Bạn có biết rằng máy tính có thể tạo ra các văn bản gần giống với những gì con người có thể viết không?
Nhờ những tiến bộ trong AI, chúng ta đang chứng kiến một làn sóng trong các mô hình ngôn ngữ lớn.
Bây giờ, họ đang làm việc trên một quy mô chưa từng có!
Chúng ta có thể sử dụng các mô hình này trong nhiều trường hợp thú vị. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét một số ứng dụng thú vị của các mô hình ngôn ngữ lớn.
Chúng ta có ý nghĩa gì bởi các mô hình ngôn ngữ lớn?
Các mô hình ngôn ngữ lớn là các mô hình AI được phát triển để giải thích và tạo ra ngôn ngữ của con người. Những mô hình này sử dụng các phương pháp học máy tiên tiến.
Ví dụ, họ sử dụng học kĩ càng để kiểm tra khối lượng lớn dữ liệu văn bản. Và, họ hiểu các mẫu và cấu trúc ngôn ngữ tự nhiên.
Các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn như sách, báo và trang web. Bằng cách này, họ có thể nắm bắt được sự phức tạp của ngôn ngữ con người. Vì vậy, họ có thể tạo nội dung không thể phân biệt được với tài liệu do con người viết.
Một số ví dụ về các mô hình ngôn ngữ này là gì?
- GPT-3:Đây là mô hình ngôn ngữ tiên tiến do OpenAI tạo ra, có khả năng tạo văn bản, trả lời câu hỏi và nhiều tác vụ NLP khác.
- Chứng nhận: Đây là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ được tạo ra bởi Google có thể được sử dụng cho một số tác vụ, như trả lời câu hỏi và dịch ngôn ngữ.
- XLNet: Mô hình ngôn ngữ nâng cao này do Google và Đại học Carnegie Mellon tạo ra và sử dụng một kỹ thuật đào tạo mới để nâng cao khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ thực.
- roberta: Mô hình ngôn ngữ này do Facebook tạo ra và dựa trên kiến trúc BERT. Nó đã đạt được hiệu suất tiên tiến trên nhiều ứng dụng liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- T5: biến chuyển văn bản thành văn bản được tạo bởi Google và có thể được điều chỉnh cho nhiều mục đích liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Gshard: Google đã tạo một khung đào tạo phân tán có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.
- Megatron: NVIDIA hệ thống đào tạo mô hình ngôn ngữ hiệu suất cao, có thể đào tạo các mô hình có tới 8.3 tỷ tham số.
- ALBERT: Đây là phiên bản BERT “nhẹ” hiệu quả hơn và có khả năng mở rộng do Google và Viện Công nghệ Toyota ở Chicago tạo ra.
- ĐIỆN TỬ: Google và Đại học Stanford đã tạo ra một mô hình ngôn ngữ sử dụng chiến lược đào tạo trước mới có tên là “đào tạo trước phân biệt đối xử” để tăng hiệu suất của nó đối với các nhiệm vụ tiếp theo.
- Cải cách: Đó là một mô hình ngôn ngữ của Google sử dụng cơ chế chú ý hiệu quả hơn để cho phép đào tạo các mô hình lớn hơn với khả năng suy luận nhanh hơn.
Vì vậy, các trường hợp sử dụng của các mô hình ngôn ngữ lớn này là gì?
Các trường hợp sử dụng quan trọng của các mô hình ngôn ngữ lớn
Phân tích tình cảm
Các mô hình này có thể đánh giá văn bản và quyết định xem cảm xúc là tốt, tiêu cực hay trung lập. Hầu hết, họ sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy các phương pháp để làm điều này.
Do khả năng nhận biết ngữ cảnh và ý nghĩa của các từ trong một cụm từ, các mô hình như BERT và RoBERTa được sử dụng cho Phân tích tâm lý.
Phân tích tình cảm ngày càng chính xác và hiệu quả với các mô hình ngôn ngữ. Chúng ta có thể sử dụng phân tích tình cảm trong nhiều lĩnh vực như tiếp thị, dịch vụ khách hàng, v.v.
Chatbots và tác nhân đàm thoại
Các tác nhân đàm thoại và chatbot đang trở nên phổ biến trong nhiều ứng dụng. Chúng tôi có thể sử dụng chúng trong dịch vụ khách hàng và bán hàng cũng như giáo dục và chăm sóc sức khỏe. Các mô hình ngôn ngữ lớn là trung tâm của các hệ thống này.
Chúng có thể diễn giải và phản hồi đầu vào của con người bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình như GPT-3 và BERT thường được sử dụng trong chatbot để tạo ra các câu trả lời hấp dẫn hơn.
Các mô hình này được đào tạo trên khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ. Họ có thể hiểu và mô phỏng các mẫu và cấu trúc ngôn ngữ của con người. Chatbots có thể tăng cường đáng kể sự tham gia của khách hàng.
Dịch ngôn ngữ
Chúng tôi có thể dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác với độ chính xác phi thường nhờ các mô hình ngôn ngữ lớn. Những mô hình này hiểu được sự phức tạp của một số ngôn ngữ. Và, chúng liên hệ với nhau bằng cách được đào tạo về khối lượng dữ liệu văn bản đa ngôn ngữ khổng lồ.
Các mô hình dịch ngôn ngữ phổ biến bao gồm GPT-3 của OpenAI, M2M-100 của Facebook và Dịch máy thần kinh (NMT) của Google. Do những thay đổi mang tính cách mạng do các mô hình này mang lại, giờ đây việc tương tác với các cá nhân trên khắp thế giới trở nên đơn giản hơn nhiều.
Tóm tắt văn bản
Tóm tắt văn bản là quá trình rút gọn một văn bản dài thành một bản tóm tắt trong khi vẫn giữ được các điểm chính. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể kiểm tra và hiểu cấu trúc của một văn bản. Điều này cho phép họ cung cấp các bản tóm tắt chính xác, giúp họ rất hữu ích trong lĩnh vực này.
Đối với các tác vụ tóm tắt văn bản, các mô hình như BERT và GPT-3 đã được triển khai. Chúng cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc tạo ra các bản tóm tắt gói gọn các ý chính của tài liệu.
Chúng ta có thể trích xuất thông tin từ một văn bản dài có ứng dụng quan trọng trong truyền thông, luật pháp và giáo dục.
Câu trả lời câu hỏi
Cung cấp cho máy một câu hỏi và mong đợi nó đưa ra câu trả lời thích hợp được gọi là trả lời câu hỏi trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3 và BERT đã được tạo ra với mục đích này.
Các mô hình này kiểm tra truy vấn đầu vào và chọn thông tin phù hợp nhất từ dữ liệu.
Các mô hình này kiểm tra truy vấn đầu vào và chọn dữ liệu thích hợp nhất từ lượng thông tin khổng lồ. Điều này là có thể bằng cách sử dụng tinh vi mạng thần kinh.
Với sức mạnh của các mô hình này, chúng ta có thể phát triển các hệ thống để khám phá các giải pháp cho các vấn đề phức tạp. Điều này sẽ nâng cao năng lực học tập và ra quyết định của chúng ta.
Tạo nội dung và tạo văn bản
Các mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra nội dung hấp dẫn, chất lượng cao cho nhiều lĩnh vực khác nhau. Những người mẫu này có thể soạn bài báo, bài đăng trên mạng xã hội, mô tả sản phẩm, v.v. Ví dụ: GPT-3 là một mô hình phổ biến trong trường hợp này.
Nó tạo ra nội dung khó phân biệt với văn bản được viết bởi con người. Bằng cách sử dụng các mô hình này, các công ty có thể tiết kiệm thời gian và chi phí. Họ có thể kết nối với khán giả của họ dễ dàng hơn nhiều.
Nhận dạng giọng nói và chuyển lời nói thành văn bản
Nhận dạng giọng nói và phiên âm lời nói thành văn bản đều sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn.
Đặc biệt, những mô hình này được đào tạo về dữ liệu âm thanh. Và, họ sử dụng tiên tiến thuật toán học máy để phiên âm chính xác lời nói thành văn bản. Wav2vec, do AI của Facebook phát triển, là một ví dụ về mô hình ngôn ngữ được sử dụng để nhận dạng giọng nói.
Mô hình này được đào tạo để nhận dạng và trích xuất các đặc điểm có liên quan từ đầu vào âm thanh. Nó có thể được sử dụng để nhận dạng giọng nói hoặc các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác.
Các công ty có thể tăng chất lượng và tốc độ của các dịch vụ sao chép của họ đồng thời giảm chi phí và tăng hiệu quả bằng cách áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn.
Tóm lại, Tương lai sẽ như thế nào?
Các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp. Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển đang cố gắng cải thiện các mô hình này để trở nên mạnh mẽ hơn.
Chúng ta có thể hiểu rõ hơn về ngữ cảnh và nâng cao hiệu quả cũng như độ chính xác. Ngoài ra, chúng tôi có thể hưởng lợi từ trải nghiệm người dùng trực quan và liền mạch hơn trên nhiều nền tảng khác nhau.
Chúng có thể thay đổi cách chúng ta giao tiếp và tương tác với công nghệ.
Bình luận