Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) bizning mashinalar bilan qanday aloqa qilishimizni o'zgartirdi. Endi bizning ilovalarimiz va dasturlarimiz inson tilini qayta ishlay oladi va tushuna oladi.
Sun'iy intellekt intizomi sifatida NLP kompyuterlar va odamlar o'rtasidagi tabiiy til o'zaro ta'siriga e'tibor qaratadi.
Bu mashinalarga inson tilini tahlil qilish, tushunish va sintez qilishda yordam beradi, nutqni aniqlash, mashina tarjimasi kabi ko'plab ilovalarni ochib beradi. hissiyotlarni tahlil qilish, va chatbotlar.
So'nggi yillarda u juda katta rivojlanishga erishdi, bu mashinalarga nafaqat tilni tushunishga, balki undan ijodiy va to'g'ri foydalanishga imkon berdi.
Ushbu maqolada biz NLP tilining turli modellarini ko'rib chiqamiz. Shunday qilib, kuzatib boring va ushbu modellar haqida bilib olaylik!
1. BERT
BERT (Transformatorlardan ikki tomonlama kodlovchi tasvirlari) - bu tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) tilining eng zamonaviy modeli. U 2018 yilda g tomonidan yaratilgan va Transformer arxitekturasiga asoslangan, a neyron tarmoq ketma-ket kiritishni talqin qilish uchun qurilgan.
BERT - bu oldindan o'rgatilgan til modeli bo'lib, u tabiiy til naqshlari va tuzilishini tanib olish uchun katta hajmdagi matn ma'lumotlariga o'rgatilganligini anglatadi.
BERT ikki yoʻnalishli model boʻlib, u soʻzlarning oldingi va keyingi iboralariga qarab kontekst va maʼnosini tushuna oladi va murakkab jumlalar maʼnosini tushunishda muvaffaqiyat qozonadi.
Bu qanday ishlaydi?
Nazoratsiz o'qitish BERTni katta hajmdagi matn ma'lumotlariga o'rgatish uchun ishlatiladi. BERT jumlada etishmayotgan so'zlarni aniqlash yoki mashg'ulot paytida jumlalarni turkumlash qobiliyatiga ega bo'ladi.
Ushbu trening yordamida BERT turli NLP vazifalariga, jumladan, hissiyotlarni tahlil qilish, matnni turkumlashtirish, savollarga javob berish va boshqalarga qo'llanilishi mumkin bo'lgan yuqori sifatli o'rnatishlarni ishlab chiqishi mumkin.
Bundan tashqari, BERTni ma'lum bir loyihada ushbu vazifaga alohida e'tibor qaratish uchun kichikroq ma'lumotlar to'plamidan foydalanish orqali yaxshilash mumkin.
Bert qayerda ishlatiladi?
BERT ko'pincha mashhur NLP ilovalarida keng qo'llaniladi. Masalan, Google undan qidiruv tizimi natijalarining aniqligini oshirish uchun foydalangan, Facebook esa tavsiyalar algoritmlarini yaxshilash uchun foydalangan.
BERT shuningdek, chatbot hissiyotlarini tahlil qilish, mashina tarjimasi va tabiiy tilni tushunishda ham qo'llanilgan.
Bundan tashqari, BERT bir nechta ishlarda ishlagan ilmiy tadqiqotlar turli vazifalar bo'yicha NLP modellarining ishlashini yaxshilash uchun hujjatlar. Umuman olganda, BERT NLP akademiklari va amaliyotchilari uchun ajralmas vositaga aylandi va uning intizomga ta'siri yanada oshishi kutilmoqda.
2. Roberta
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) – 2019-yilda Facebook AI tomonidan chiqarilgan tabiiy tilni qayta ishlash uchun til modeli. Bu BERTning takomillashtirilgan versiyasi bo‘lib, asl BERT modelining ayrim kamchiliklarini bartaraf etishga qaratilgan.
RoBERTa BERTga o'xshash tarzda o'qitildi, bundan tashqari RoBERTa ko'proq o'quv ma'lumotlaridan foydalanadi va yuqori samaradorlikka erishish uchun o'quv jarayonini yaxshilaydi.
RoBERTa, xuddi BERT kabi, ma'lum bir ishda yuqori aniqlikka erishish uchun nozik sozlanishi mumkin bo'lgan oldindan o'rgatilgan til modelidir.
Bu qanday ishlaydi?
RoBERTa katta hajmdagi matn ma'lumotlarini o'rgatish uchun o'zini o'zi boshqaradigan o'rganish strategiyasidan foydalanadi. Trening davomida gaplardagi etishmayotgan so‘zlarni bashorat qilishni va iboralarni alohida guruhlarga ajratishni o‘rganadi.
RoBERTa shuningdek, yangi ma'lumotlarni umumlashtirish uchun modelning imkoniyatlarini oshirish uchun dinamik niqoblash kabi bir nechta murakkab o'qitish usullaridan foydalanadi.
Bundan tashqari, uning aniqligini oshirish uchun RoBERTa bir nechta manbalardan, jumladan Vikipediya, Common Crawl va BooksCorpus maʼlumotlaridan katta hajmdagi maʼlumotlardan foydalanadi.
RoBERta dan qayerda foydalanishimiz mumkin?
Roberta odatda his-tuyg'ularni tahlil qilish, matnni turkumlash, nomli shaxs identifikatsiya, mashina tarjimasi va savollarga javob berish.
U kabi tuzilmagan matn ma'lumotlaridan tegishli tushunchalarni olish uchun ishlatilishi mumkin ijtimoiy media, iste'molchi sharhlari, yangiliklar maqolalari va boshqa manbalar.
RoBERTa ushbu an'anaviy NLP vazifalariga qo'shimcha ravishda hujjatlarni umumlashtirish, matn yaratish va nutqni aniqlash kabi aniqroq ilovalarda qo'llanilgan. Bundan tashqari, u chatbotlar, virtual yordamchilar va boshqa suhbatdosh AI tizimlarining aniqligini yaxshilash uchun ishlatilgan.
3. OpenAI ning GPT-3
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) - chuqur o'rganish usullaridan foydalangan holda odamga o'xshash yozuvlarni yaratadigan OpenAI tili modeli. GPT-3 175 milliard parametr bilan yaratilgan eng katta til modellaridan biridir.
Model keng ko'lamli matn ma'lumotlari, jumladan kitoblar, qog'ozlar va veb-sahifalar bo'yicha o'qitildi va endi u turli mavzularda kontent yaratishi mumkin.
Bu qanday ishlaydi?
GPT-3 nazoratsiz o'rganish usulidan foydalangan holda matn yaratadi. Bu shuni anglatadiki, model qasddan biron bir ishni bajarishga o'rgatilmagan, aksincha, juda katta hajmdagi matn ma'lumotlaridagi naqshlarni ko'rib, matn yaratishni o'rganadi.
Uni kichikroq, topshiriqlarga mo'ljallangan ma'lumotlar to'plamiga o'rgatish orqali model matnni to'ldirish yoki hissiyotlarni tahlil qilish kabi aniq vazifalar uchun sozlanishi mumkin.
Foydalanish sohalari
GPT-3 tabiiy tillarni qayta ishlash sohasida bir nechta ilovalarga ega. Model bilan matnni yakunlash, tilga tarjima qilish, hissiyotlarni tahlil qilish va boshqa ilovalar mumkin. GPT-3 she'r, yangiliklar va kompyuter kodini yaratish uchun ham ishlatilgan.
Eng potentsial GPT-3 ilovalaridan biri bu chatbotlar va virtual yordamchilarni yaratishdir. Model insonga o'xshash matn yaratishi mumkinligi sababli, u suhbat dasturlari uchun juda mos keladi.
GPT-3 shuningdek, veb-saytlar va ijtimoiy media platformalari uchun moslashtirilgan tarkibni yaratish, shuningdek, ma'lumotlarni tahlil qilish va tadqiqotda yordam berish uchun ishlatilgan.
4. GPT-4
GPT-4 OpenAI ning GPT seriyasidagi eng yangi va murakkab til modelidir. Ajablanarlisi 10 trillion parametrga ega bo'lgan holda, u o'zidan oldingi GPT-3 dan oshib ketishi va undan yuqori ishlashi va dunyodagi eng kuchli AI modellaridan biriga aylanishi kutilmoqda.
Bu qanday ishlaydi?
GPT-4 murakkab dasturlardan foydalangan holda tabiiy tilda matn yaratadi chuqur o'rganish algoritmlari. U kitoblar, jurnallar va veb-sahifalarni o'z ichiga olgan keng matnli ma'lumotlar to'plami bo'yicha o'qitiladi, bu unga turli mavzularda kontent yaratish imkonini beradi.
Bundan tashqari, uni kichikroq, topshiriqlarga mo'ljallangan ma'lumotlar to'plamiga o'rgatish orqali GPT-4 savollarga javob berish yoki umumlashtirish kabi aniq vazifalar uchun sozlanishi mumkin.
Foydalanish sohalari
GPT-4 o'zining ulkan hajmi va yuqori imkoniyatlari tufayli juda ko'p turli xil ilovalarni taklif etadi.
Uning eng istiqbolli qo'llanilishidan biri tabiiy tilni qayta ishlashdir, u erda foydalanish mumkin chatbotlarni ishlab chiqish, virtual yordamchilar va odamlar tomonidan ishlab chiqarilgan javoblardan deyarli farq qilmaydigan tabiiy tildagi javoblarni ishlab chiqarishga qodir bo'lgan til tarjima tizimlari.
GPT-4 ta'limda ham qo'llanilishi mumkin.
Kontseptsiyadan talabaning o‘quv uslubiga moslasha oladigan, individual fikr-mulohazalar va yordam ko‘rsatadigan aqlli repetitorlik tizimini ishlab chiqishda foydalanish mumkin. Bu ta'lim sifatini oshirishga yordam beradi va o'rganish hamma uchun qulayroq bo'ladi.
5. XLNet
XLNet - 2019 yilda Karnegi Mellon universiteti va Google AI tadqiqotchilari tomonidan yaratilgan innovatsion til modeli. Uning arxitekturasi transformator arxitekturasiga asoslangan bo'lib, u BERT va boshqa til modellarida ham qo'llaniladi.
Boshqa tomondan, XLNet inqilobiy tayyorgarlikdan oldingi strategiyani taqdim etadi, bu unga turli xil tabiiy tillarni qayta ishlash vazifalarida boshqa modellardan ustun turish imkonini beradi.
Bu qanday ishlaydi?
XLNet avto-regressiv tilni modellashtirish yondashuvi yordamida yaratilgan bo'lib, u oldingi so'zlar asosida matn ketma-ketligidagi keyingi so'zni bashorat qilishni o'z ichiga oladi.
Boshqa tomondan, XLNet chapdan o'ngga yoki o'ngdan chapga yondashuvni qo'llaydigan boshqa til modellaridan farqli o'laroq, iboradagi so'zlarning barcha potentsial almashtirishlarini baholaydigan ikki tomonlama usulni qo'llaydi. Bu unga uzoq muddatli so'z munosabatlarini ushlash va aniqroq bashorat qilish imkonini beradi.
XLNet o'zining inqilobiy tayyorgarlikdan oldingi strategiyasiga qo'shimcha ravishda nisbiy pozitsiyali kodlash va segment darajasidagi takrorlanish mexanizmi kabi murakkab usullarni birlashtiradi.
Ushbu strategiyalar modelning umumiy ishlashiga hissa qo'shadi va unga tilni tarjima qilish, his-tuyg'ularni tahlil qilish va nomli ob'ektni identifikatsiya qilish kabi tabiiy tilni qayta ishlashning keng ko'lamli vazifalarini bajarishga imkon beradi.
XLNet uchun foydalanish sohalari
XLNet-ning murakkab xususiyatlari va moslashuvchanligi uni tabiiy tillarni qayta ishlash dasturlari, jumladan chatbotlar va virtual yordamchilar, tilni tarjima qilish va hissiyotlarni tahlil qilish uchun samarali vositaga aylantiradi.
Uning doimiy rivojlanishi va dasturiy ta'minot va ilovalar bilan birlashtirilishi kelajakda yanada qiziqarli foydalanish holatlariga olib keladi.
6. ELECTRA
ELECTRA — Google tadqiqotchilari tomonidan yaratilgan tabiiy tillarni qayta ishlashning ilg‘or modeli. Bu "Tokenlarni almashtirishni aniq tasniflaydigan kodlovchini samarali o'rganish" degan ma'noni anglatadi va o'zining ajoyib aniqligi va tezligi bilan mashhur.
Bu qanday ishlaydi?
ELECTRA matn ketma-ketligi tokenlarining bir qismini ishlab chiqarilgan tokenlar bilan almashtirish orqali ishlaydi. Modelning maqsadi har bir almashtiriladigan token qonuniy yoki soxta ekanligini to'g'ri prognoz qilishdir. ELECTRA matn ketma-ketligidagi so'zlar orasidagi kontekstli assotsiatsiyalarni yanada samarali saqlashni o'rganadi.
Bundan tashqari, ELECTRA haqiqiy tokenlarni maskalashdan ko'ra noto'g'ri tokenlarni yaratganligi sababli, u standart niqoblangan til modellari kabi ortiqcha tashvishlarni boshdan kechirmasdan sezilarli darajada kattaroq o'quv to'plamlari va mashg'ulotlar davrlarini qo'llashi mumkin.
Foydalanish sohalari
ELECTRA-dan his-tuyg'ularni tahlil qilish uchun ham foydalanish mumkin, bu matnning hissiy ohangini aniqlashni talab qiladi.
Niqoblangan va niqoblangan matndan oʻrganish qobiliyatiga ega boʻlgan ELECTRA-dan lingvistik nozikliklarni yaxshiroq tushunish va yanada mazmunli tushunchalarni taqdim etish uchun aniqroq hissiyotlarni tahlil qilish modellarini yaratish uchun foydalanish mumkin.
7.T5
T5 yoki Text-to-Text Transformer - bu Google AI Language transformatoriga asoslangan til modeli. Kirish matnini chiqish matniga moslashuvchan tarzda tarjima qilish orqali turli xil tabiiy tillarni qayta ishlash vazifalarini bajarish uchun mo'ljallangan.
Bu qanday ishlaydi?
T5 Transformer arxitekturasi asosida qurilgan va matnli ma'lumotlarning katta miqdorini nazoratsiz o'rganishdan foydalangan holda o'qitilgan. T5, oldingi til modellaridan farqli o'laroq, tilni tushunish, savollarga javob berish, umumlashtirish va tarjima qilish kabi turli xil vazifalarga o'rgatiladi.
Bu T5 ga modelni kamroq vazifaga xos kiritishda nozik sozlash orqali ko'plab ishlarni bajarish imkonini beradi.
T5 qayerda ishlatiladi?
T5 tabiiy tilni qayta ishlashda bir nechta potentsial ilovalarga ega. U chatbotlar, virtual yordamchilar va tabiiy til kiritishini tushunish va javob berishga qodir bo'lgan boshqa suhbatdosh AI tizimlarini yaratish uchun ishlatilishi mumkin. T5 dan tilni tarjima qilish, umumlashtirish va matnni yakunlash kabi faoliyatlar uchun ham foydalanish mumkin.
T5 Google tomonidan ochiq manba sifatida taqdim etilgan va matnni turkumlashtirish, savollarga javob berish va mashina tarjimasi kabi turli xil ilovalar uchun NLP hamjamiyati tomonidan keng qo'llanilgan.
8. PaLM
PaLM (Pathways Language Model) - bu Google AI Language tomonidan yaratilgan ilg'or til modeli. Bu murakkabroq til vazifalariga ortib borayotgan talabni qondirish uchun tabiiy tilni qayta ishlash modellarining ishlashini yaxshilash uchun mo'ljallangan.
Bu qanday ishlaydi?
BERT va GPT kabi ko'plab boshqa mashhur til modellariga o'xshab, PaLM transformatorga asoslangan modeldir. Biroq, uning dizayni va o'qitish metodologiyasi uni boshqa modellardan ajratib turadi.
Ishlash va umumlashtirish ko'nikmalarini yaxshilash uchun PaLM ko'p vazifali o'rganish paradigmasi yordamida o'qitiladi, bu modelga bir vaqtning o'zida ko'plab qiyinchiliklardan o'rganish imkonini beradi.
PaLMni qayerda ishlatamiz?
Palm turli xil NLP vazifalari, ayniqsa tabiiy tilni chuqur tushunishni talab qiladigan vazifalar uchun ishlatilishi mumkin. Bu hissiyotlarni tahlil qilish, savollarga javob berish, tilni modellashtirish, mashina tarjimasi va boshqa ko'p narsalar uchun foydalidir.
Chatbotlar, virtual yordamchilar va ovozni aniqlash tizimlari kabi turli xil dastur va vositalarning tilni qayta ishlash ko'nikmalarini yaxshilash uchun ularni ularga qo'shish mumkin.
Umuman olganda, PaLM tilni qayta ishlash imkoniyatlarini kengaytirish qobiliyati tufayli keng ko'lamli ilovalarga ega istiqbolli texnologiyadir.
Xulosa
Nihoyat, tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) texnologiya bilan ishlash uslubimizni o'zgartirdi, bu bizga mashinalar bilan insonga o'xshash tarzda gapirish imkonini beradi.
NLP so'nggi yutuqlar tufayli har qachongidan ham aniqroq va samaraliroq o'sdi kompyuterni o'rganish, ayniqsa GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA va PaLM kabi keng koʻlamli til modellarini yaratishda.
NLP rivojlanishi bilan biz texnologiya bilan qanday bog'lanishimizni, bir-birimiz bilan muloqot qilishimizni va inson tilining murakkabligini tushunishimizni o'zgartirish potentsialiga ega bo'lgan kuchliroq va murakkab til modellari paydo bo'lishini kutishimiz mumkin.
Leave a Reply