonunu tanımlamayı gerektiren duygu analizi için de kullanılabilir.
Hem maskelenmiş hem de maskesiz metinden öğrenme kapasitesiyle ELECTRA, dilsel incelikleri daha iyi kavrayabilen ve daha anlamlı içgörüler sunabilen daha doğru duygu analizi modelleri oluşturmak için kullanılabilir.
7. T5
T5 veya Text-to-Text Transfer Transformer, Google AI Dil dönüştürücü tabanlı bir dil modelidir. Girdi metnini çıktı metnine esnek bir şekilde çevirerek farklı doğal dil işleme görevlerini yürütmesi amaçlanır.
O nasıl çalışır?
T5, Transformer mimarisi üzerine inşa edilmiştir ve çok sayıda metin verisi üzerinde denetimsiz öğrenme kullanılarak eğitilmiştir. T5, önceki dil modellerinden farklı olarak, dili anlama, soru yanıtlama, özetleme ve çeviri dahil olmak üzere çeşitli görevler üzerinde eğitilir.
Bu, T5'in modele daha az göreve özgü girdi üzerinde ince ayar yaparak çok sayıda iş yapmasını sağlar.
T5 Nerelerde Kullanılır?
T5, doğal dil işlemede çeşitli potansiyel uygulamalara sahiptir. Doğal dil girişini anlayıp yanıtlayabilen sohbet botları, sanal asistanlar ve diğer konuşmalı yapay zeka sistemleri oluşturmak için kullanılabilir. T5 ayrıca dil çevirisi, özetleme ve metin tamamlama gibi etkinlikler için de kullanılabilir.
T5, Google tarafından açık kaynak olarak sağlandı ve metin sınıflandırma, soru yanıtlama ve makine çevirisi gibi çeşitli uygulamalar için NLP topluluğu tarafından geniş çapta benimsendi.
8. Palmiye
PaLM (Pathways Language Model), Google AI Language tarafından oluşturulan gelişmiş bir dil modelidir. Daha karmaşık dil görevlerine yönelik artan talebi karşılamak için doğal dil işleme modellerinin performansını iyileştirmeyi amaçlamaktadır.
O nasıl çalışır?
BERT ve GPT gibi diğer pek çok popüler dil modeline benzer şekilde PaLM, transformatör tabanlı bir modeldir. Ancak tasarımı ve eğitim metodolojisi onu diğer modellerden ayırır.
Performansı ve genelleme becerilerini geliştirmek için PaLM, modelin çok sayıda zorluktan aynı anda öğrenmesini sağlayan çok görevli bir öğrenme paradigması kullanılarak eğitilmiştir.
PaLM'yi Nerede Kullanıyoruz?
Palm, çeşitli NLP görevleri için, özellikle de doğal dilin derinlemesine anlaşılmasını gerektirenler için kullanılabilir. Duyarlılık analizi, soruları yanıtlama, dil modelleme, makine çevirisi ve diğer pek çok şey için kullanışlıdır.
Chatbotlar, sanal asistanlar, ses tanıma sistemleri gibi farklı program ve araçların dil işleme becerilerini geliştirmek için bunlara da eklenebilir.
Genel olarak PaLM, dil işleme yeteneklerini ölçeklendirme kapasitesi nedeniyle çok çeşitli olası uygulamalara sahip umut verici bir teknolojidir.
Sonuç
Son olarak, doğal dil işleme (NLP), makinelerle daha insansı bir şekilde konuşmamızı sağlayarak teknolojiyle ilişki kurma biçimimizi değiştirdi.
NLP, teknolojideki son atılımlar nedeniyle her zamankinden daha doğru ve verimli bir şekilde büyüdü. makine öğrenme, özellikle GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA ve PaLM gibi büyük ölçekli dil modellerinin yapımında.
NLP ilerledikçe, teknolojiyle bağlantı kurma, birbirimizle iletişim kurma ve insan dilinin karmaşıklığını kavrama şeklimizi dönüştürme potansiyeline sahip, giderek daha güçlü ve sofistike dil modellerinin ortaya çıktığını görmeyi bekleyebiliriz.
Yorum bırak