Чи знаєте ви, що комп’ютери можуть створювати тексти, майже ідентичні тим, які можуть написати люди?
Завдяки прогресу ШІ ми спостерігаємо хвилю моделей великих мов.
Зараз вони працюють у небачених масштабах!
Ми можемо використовувати ці моделі в різних цікавих випадках. У цій статті ми розглянемо деякі захоплюючі застосування великих мовних моделей.
Що ми маємо на увазі під моделями великих мов?
Великі мовні моделі – це моделі штучного інтелекту, розроблені для інтерпретації та створення людської мови. Ці моделі використовують передові підходи машинного навчання.
Наприклад, використовують глибоке навчання для вивчення величезних обсягів текстових даних. І вони розуміють закономірності та структури природної мови.
Моделі навчаються на масивних наборах даних, таких як книги, документи та веб-сторінки. Таким чином вони можуть зрозуміти тонкощі людської мови. Таким чином, вони можуть створювати контент, який неможливо відрізнити від матеріалу, написаного людьми.
Які приклади цих мовних моделей?
- GPT-3:Це передова мовна модель, створена OpenAI, яка здатна генерувати текст, відповідати на запитання та виконувати ряд інших завдань NLP.
- БЕРТ: Це потужна модель мови, створена Google які можна використовувати для виконання деяких завдань, як-от відповіді на запитання та мовний переклад.
- XLNet: Ця розширена мовна модель була створена компанією Google і Університетом Карнегі-Меллона та використовує нову методику навчання для покращення її розуміння та створення справжньої мови.
- РоБЕРТа: Ця мовна модель була створена Facebook і базується на архітектурі BERT. Він досяг найвищої продуктивності в різноманітних програмах, що включають обробку природної мови.
- T5: Трансформатор передачі тексту в текст був створений Google і може бути налаштований для різних цілей, включаючи обробку природної мови.
- GShard: Google створив структуру розподіленого навчання, яку можна використовувати для навчання великомасштабних мовних моделей.
- Мегатрон: NVIDIA високопродуктивна система навчання мовних моделей, яка може навчати моделі до 8.3 мільярдів параметрів.
- АЛЬБЕРТ: Це більш ефективна та масштабована «спрощена» версія BERT, створена Google і Технологічним інститутом Toyota у Чикаго.
- ELECTRA: Google і Стенфордський університет створили мовну модель, яка використовує нову стратегію попереднього навчання під назвою «дискримінаційне попереднє навчання», щоб підвищити продуктивність у наступних завданнях.
- Реформатор: Це мовна модель Google, яка використовує більш ефективний механізм уваги, щоб забезпечити навчання більших моделей із швидшим висновком.
Отже, які варіанти використання цих великих мовних моделей?
Вагомі випадки використання великих мовних моделей
Аналіз почуттів
Ці моделі можуть оцінювати текст і вирішувати, чи є настрій добрим, негативним чи нейтральним. Здебільшого вони використовують обробку природної мови та навчання за допомогою машини підходи до цього.
Завдяки здатності розпізнавати контекст і значення слів у фразі такі моделі, як BERT і RoBERTa, використовуються для аналіз настроїв.
Завдяки мовним моделям аналіз настроїв стає все точнішим і ефективнішим. Ми можемо використовувати аналіз настроїв у багатьох секторах, таких як маркетинг, обслуговування клієнтів тощо.
Чат-боти та розмовні агенти
Розмовні агенти та чат-боти стають популярними в широкому діапазоні програм. Ми можемо використовувати їх для обслуговування клієнтів і продажів, а також для освіти та охорони здоров’я. Великі мовні моделі лежать в основі цих систем.
Вони можуть інтерпретувати та реагувати на людський вхід природною мовою. Такі моделі, як GPT-3 і BERT, часто використовуються в чат-ботах для створення більш привабливих відповідей.
Ці моделі навчаються на величезних обсягах текстових даних. Вони можуть розуміти та наслідувати шаблони та структури людської мови. Чат-боти можуть значно підвищити залучення клієнтів.
Мовний переклад
Ми можемо перекладати текст з однієї мови на іншу з надзвичайною точністю завдяки великим мовним моделям. Ці моделі розуміють тонкощі кількох мов. І вони взаємодіють один з одним, навчаючись на величезних обсягах багатомовних текстових даних.
Популярні моделі мовного перекладу включають GPT-3 від OpenAI, M2M-100 від Facebook і Neural Machine Translation (NMT) від Google. Завдяки революційним змінам, викликаним цими моделями, тепер набагато простіше взаємодіяти з людьми в усьому світі.
Конспектування тексту
Резюмування тексту — це процес скорочення великого тексту до резюме зі збереженням ключових моментів. Великі мовні моделі може досліджувати та усвідомлювати структуру тексту. Це дозволяє їм надавати точні підсумки, що робить їх дуже корисними в цій галузі.
Для текстових підсумкових завдань застосовано такі моделі, як BERT і GPT-3. Вони показують надзвичайну ефективність у створенні резюме, які містять основні ідеї документа.
Ми можемо витягнути інформацію з довгого тексту, яка має життєво важливе застосування в ЗМІ, законодавстві та освіті.
Відповідь на запитання
Надання машині запитання та очікування відповідної відповіді в обробці природної мови називається відповіддю на запитання. Великі мовні моделі, такі як GPT-3 і BERT, були створені з цією метою.
Ці моделі перевіряють вхідний запит і вибирають із даних найбільш відповідну інформацію.
Ці моделі перевіряють вхідний запит і вибирають найбільш релевантні дані з величезної кількості інформації. Це можливо за допомогою складних нейронні мережі.
Завдяки потужності цих моделей ми можемо розробляти системи для пошуку рішень складних проблем. Це покращить нашу здатність до навчання та прийняття рішень.
Створення контенту та генерація тексту
Великі мовні моделі створюють високоякісний, привабливий вміст для різних секторів. Ці моделі можуть створювати статті, публікації в соціальних мережах, описи продуктів тощо. Наприклад, GPT-3 є популярною моделлю в цьому випадку.
Він створює вміст, який важко відрізнити від тексту, написаного людьми. Використовуючи ці моделі, компанії можуть заощадити час і кошти. Їм набагато легше підключитися до своєї аудиторії.
Розпізнавання мовлення та транскрипція мовлення в текст
Розпізнавання мовлення та транскрипція мовлення в текст використовують великі мовні моделі.
Ці моделі, зокрема, навчаються на аудіоданих. І, вони використовують просунутих алгоритми машинного навчання точно транскрибувати вимовлені слова в текст. Wav2vec, розроблений Facebook AI, є одним із прикладів мовної моделі, яка використовується для розпізнавання мовлення.
Ця модель навчена розпізнавати та витягувати відповідні характеристики з аудіовходів. Його можна використовувати для розпізнавання мовлення або інших завдань обробки природної мови.
Компанії можуть підвищити якість і швидкість своїх послуг транскрипції, одночасно знизивши витрати та підвищивши ефективність, використовуючи масові мовні моделі.
Підведення підсумків, як виглядає майбутнє?
Великі мовні моделі відіграватимуть важливу роль у різноманітних галузях. Дослідники та розробники намагаються вдосконалити ці моделі, щоб вони були більш потужними.
Ми можемо покращити розуміння контексту та підвищити ефективність і точність. Крім того, ми можемо отримати вигоду від більш інтуїтивно зрозумілого та безперебійного користування на різних платформах.
Вони можуть змінити спосіб нашого спілкування та взаємодії з технологіями.
залишити коментар