نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) نے مشینوں کے ساتھ ہمارے مشغول ہونے کے طریقے کو بدل دیا ہے۔ اب، ہماری ایپس اور سافٹ ویئر انسانی زبان کو پروسیس اور سمجھ سکتے ہیں۔
مصنوعی ذہانت کے نظم و ضبط کے طور پر، NLP کمپیوٹر اور لوگوں کے درمیان قدرتی زبان کے تعامل پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔
یہ مشینوں کو انسانی زبان کا تجزیہ کرنے، سمجھنے اور ترکیب کرنے میں مدد کرتا ہے، جس سے اسپیچ ریکگنیشن، مشین ٹرانسلیشن، جذبات تجزیہ، اور چیٹ بوٹس۔
اس نے حالیہ برسوں میں بہت زیادہ ترقی کی ہے، جس سے مشینیں نہ صرف زبان کو سمجھ سکتی ہیں بلکہ اسے تخلیقی اور مناسب طریقے سے استعمال بھی کر سکتی ہیں۔
اس مضمون میں، ہم NLP زبان کے مختلف ماڈلز کو دیکھیں گے۔ تو، ساتھ چلیں، اور آئیے ان ماڈلز کے بارے میں جانیں!
1. بی ای آر ٹی
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ایک جدید ترین نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) لینگویج ماڈل ہے۔ یہ 2018 میں جی کے ذریعہ تخلیق کیا گیا تھا اور یہ ٹرانسفارمر فن تعمیر پر مبنی ہے۔ عصبی نیٹ ورک ترتیب وار ان پٹ کی تشریح کے لیے بنایا گیا ہے۔
BERT ایک پہلے سے تربیت یافتہ زبان کا ماڈل ہے، جس کا مطلب ہے کہ اسے قدرتی زبان کے نمونوں اور ساخت کو پہچاننے کے لیے متنی اعداد و شمار کے بڑے پیمانے پر تربیت دی گئی ہے۔
BERT ایک دو طرفہ ماڈل ہے، جس کا مطلب ہے کہ یہ الفاظ کے سیاق و سباق اور معنی کو ان کے پچھلے اور بعد والے دونوں فقروں پر منحصر کر سکتا ہے، جس سے یہ پیچیدہ جملوں کے معنی کو سمجھنے میں زیادہ کامیاب ہو جاتا ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے؟
غیر زیر نگرانی سیکھنے کا استعمال BERT کو متنی ڈیٹا کی بڑی مقدار پر تربیت دینے کے لیے کیا جاتا ہے۔ BERT تربیت کے دوران جملے میں گمشدہ الفاظ کا پتہ لگانے یا جملوں کی درجہ بندی کرنے کی صلاحیت حاصل کرتا ہے۔
اس تربیت کی مدد سے، BERT اعلیٰ معیار کے ایمبیڈنگز تیار کر سکتا ہے جو کہ NLP کے مختلف کاموں پر لاگو کیے جا سکتے ہیں، بشمول جذبات کا تجزیہ، متن کی درجہ بندی، سوال جواب، اور بہت کچھ۔
مزید برآں، BERT کو کسی مخصوص پروجیکٹ پر خاص طور پر اس کام پر توجہ مرکوز کرنے کے لیے ایک چھوٹے ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرکے بہتر بنایا جا سکتا ہے۔
برٹ کہاں استعمال ہوتا ہے؟
BERT کو مقبول NLP ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج میں کثرت سے استعمال کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، گوگل نے اسے اپنے سرچ انجن کے نتائج کی درستگی کو بڑھانے کے لیے استعمال کیا ہے، جبکہ فیس بک نے اسے اپنے تجویز کردہ الگورتھم کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا ہے۔
BERT کو چیٹ بوٹ جذباتی تجزیہ، مشینی ترجمہ، اور قدرتی زبان کی فہم میں بھی استعمال کیا گیا ہے۔
اس کے علاوہ، بی ای آر ٹی کو کئی میں ملازم کیا گیا ہے۔ تعلیمی تحقیق مختلف کاموں پر NLP ماڈلز کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے کاغذات۔ مجموعی طور پر، BERT NLP ماہرین تعلیم اور پریکٹیشنرز کے لیے ایک ناگزیر ذریعہ بن گیا ہے، اور نظم و ضبط پر اس کے اثر و رسوخ میں مزید اضافے کا امکان ہے۔
2. رابرٹا
RoBERTA (مضبوط طور پر آپٹمائزڈ BERT اپروچ) 2019 میں Facebook AI کے ذریعہ جاری کردہ قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے لیے ایک زبان کا ماڈل ہے۔ یہ BERT کا ایک بہتر ورژن ہے جس کا مقصد BERT ماڈل کی کچھ خامیوں کو دور کرنا ہے۔
RoBERTa کی تربیت BERT کی طرح کی گئی تھی، اس استثنا کے ساتھ کہ RoBERTa زیادہ تربیتی ڈیٹا استعمال کرتا ہے اور اعلیٰ کارکردگی حاصل کرنے کے لیے تربیتی عمل کو بہتر بناتا ہے۔
RoBERTa، BERT کی طرح، ایک پہلے سے تربیت یافتہ زبان کا ماڈل ہے جو کسی دیے گئے کام پر اعلیٰ درستگی حاصل کرنے کے لیے ٹھیک بنایا جا سکتا ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے؟
RoBERTA ٹیکسٹ ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار پر تربیت دینے کے لیے خود زیر نگرانی سیکھنے کی حکمت عملی کا استعمال کرتا ہے۔ یہ تربیت کے دوران جملوں میں گمشدہ الفاظ کی پیش گوئی کرنا اور جملے کو الگ الگ گروپس میں درجہ بندی کرنا سیکھتا ہے۔
RoBERta نئے ڈیٹا کو عام کرنے کے لیے ماڈل کی صلاحیت کو بڑھانے کے لیے متعدد جدید ترین تربیتی طریقوں، جیسے کہ متحرک ماسکنگ کا بھی استعمال کرتا ہے۔
مزید برآں، اپنی درستگی کو بڑھانے کے لیے، RoBERTa متعدد ذرائع سے ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کا فائدہ اٹھاتا ہے، بشمول Wikipedia، Common Crawl، اور BooksCorpus۔
ہم RoBERta کہاں استعمال کر سکتے ہیں؟
رابرٹا عام طور پر جذبات کے تجزیہ، متن کی درجہ بندی، نامی ادارہ شناخت، مشینی ترجمہ، اور سوال کا جواب۔
اسے غیر ساختہ ٹیکسٹ ڈیٹا سے متعلقہ بصیرت نکالنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جیسے سوشل میڈیا، صارفین کے جائزے، خبروں کے مضامین، اور دیگر ذرائع۔
RoBERTA کو ان روایتی NLP کاموں کے علاوہ مزید مخصوص ایپلی کیشنز میں استعمال کیا گیا ہے، جیسے دستاویز کا خلاصہ، متن کی تخلیق، اور تقریر کی شناخت۔ اس کا استعمال چیٹ بوٹس، ورچوئل اسسٹنٹس اور دیگر بات چیت کے AI سسٹمز کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے بھی کیا گیا ہے۔
3. OpenAI کا GPT-3
GPT-3 (جنریٹو پری ٹرینڈ ٹرانسفارمر 3) ایک OpenAI زبان کا ماڈل ہے جو گہری سیکھنے کی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے انسان جیسی تحریر تیار کرتا ہے۔ GPT-3 175 بلین پیرامیٹرز کے ساتھ اب تک بنائے گئے زبان کے سب سے بڑے ماڈلز میں سے ایک ہے۔
ماڈل کو متنی ڈیٹا کی ایک وسیع رینج پر تربیت دی گئی تھی، بشمول کتابیں، کاغذات، اور ویب صفحات، اور اب یہ مختلف تھیمز پر مواد بنا سکتا ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے؟
GPT-3 غیر زیر نگرانی سیکھنے کا طریقہ استعمال کرتے ہوئے متن تیار کرتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ماڈل کو جان بوجھ کر کسی خاص کام کو انجام دینے کے لئے نہیں سکھایا جاتا ہے، بلکہ اس کے بجائے ٹیکسٹ ڈیٹا کی بہت بڑی مقدار میں پیٹرن کو دیکھ کر متن بنانا سیکھتا ہے۔
اسے چھوٹے، ٹاسک مخصوص ڈیٹا سیٹس پر تربیت دے کر، اس کے بعد ماڈل کو مخصوص کاموں جیسے متن کی تکمیل یا جذباتی تجزیہ کے لیے ٹھیک بنایا جا سکتا ہے۔
استعمال کے علاقے
GPT-3 قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے میدان میں کئی ایپلی کیشنز ہے. ماڈل کے ساتھ متن کی تکمیل، زبان کا ترجمہ، جذبات کا تجزیہ، اور دیگر ایپلی کیشنز ممکن ہیں۔ GPT-3 کا استعمال شاعری، خبریں، اور کمپیوٹر کوڈ بنانے کے لیے بھی کیا گیا ہے۔
سب سے زیادہ ممکنہ GPT-3 ایپلی کیشنز میں سے ایک چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹس کی تخلیق ہے۔ چونکہ ماڈل انسان جیسا متن بنا سکتا ہے، یہ بات چیت کے ایپلی کیشنز کے لیے انتہائی موزوں ہے۔
GPT-3 کا استعمال ویب سائٹس اور سوشل میڈیا پلیٹ فارمز کے لیے موزوں مواد تیار کرنے کے ساتھ ساتھ ڈیٹا کے تجزیہ اور تحقیق میں مدد کے لیے بھی کیا گیا ہے۔
4. GPT-4
GPT-4 OpenAI کی GPT سیریز میں سب سے حالیہ اور جدید ترین زبان کا ماڈل ہے۔ حیران کن 10 ٹریلین پیرامیٹرز کے ساتھ، یہ اپنے پیشرو GPT-3 کو پیچھے چھوڑنے اور دنیا کے سب سے طاقتور AI ماڈلز میں سے ایک بننے کی پیش گوئی کی گئی ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے؟
GPT-4 نفیس استعمال کرتے ہوئے قدرتی زبان کا متن تیار کرتا ہے۔ گہری سیکھنے الگورتھم. اسے ایک وسیع ٹیکسٹ ڈیٹا سیٹ پر تربیت دی جاتی ہے جس میں کتابیں، جرائد، اور ویب صفحات شامل ہوتے ہیں، جس سے اسے موضوعات کی ایک وسیع رینج پر مواد تخلیق کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
مزید برآں، اسے چھوٹے، ٹاسک مخصوص ڈیٹاسیٹس پر تربیت دے کر، GPT-4 کو مخصوص کاموں جیسے سوال جواب یا خلاصہ کے لیے ٹھیک بنایا جا سکتا ہے۔
استعمال کے علاقے
اس کے بڑے سائز اور اعلیٰ صلاحیتوں کی وجہ سے، GPT-4 وسیع اقسام کی ایپلی کیشنز پیش کرتا ہے۔
اس کے سب سے زیادہ امید افزا استعمالات میں سے ایک قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں ہے، جہاں اسے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ چیٹ بوٹس تیار کریں۔, ورچوئل اسسٹنٹس، اور زبان کے ترجمے کے ایسے نظام جو قدرتی زبان کے جوابات تیار کرنے کے قابل ہیں جو لوگوں کے تیار کردہ جوابات سے تقریباً الگ نہیں ہیں۔
GPT-4 کو تعلیم میں بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔
اس تصور کو ذہین ٹیوشن سسٹم تیار کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو طالب علم کے سیکھنے کے انداز کو اپنانے اور انفرادی رائے اور مدد فراہم کرنے کے قابل ہو۔ یہ تعلیم کے معیار کو بڑھانے اور سیکھنے کو ہر کسی کے لیے مزید قابل رسائی بنانے میں مدد دے سکتا ہے۔
5. ایکس ایل نیٹ
XLNet ایک جدید زبان کا ماڈل ہے جسے 2019 میں کارنیگی میلن یونیورسٹی اور گوگل اے آئی کے محققین نے بنایا تھا۔ اس کا فن تعمیر ٹرانسفارمر فن تعمیر پر مبنی ہے، جسے BERT اور دیگر زبانوں کے ماڈلز میں بھی استعمال کیا جاتا ہے۔
دوسری طرف، XLNet ایک انقلابی پری ٹریننگ حکمت عملی پیش کرتا ہے جو اسے قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے مختلف کاموں پر دوسرے ماڈلز کو پیچھے چھوڑنے کے قابل بناتا ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے؟
XLNet کو ایک خودکار رجعت پسند زبان ماڈلنگ اپروچ کا استعمال کرتے ہوئے بنایا گیا تھا، جس میں پچھلے الفاظ کی بنیاد پر متن کی ترتیب میں اگلے لفظ کی پیشین گوئی شامل ہے۔
دوسری طرف، XLNet ایک دو طرفہ طریقہ اپناتا ہے جو ایک جملے میں الفاظ کی تمام ممکنہ ترتیب کو جانچتا ہے، جیسا کہ دوسرے زبان کے ماڈلز کے برعکس جو بائیں سے دائیں یا دائیں سے بائیں نقطہ نظر کا استعمال کرتے ہیں۔ یہ اسے طویل مدتی لفظی رشتوں کو پکڑنے اور زیادہ درست پیشین گوئیاں کرنے کے قابل بناتا ہے۔
XLNet اپنی انقلابی پری ٹریننگ حکمت عملی کے علاوہ نفیس ترین تکنیکوں کو یکجا کرتا ہے جیسے کہ رشتہ دار پوزیشنل انکوڈنگ اور سیگمنٹ لیول ریکرنس میکانزم۔
یہ حکمت عملی ماڈل کی مجموعی کارکردگی میں حصہ ڈالتی ہیں اور اسے قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے کاموں کی ایک وسیع رینج کو سنبھالنے کے قابل بناتی ہیں، جیسے کہ زبان کا ترجمہ، جذبات کا تجزیہ، اور نام کی ہستی کی شناخت۔
XLNet کے استعمال کے علاقے
XLNet کی نفیس خصوصیات اور موافقت اسے قدرتی لینگویج پروسیسنگ ایپلی کیشنز کی وسیع رینج کے لیے ایک موثر ٹول بناتی ہے، بشمول چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹ، زبان کا ترجمہ، اور جذبات کا تجزیہ۔
سافٹ ویئر اور ایپس کے ساتھ اس کی جاری ترقی اور شمولیت کا نتیجہ یقینی طور پر مستقبل میں اس سے بھی زیادہ دلچسپ استعمال کے معاملات کا باعث بنے گا۔
6. الیکٹرا
ELECTRA ایک جدید قدرتی لینگویج پروسیسنگ ماڈل ہے جسے گوگل کے محققین نے بنایا ہے۔ اس کا مطلب ہے "Efficiently Learning an Encoder جو ٹوکن کی تبدیلی کو درست طریقے سے درجہ بندی کرتا ہے" اور اپنی غیر معمولی درستگی اور رفتار کے لیے مشہور ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے؟
الیکٹرا ٹیکسٹ سیکوینس ٹوکن کے ایک حصے کو تیار کردہ ٹوکنز سے بدل کر کام کرتا ہے۔ ماڈل کا مقصد مناسب طریقے سے پیش گوئی کرنا ہے کہ آیا ہر متبادل ٹوکن جائز ہے یا جعلسازی۔ ELECTRA نتیجے کے طور پر متن کی ترتیب میں الفاظ کے درمیان سیاق و سباق کو زیادہ مؤثر طریقے سے ذخیرہ کرنا سیکھتا ہے۔
مزید برآں، چونکہ ELECTRA اصل کو ماسک کرنے کے بجائے جھوٹے ٹوکن بناتا ہے، اس لیے یہ نمایاں طور پر بڑے ٹریننگ سیٹ اور ٹریننگ کے دورانیے کو استعمال کر سکتا ہے بغیر اس کے اوور فٹنگ خدشات کا سامنا کیے جو کہ معیاری نقاب پوش زبان کے ماڈلز کرتے ہیں۔
استعمال کے علاقے
الیکٹرا کو جذبات کے تجزیہ کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے، جس میں متن کے جذباتی لہجے کی نشاندہی کرنا شامل ہے۔
نقاب پوش اور بے نقاب متن دونوں سے سیکھنے کی اپنی صلاحیت کے ساتھ، ELECTRA کو زیادہ درست جذباتی تجزیہ ماڈل بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو لسانی باریکیوں کو بہتر طور پر سمجھ سکتے ہیں اور مزید بامعنی بصیرت فراہم کر سکتے ہیں۔
7. ٹی 5
T5، یا ٹیکسٹ ٹو ٹیکسٹ ٹرانسفارمر، گوگل اے آئی لینگویج ٹرانسفارمر پر مبنی لینگویج ماڈل ہے۔ اس کا مقصد ان پٹ ٹیکسٹ کو آؤٹ پٹ ٹیکسٹ میں لچکدار طریقے سے ترجمہ کرکے قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے مختلف کاموں کو انجام دینا ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے؟
T5 کو ٹرانسفارمر آرکیٹیکچر پر بنایا گیا ہے اور اسے ٹیکسٹ ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار پر غیر زیر نگرانی سیکھنے کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی گئی تھی۔ T5، زبان کے پچھلے ماڈلز کے برعکس، مختلف کاموں پر تربیت دی جاتی ہے، بشمول زبان کی سمجھ، سوال کا جواب، خلاصہ، اور ترجمہ۔
یہ T5 کو کم ٹاسک مخصوص ان پٹ پر ماڈل کو ٹھیک کرنے کے ذریعے متعدد کام کرنے کے قابل بناتا ہے۔
T5 کہاں استعمال کرتا ہے؟
T5 میں قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں کئی ممکنہ ایپلی کیشنز ہیں۔ اس کا استعمال چیٹ بوٹس، ورچوئل اسسٹنٹس، اور دیگر بات چیت کے AI سسٹمز بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے جو قدرتی زبان کے ان پٹ کو سمجھنے اور اس کا جواب دینے کے قابل ہو۔ T5 کو زبان کے ترجمہ، خلاصہ، اور متن کی تکمیل جیسی سرگرمیوں کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔
T5 کو گوگل کے ذریعہ اوپن سورس فراہم کیا گیا تھا اور متن کی درجہ بندی، سوالوں کے جوابات، اور مشینی ترجمہ جیسی متعدد ایپلی کیشنز کے لیے NLP کمیونٹی نے اسے وسیع پیمانے پر قبول کیا ہے۔
8. پی ایل ایم
PaLM (پاتھ ویز لینگویج ماڈل) گوگل اے آئی لینگویج کے ذریعہ تخلیق کردہ ایک جدید زبان کا ماڈل ہے۔ اس کا مقصد زیادہ پیچیدہ زبان کے کاموں کی بڑھتی ہوئی مانگ کو پورا کرنے کے لیے قدرتی زبان کے پروسیسنگ ماڈلز کی کارکردگی کو بہتر بنانا ہے۔
یہ کیسے کام کرتا ہے؟
BERT اور GPT جیسے بہت سے دوسرے مشہور زبان کے ماڈلز کی طرح، PaLM ایک ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈل ہے۔ تاہم، اس کے ڈیزائن اور تربیتی طریقہ کار نے اسے دوسرے ماڈلز سے الگ کر دیا۔
کارکردگی اور عمومی کاری کی مہارتوں کو بہتر بنانے کے لیے، PaLM کو ایک کثیر ٹاسک لرننگ پیراڈائم کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے جو ماڈل کو بیک وقت متعدد چیلنجوں سے سیکھنے کے قابل بناتا ہے۔
ہم کہاں PaLM استعمال کرتے ہیں؟
کھجور کو مختلف قسم کے NLP کاموں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، خاص طور پر وہ جو کہ فطری زبان کی گہری سمجھ کا مطالبہ کرتے ہیں۔ یہ جذبات کے تجزیہ، سوالات کے جوابات، زبان کی ماڈلنگ، مشینی ترجمہ، اور بہت سی دوسری چیزوں کے لیے مفید ہے۔
مختلف پروگراموں اور ٹولز جیسے چیٹ بوٹس، ورچوئل اسسٹنٹس، اور آواز کی شناخت کے نظام کی لینگویج پروسیسنگ کی مہارت کو بہتر بنانے کے لیے، اسے ان میں بھی شامل کیا جا سکتا ہے۔
مجموعی طور پر، PaLM زبان کی پروسیسنگ کی صلاحیتوں کو بڑھانے کی صلاحیت کی وجہ سے ممکنہ ایپلی کیشنز کی وسیع رینج کے ساتھ ایک امید افزا ٹیکنالوجی ہے۔
نتیجہ
آخر کار، نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) نے ٹیکنالوجی کے ساتھ ہمارے مشغول ہونے کے طریقے کو تبدیل کر دیا ہے، جس سے ہمیں مشینوں کے ساتھ زیادہ انسانوں کی طرح بات کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
میں حالیہ پیش رفتوں کی وجہ سے NLP پہلے سے کہیں زیادہ درست اور موثر ہو گیا ہے۔ مشین لرننگ، خاص طور پر بڑے پیمانے پر زبان کے ماڈلز کی تعمیر میں جیسے GPT-4، RoBERTA، XLNet، ELECTRA، اور PaLM۔
جیسے جیسے NLP ترقی کرتا ہے، ہم توقع کر سکتے ہیں کہ ہم تیزی سے زیادہ طاقتور اور نفیس زبان کے ماڈلز ابھرتے ہوئے دیکھیں، جس میں اس بات کو تبدیل کرنے کی صلاحیت ہے کہ ہم ٹیکنالوجی کے ساتھ کیسے جڑتے ہیں، ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرتے ہیں، اور انسانی زبان کی پیچیدگی کو سمجھتے ہیں۔
جواب دیجئے