Обробка природної мови (NLP) змінила наше спілкування з машинами. Тепер наші програми та програмне забезпечення можуть обробляти та розуміти людську мову.
Як дисципліна штучного інтелекту, НЛП фокусується на взаємодії природної мови між комп’ютерами та людьми.
Він допомагає машинам аналізувати, розуміти та синтезувати людську мову, відкриваючи безліч додатків, таких як розпізнавання мовлення, машинний переклад, аналіз настроїв, і чат-боти.
Останніми роками він значно розвинувся, дозволяючи машинам не тільки розуміти мову, але й використовувати її творчо та належним чином.
У цій статті ми розглянемо різні мовні моделі НЛП. Отже, слідкуйте за цим, і давайте дізнаємося про ці моделі!
1.БЕРТ
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — це передова модель мови обробки природної мови (NLP). Він був створений у 2018 році g і базується на архітектурі Transformer, a нейронної мережі створений для інтерпретації послідовного введення.
BERT — це попередньо навчена мовна модель, що означає, що її було навчено на величезних обсягах текстових даних для розпізнавання моделей і структури природної мови.
BERT є двонаправленою моделлю, що означає, що вона може сприймати контекст і значення слів залежно від їхніх попередніх і наступних фраз, що робить його більш успішним у розумінні значення складних речень.
Як це працює?
Неконтрольоване навчання використовується для навчання BERT на величезній кількості текстових даних. Під час навчання BERT отримує здатність виявляти пропущені слова в реченні або класифікувати речення.
За допомогою цього тренінгу BERT може створювати високоякісні вбудовування, які можна застосовувати до різноманітних завдань НЛП, включаючи аналіз настроїв, категоризацію тексту, відповіді на запитання тощо.
Крім того, BERT можна покращити в конкретному проекті, використовуючи менший набір даних, щоб зосередитися саме на цьому завданні.
Де використовується Берт?
BERT часто використовується в широкому діапазоні популярних програм НЛП. Google, наприклад, використовував його для підвищення точності результатів пошукової системи, тоді як Facebook використовував його для вдосконалення своїх алгоритмів рекомендацій.
BERT також використовувався для аналізу настроїв чат-ботів, машинного перекладу та розуміння природної мови.
Крім того, BERT працював у кількох наукові дослідження документи для покращення ефективності моделей НЛП у різноманітних завданнях. Загалом BERT став незамінним інструментом для вчених і практиків НЛП, і, за прогнозами, його вплив на дисципліну зростатиме.
2. Роберта
RoBERTa (надійно оптимізований підхід BERT) — це мовна модель для обробки природної мови, випущена ШІ Facebook у 2019 році. Це вдосконалена версія BERT, спрямована на подолання деяких недоліків оригінальної моделі BERT.
Навчання RoBERTa було схоже на BERT, за винятком того, що RoBERTa використовує більше навчальних даних і покращує процес навчання для досягнення вищих результатів.
RoBERTa, як і BERT, є попередньо навченою мовною моделлю, яку можна налаштувати для досягнення високої точності в певній роботі.
Як це працює?
RoBERTa використовує стратегію самоконтрольованого навчання для навчання на великій кількості текстових даних. Під час навчання він вчиться передбачати пропущені слова в реченнях і класифікувати фрази в окремі групи.
RoBERTa також використовує кілька складних підходів до навчання, таких як динамічне маскування, щоб збільшити здатність моделі узагальнювати нові дані.
Крім того, щоб підвищити свою точність, RoBERTa використовує величезну кількість даних з кількох джерел, включаючи Wikipedia, Common Crawl і BooksCorpus.
Де ми можемо використовувати RoBERTa?
Roberta зазвичай використовується для аналізу настроїв, категоризації тексту, названа сутність ідентифікація, машинний переклад і відповіді на запитання.
Його можна використовувати для отримання відповідної інформації з неструктурованих текстових даних, таких як соціальні медіа, відгуки споживачів, новинні статті та інші джерела.
RoBERTa використовувався в більш специфічних програмах, таких як резюмування документів, створення тексту та розпізнавання мовлення, на додаток до цих звичайних завдань NLP. Його також використовували для підвищення точності чат-ботів, віртуальних помічників та інших розмовних систем ШІ.
3. GPT-3 OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) — це модель мови OpenAI, яка генерує людське письмо за допомогою методів глибокого навчання. GPT-3 є однією з найбільших мовних моделей, коли-небудь створених, із 175 мільярдами параметрів.
Модель було навчено на широкому спектрі текстових даних, включаючи книги, документи та веб-сторінки, і тепер вона може створювати вміст на різні теми.
Як це працює?
GPT-3 генерує текст за допомогою підходу до неконтрольованого навчання. Це означає, що модель не навчається навмисно виконувати якусь конкретну роботу, а замість цього вчиться створювати текст, помічаючи шаблони у величезних обсягах текстових даних.
Навчаючись на менших, специфічних для завдань наборах даних, модель потім може бути налаштована для конкретних завдань, таких як завершення тексту або аналіз настрою.
Сфери використання
GPT-3 має кілька застосувань у сфері обробки природної мови. З моделлю можливі доповнення тексту, переклад мови, аналіз настроїв та інші програми. GPT-3 також використовувався для створення віршів, новин і комп’ютерного коду.
Однією з найбільш потенційних програм GPT-3 є створення чат-ботів і віртуальних помічників. Оскільки модель може створювати текст, схожий на людину, вона чудово підходить для розмовних програм.
GPT-3 також використовувався для створення спеціального контенту для веб-сайтів і платформ соціальних мереж, а також для допомоги в аналізі даних і дослідженнях.
4. ГПТ-4
GPT-4 — це найновіша та найдосконаліша модель мови в серії GPT OpenAI. Маючи приголомшливі 10 трильйонів параметрів, прогнозується, що він перевершить і перевершить свого попередника, GPT-3, і стане однією з найпотужніших у світі моделей ШІ.
Як це працює?
GPT-4 генерує текст природною мовою за допомогою складних алгоритми глибокого навчання. Він навчається на величезному наборі текстових даних, який включає книги, журнали та веб-сторінки, що дозволяє створювати вміст на широкий спектр тем.
Крім того, навчивши його на менших, специфічних для завдань наборах даних, GPT-4 можна налаштувати для конкретних завдань, таких як відповіді на запитання чи підсумовування.
Сфери використання
Завдяки своїм величезним розмірам і чудовим можливостям GPT-4 пропонує широкий спектр застосувань.
Одним із найбільш перспективних застосувань є обробка природної мови, де він може бути використаний розвивати чат-боти, віртуальні помічники та системи мовного перекладу, здатні створювати відповіді природною мовою, які майже не відрізняються від тих, що створюють люди.
GPT-4 також можна використовувати в освіті.
Цю концепцію можна використовувати для розробки інтелектуальних систем навчання, здатних адаптуватися до стилю навчання студента та надавати індивідуальний зворотній зв’язок і допомогу. Це може допомогти підвищити якість освіти та зробити навчання доступнішим для кожного.
5. XLNet
XLNet — це інноваційна модель мови, створена в 2019 році дослідниками Університету Карнегі-Меллона та Google AI. Його архітектура базується на архітектурі трансформатора, яка також використовується в BERT та інших моделях мови.
З іншого боку, XLNet представляє революційну стратегію попереднього навчання, яка дозволяє йому перевершити інші моделі в різноманітних завданнях обробки природної мови.
Як це працює?
XLNet було створено з використанням авторегресивного підходу моделювання мови, який включає передбачення наступного слова в текстовій послідовності на основі попередніх.
З іншого боку, XLNet використовує двонаправлений метод, який оцінює всі потенційні перестановки слів у фразі, на відміну від інших мовних моделей, які використовують підхід зліва направо або справа наліво. Це дає змогу вловлювати довгострокові зв’язки слів і робити точніші прогнози.
XLNet поєднує складні методи, такі як відносне позиційне кодування та механізм повторення на рівні сегмента на додаток до своєї революційної стратегії попереднього навчання.
Ці стратегії сприяють загальній продуктивності моделі та дозволяють їй обробляти широкий спектр завдань обробки природної мови, таких як переклад мови, аналіз настроїв та ідентифікація іменованих об’єктів.
Сфери використання XLNet
Складні функції та адаптивність XLNet роблять його ефективним інструментом для широкого спектру програм обробки природної мови, включаючи чат-ботів і віртуальних помічників, мовний переклад і аналіз настроїв.
Його постійний розвиток і поєднання з програмним забезпеченням і додатками майже напевно призведе до ще більш захоплюючих випадків використання в майбутньому.
6. ЕЛЕКТРА
ELECTRA — це передова модель обробки природної мови, створена дослідниками Google. Це розшифровується як «Ефективне навчання кодувальника, який точно класифікує заміни маркерів» і відомий своєю винятковою точністю та швидкістю.
Як це працює?
ELECTRA працює, замінюючи частину токенів текстової послідовності виробленими токенами. Мета моделі полягає в тому, щоб правильно спрогнозувати, чи є кожен токен заміни легітимним чи підробкою. У результаті ELECTRA вчиться зберігати контекстуальні асоціації між словами в текстовій послідовності більш ефективно.
Більше того, оскільки ELECTRA створює фальшиві токени, а не маскує справжні, вона може використовувати значно більші набори та періоди навчання, не відчуваючи тих самих проблем із переобладнанням, які виникають у стандартних замаскованих моделях мови.
Сфери використання
ELECTRA також можна використовувати для аналізу настроїв, що передбачає визначення емоційного тону тексту.
Завдяки своїй здатності навчатися як із замаскованого, так і з незамаскованого тексту, ELECTRA можна використовувати для створення більш точних моделей аналізу настроїв, які можуть краще розуміти лінгвістичні тонкощі та надавати більш значущу інформацію.
7. Т5
T5, або Transformer Text-to-Text Transfer Transformer, є мовною моделлю Google AI Language на основі трансформатора. Він призначений для виконання різних завдань обробки природної мови шляхом гнучкого перекладу вхідного тексту на вихідний.
Як це працює?
T5 побудовано на основі архітектури Transformer і пройшло навчання за допомогою неконтрольованого навчання величезної кількості текстових даних. T5, на відміну від попередніх мовних моделей, тренується на різноманітних завданнях, включаючи розуміння мови, відповіді на запитання, узагальнення та переклад.
Це дає змогу T5 виконувати численні завдання, точно налаштовуючи модель на вхідні дані, менш пов’язані з конкретними завданнями.
Де використовується T5?
T5 має кілька потенційних застосувань у обробці природної мови. Його можна використовувати для створення чат-ботів, віртуальних помічників та інших розмовних систем ШІ, здатних розуміти та реагувати на введення природною мовою. T5 також можна використовувати для таких дій, як переклад на мову, реферування та завершення тексту.
T5 був наданий Google із відкритим вихідним кодом і був широко прийнятий спільнотою НЛП для різноманітних програм, таких як категоризація тексту, відповіді на запитання та машинний переклад.
8. ПаЛМ
PaLM (Pathways Language Model) — вдосконалена мовна модель, створена Google AI Language. Він призначений для покращення продуктивності моделей обробки природної мови, щоб задовольнити зростаючий попит на більш складні мовні завдання.
Як це працює?
Подібно до багатьох інших популярних мовних моделей, таких як BERT і GPT, PaLM є трансформаторною моделлю. Однак його дизайн і методологія навчання відрізняють його від інших моделей.
Щоб покращити продуктивність і навички узагальнення, PaLM навчається з використанням багатозадачної парадигми навчання, яка дозволяє моделі одночасно вчитися на багатьох викликах.
Де ми використовуємо PaLM?
Palm можна використовувати для різноманітних завдань НЛП, особливо тих, які потребують глибокого розуміння природної мови. Це корисно для аналізу настроїв, відповідей на запитання, моделювання мови, машинного перекладу та багатьох інших речей.
Щоб покращити навички обробки мови різними програмами та інструментами, такими як чат-боти, віртуальні помічники та системи розпізнавання голосу, його також можна додати до них.
Загалом PaLM є багатообіцяючою технологією з широким спектром можливих застосувань завдяки своїй здатності розширювати можливості обробки мови.
Висновок
Нарешті, обробка природної мови (NLP) змінила наш спосіб взаємодії з технологіями, дозволивши нам спілкуватися з машинами більш схожим на людину.
НЛП став точнішим і ефективнішим, ніж будь-коли раніше, завдяки недавнім проривам у навчання за допомогою машини, зокрема, у створенні великомасштабних мовних моделей, таких як GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA та PaLM.
У міру розвитку НЛП ми можемо очікувати появи все більш потужних і складних мовних моделей, які здатні змінити наш зв’язок із технологіями, спілкування один з одним і розуміння складності людської мови.
залишити коментар