Kompyuterlar odamlar yozishi mumkin bo'lgan matnlarni yaratishi mumkinligini bilasizmi?
Sun'iy intellektdagi yutuqlar tufayli biz katta til modellarida to'lqinning guvohi bo'lamiz.
Endi ular misli ko'rilmagan miqyosda ishlamoqda!
Biz ushbu modellarni turli xil qiziqarli holatlarda ishlatishimiz mumkin. Ushbu maqolada biz katta til modellarining ba'zi qiziqarli ilovalarini ko'rib chiqamiz.
Katta til modellari deganda nimani tushunamiz?
Katta til modellari - bu inson tilini talqin qilish va yaratish uchun ishlab chiqilgan AI modellari. Ushbu modellar mashinani o'rganishning ilg'or yondashuvlaridan foydalanadi.
Masalan, ular foydalanadilar chuqur o'rganish katta hajmdagi matn ma'lumotlarini tekshirish. Va ular tabiiy til naqshlari va tuzilmalarini tushunishadi.
Modellar kitoblar, qog'ozlar va veb-sahifalar kabi katta ma'lumotlar to'plamlarida o'qitiladi. Shunday qilib, ular inson tilining nozik tomonlarini tushunishlari mumkin. Shunday qilib, ular inson tomonidan yozilgan materialdan farq qilmaydigan tarkibni yaratishi mumkin.
Ushbu til modellariga qanday misollar bor?
- Xetafe-3:Bu OpenAI tomonidan yaratilgan eng zamonaviy til modeli boʻlib, matn yaratish, savollarga javob berish va boshqa NLP vazifalarini bajarishga qodir.
- BERT: Bu tomonidan yaratilgan kuchli til modeli Google u savollarga javob berish va tilni tarjima qilish kabi ba'zi vazifalar uchun ishlatilishi mumkin.
- XLNet: Ushbu ilg'or til modeli Google va Karnegi Mellon universiteti tomonidan yaratilgan bo'lib, uni tushunish va asl tilni ishlab chiqarishni yaxshilash uchun yangi o'qitish texnikasidan foydalanadi.
- RoBERTa: Ushbu til modeli Facebook tomonidan yaratilgan va BERT arxitekturasiga asoslangan. U tabiiy tillarni qayta ishlashni o'z ichiga olgan turli xil ilovalar bo'yicha eng yuqori ko'rsatkichlarga erishdi.
- T5: tomonidan matndan matnga uzatish transformatori yaratilgan Google va tabiiy tilni qayta ishlashni o'z ichiga olgan turli maqsadlar uchun moslashtirilgan bo'lishi mumkin.
- GShard: Google keng ko'lamli til modellarini o'rgatish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan taqsimlangan o'quv tizimini yaratdi.
- Megatron: NVIDIA's 8.3 milliard parametrgacha bo'lgan modellarni tayyorlash mumkin bo'lgan yuqori samarali til modelini o'qitish tizimi.
- ALBERT: Bu Google va Chikagodagi Toyota Texnologiyalar Instituti tomonidan yaratilgan BERTning yanada samarali va kengaytiriladigan "lite" versiyasidir.
- ELEKTRA: Google va Stenford universiteti quyi oqimdagi vazifalarda unumdorligini oshirish uchun “diskriminativ pre-trening” deb nomlangan yangi trening oldi strategiyasidan foydalanadigan til modelini yaratdilar.
- Islohotchi: Bu Google tili modeli bo'lib, tezroq xulosalar bilan kattaroq modellarni o'rgatish imkonini beruvchi yanada samarali diqqat mexanizmidan foydalanadi.
Xo'sh, bu katta til modellaridan foydalanish holatlari qanday?
Katta til modellaridan foydalanishning muhim holatlari
Tuyg'ularni tahlil qilish
Ushbu modellar matnni baholashi va kayfiyatning yaxshi, salbiy yoki neytral ekanligini aniqlashi mumkin. Ko'pincha ular tabiiy tilni qayta ishlashdan foydalanadilar va kompyuterni o'rganish Buning uchun yondashuvlar.
Jumladagi so'zlarning konteksti va ma'nosini tan olish qobiliyati tufayli BERT va RoBERTa kabi modellar qo'llaniladi. hissiyotlarni tahlil qilish.
Til modellari yordamida his-tuyg'ularni tahlil qilish tobora aniq va samarali bo'lib bormoqda. Biz his-tuyg'ularni tahlil qilishdan marketing, mijozlarga xizmat ko'rsatish va boshqalar kabi turli sohalarda foydalanishimiz mumkin.
Chatbotlar va suhbat agentlari
Suhbat agentlari va chatbotlar keng ko'lamli ilovalarda mashhur bo'lib bormoqda. Biz ulardan mijozlarga xizmat ko'rsatish va sotishda, shuningdek, ta'lim va sog'liqni saqlashda foydalanamiz. Katta til modellari bu tizimlarning markazida joylashgan.
Ular inson ma'lumotlarini tabiiy tilda talqin qilishlari va javob berishlari mumkin. GPT-3 va BERT kabi modellar ko'pincha chatbotlarda yanada qiziqarli javoblarni yaratish uchun ishlatiladi.
Ushbu modellar juda katta hajmdagi matnli ma'lumotlarga o'rgatilgan. Ular inson tilining namunalari va tuzilmalarini tushunishlari va taqlid qilishlari mumkin. Chatbotlar mijozlarni jalb qilishni sezilarli darajada oshirishi mumkin.
Til tarjimasi
Katta til modellari tufayli biz matnni bir tildan ikkinchi tilga ajoyib aniqlik bilan tarjima qila olamiz. Ushbu modellar bir nechta tillarning nozik tomonlarini tushunadi. Va ular juda katta hajmdagi ko'p tilli matn ma'lumotlarini o'rganish orqali bir-biri bilan bog'lanadi.
Mashhur til tarjima modellari orasida OpenAI-ning GPT-3, Facebook-ning M2M-100 va Google-ning Neyron Mashina Tarjimasi (NMT) mavjud. Ushbu modellar tomonidan olib borilgan inqilobiy o'zgarishlar tufayli, endi butun dunyo bo'ylab odamlar bilan muloqot qilish ancha osonlashdi.
Matnni umumlashtirish
Matnni umumlashtirish - asosiy fikrlarni saqlab qolgan holda uzun matnni qisqacha mazmunga qisqartirish jarayoni. Katta til modellari matn tuzilishini tekshira oladi va tushuna oladi. Bu ularga aniq xulosalarni taqdim etish imkonini beradi va bu ularni ushbu sohada juda foydali qiladi.
Matnni umumlashtirish vazifalari uchun BERT va GPT-3 kabi modellar o'rnatildi. Ular hujjatning asosiy g'oyalarini qamrab oluvchi xulosalar chiqarishda ajoyib samaradorlikni ko'rsatadi.
Biz ommaviy axborot vositalari, huquq va ta'lim sohasida hayotiy qo'llanilishi bo'lgan uzun matndan ma'lumot olishimiz mumkin.
Savolga javob berish
Mashinaga savol berish va undan tegishli javobni kutish tabiiy tilni qayta ishlashda savolga javob berish deb ataladi. GPT-3 va BERT kabi yirik til modellari shu maqsadda yaratilgan.
Ushbu modellar kirish so'rovini tekshiradi va ma'lumotlardan eng mos ma'lumotlarni tanlaydi.
Ushbu modellar kirish so'rovini tekshiradi va katta hajmdagi ma'lumotlardan eng mos ma'lumotlarni tanlaydi. Buni murakkab vositalar yordamida amalga oshirish mumkin neyron tarmoqlari.
Ushbu modellarning kuchi bilan biz murakkab masalalarga yechim topish uchun tizimlarni ishlab chiqishimiz mumkin. Bu bizning o'rganish va qaror qabul qilish qobiliyatimizni oshiradi.
Kontent yaratish va matn yaratish
Katta til modellari turli sohalar uchun yuqori sifatli, qiziqarli kontent yaratadi. Ushbu modellar maqolalar, ijtimoiy media xabarlari, mahsulot tavsiflari va boshqalarni yaratishi mumkin. Misol uchun, GPT-3 bu holatda mashhur modeldir.
U odamlar tomonidan yozilgan matndan farqlash qiyin bo'lgan tarkibni yaratadi. Ushbu modellardan foydalangan holda kompaniyalar vaqt va xarajatlarni tejashlari mumkin. Ular o'z tinglovchilari bilan osonroq bog'lanishlari mumkin.
Nutqni aniqlash va nutqdan matnga transkripsiya
Nutqni aniqlash va nutqdan matnga transkripsiya ikkalasi ham katta til modellaridan foydalanadi.
Ushbu modellar, xususan, audio ma'lumotlarga o'rgatilgan. Va, ular ilg'or ishlaydi mashinada o'rganish algoritmlari og'zaki so'zlarni matnga to'g'ri ko'chirish. Facebook AI tomonidan ishlab chiqilgan Wav2vec nutqni aniqlash uchun ishlatiladigan til modeliga misoldir.
Ushbu model audio kirishlardan tegishli xususiyatlarni tanib olish va chiqarishga o'rgatilgan. U nutqni aniqlash yoki boshqa tabiiy tilni qayta ishlash vazifalari uchun ishlatilishi mumkin.
Kompaniyalar o'zlarining transkripsiya xizmatlarining sifati va tezligini oshirishi mumkin, shu bilan birga xarajatlarni pasaytiradi va ommaviy til modellarini qabul qilish orqali samaradorlikni oshiradi.
Xulosa, kelajak nimaga o'xshaydi?
Katta til modellari turli sohalarda muhim rol o'ynaydi. Tadqiqotchilar va ishlab chiquvchilar ushbu modellarni yanada kuchliroq qilish uchun yaxshilashga harakat qilmoqdalar.
Biz kontekstni yaxshiroq tushunishimiz va samaradorlik va aniqlikni oshirishimiz mumkin. Shuningdek, biz turli platformalarda yanada intuitiv va uzluksiz foydalanuvchi tajribasidan foydalanishimiz mumkin.
Ular bizning muloqot qilish va texnologiya bilan aloqa qilish uslubimizni o'zgartirishi mumkin.
Leave a Reply