Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã thay đổi cách chúng ta tương tác với máy móc. Giờ đây, các ứng dụng và phần mềm của chúng tôi có thể xử lý và hiểu ngôn ngữ của con người.
Là một bộ môn trí tuệ nhân tạo, NLP tập trung vào tương tác ngôn ngữ tự nhiên giữa máy tính và con người.
Nó giúp máy móc phân tích, lĩnh hội và tổng hợp ngôn ngữ của con người, mở ra vô số ứng dụng như nhận dạng giọng nói, dịch máy, Phân tích tâm lývà chatbot.
Nó đã có những bước phát triển vượt bậc trong những năm gần đây, cho phép máy móc không chỉ hiểu được ngôn ngữ mà còn sử dụng nó một cách sáng tạo và phù hợp.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ kiểm tra các mô hình ngôn ngữ NLP khác nhau. Vậy hãy cùng theo dõi và tìm hiểu về những mẫu xe này nhé!
1. BERT
BERT (Đại diện bộ mã hóa hai chiều từ Transformers) là một mô hình ngôn ngữ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiên tiến. Nó được tạo ra vào năm 2018 bởi g và dựa trên kiến trúc Transformer, một mạng lưới thần kinh được xây dựng để giải thích đầu vào tuần tự.
BERT là một mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước, có nghĩa là nó đã được đào tạo trên khối lượng lớn dữ liệu văn bản để nhận dạng các mẫu và cấu trúc ngôn ngữ tự nhiên.
BERT là một mô hình hai chiều, có nghĩa là nó có thể nắm bắt ngữ cảnh và ý nghĩa của các từ tùy thuộc vào cả cụm từ trước và sau của chúng, giúp hiểu nghĩa của các câu phức tạp thành công hơn.
Làm thế nào nó hoạt động?
Học không giám sát được sử dụng để huấn luyện BERT trên một lượng lớn dữ liệu văn bản. BERT có khả năng phát hiện các từ còn thiếu trong câu hoặc phân loại câu trong quá trình đào tạo.
Với sự trợ giúp của khóa đào tạo này, BERT có thể tạo ra các nhúng chất lượng cao có thể áp dụng cho nhiều nhiệm vụ NLP, bao gồm phân tích cảm tính, phân loại văn bản, trả lời câu hỏi, v.v.
Ngoài ra, BERT có thể được cải thiện trên một dự án cụ thể bằng cách sử dụng tập dữ liệu nhỏ hơn để tập trung vào nhiệm vụ đó một cách cụ thể.
Bert được sử dụng ở đâu?
BERT thường được sử dụng trong một loạt các ứng dụng NLP phổ biến. Ví dụ, Google đã sử dụng nó để tăng độ chính xác của các kết quả của công cụ tìm kiếm, trong khi Facebook đã sử dụng nó để cải thiện các thuật toán đề xuất của mình.
BERT cũng đã được sử dụng trong phân tích tình cảm chatbot, dịch máy và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Ngoài ra, BERT đã được sử dụng trong một số nghiên cứu học thuật các bài báo để cải thiện hiệu suất của các mô hình NLP trên nhiều nhiệm vụ khác nhau. Nhìn chung, BERT đã trở thành một công cụ không thể thiếu đối với các học giả và người thực hành NLP, và ảnh hưởng của nó đối với lĩnh vực này được dự đoán sẽ tăng lên hơn nữa.
2. Roberta
RoBERTa (Phương pháp tiếp cận BERT được tối ưu hóa mạnh mẽ) là một mô hình ngôn ngữ để xử lý ngôn ngữ tự nhiên do Facebook AI phát hành vào năm 2019. Đây là phiên bản cải tiến của BERT nhằm khắc phục một số nhược điểm của mô hình BERT ban đầu.
RoBERTa được đào tạo theo cách tương tự như BERT, ngoại trừ việc RoBERTa sử dụng nhiều dữ liệu đào tạo hơn và cải thiện quy trình đào tạo để đạt được hiệu suất cao hơn.
RoBERTa, giống như BERT, là một mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước có thể được tinh chỉnh để đạt được độ chính xác cao trong một công việc nhất định.
Làm thế nào nó hoạt động?
RoBERTa sử dụng chiến lược học tập tự giám sát để đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản. Nó học cách dự đoán các từ còn thiếu trong câu và phân loại các cụm từ thành các nhóm riêng biệt trong quá trình đào tạo.
RoBERTa cũng sử dụng một số phương pháp đào tạo tinh vi, chẳng hạn như mặt nạ động, để tăng khả năng khái quát hóa dữ liệu mới của mô hình.
Ngoài ra, để tăng độ chính xác, RoBERTa tận dụng một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm Wikipedia, Thu thập thông tin chung và BooksCorpus.
Chúng ta có thể sử dụng RoBERTa ở đâu?
Roberta thường được sử dụng để phân tích tình cảm, phân loại văn bản, thực thể được đặt tên nhận dạng, dịch máy và trả lời câu hỏi.
Nó có thể được sử dụng để trích xuất những hiểu biết có liên quan từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc, chẳng hạn như truyền thông xã hội, đánh giá của người tiêu dùng, bài báo và các nguồn khác.
RoBERTa đã được sử dụng trong các ứng dụng cụ thể hơn, chẳng hạn như tóm tắt tài liệu, tạo văn bản và nhận dạng giọng nói, ngoài các tác vụ NLP thông thường này. Nó cũng đã được sử dụng để cải thiện độ chính xác của chatbot, trợ lý ảo và các hệ thống AI đàm thoại khác.
3. GPT-3 của OpenAI
GPT-3 (Generative Pre-training Transformer 3) là một mô hình ngôn ngữ OpenAI tạo ra chữ viết giống con người bằng cách sử dụng các kỹ thuật học sâu. GPT-3 là một trong những mô hình ngôn ngữ lớn nhất từng được xây dựng, với 175 tỷ tham số.
Mô hình đã được đào tạo trên nhiều loại dữ liệu văn bản, bao gồm sách, bài báo và trang web, và giờ đây mô hình có thể tạo nội dung theo nhiều chủ đề khác nhau.
Làm thế nào nó hoạt động?
GPT-3 tạo văn bản bằng phương pháp học tập không giám sát. Điều này ngụ ý rằng mô hình không được cố ý dạy để thực hiện bất kỳ công việc cụ thể nào, mà thay vào đó học cách tạo văn bản bằng cách nhận thấy các mẫu trong khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ.
Bằng cách đào tạo nó trên các tập dữ liệu nhỏ hơn dành riêng cho nhiệm vụ, mô hình sau đó có thể được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể như hoàn thành văn bản hoặc phân tích cảm tính.
Lĩnh vực sử dụng
GPT-3 có một số ứng dụng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Có thể hoàn thành văn bản, dịch ngôn ngữ, phân tích tình cảm và các ứng dụng khác với kiểu máy này. GPT-3 cũng đã được sử dụng để tạo thơ, tin tức và mã máy tính.
Một trong những ứng dụng GPT-3 tiềm năng nhất là tạo chatbot và trợ lý ảo. Vì mô hình này có thể tạo văn bản giống con người nên nó rất phù hợp cho các ứng dụng đàm thoại.
GPT-3 cũng đã được sử dụng để tạo nội dung phù hợp cho các trang web và nền tảng truyền thông xã hội, cũng như để hỗ trợ phân tích và nghiên cứu dữ liệu.
4. GPT-4
GPT-4 là mô hình ngôn ngữ tinh vi và mới nhất trong chuỗi GPT của OpenAI. Với 10 nghìn tỷ tham số đáng kinh ngạc, nó được dự đoán sẽ vượt trội và vượt trội so với người tiền nhiệm GPT-3 và trở thành một trong những mô hình AI mạnh nhất thế giới.
Làm thế nào nó hoạt động?
GPT-4 tạo văn bản ngôn ngữ tự nhiên bằng cách sử dụng tinh vi thuật toán học sâu. Nó được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản rộng lớn bao gồm sách, tạp chí và trang web, cho phép nó tạo nội dung về nhiều chủ đề.
Hơn nữa, bằng cách huấn luyện nó trên các tập dữ liệu nhỏ hơn dành riêng cho nhiệm vụ, GPT-4 có thể được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể như trả lời câu hỏi hoặc tóm tắt.
Lĩnh vực sử dụng
Do kích thước khổng lồ và khả năng vượt trội, GPT-4 cung cấp nhiều ứng dụng đa dạng.
Một trong những ứng dụng hứa hẹn nhất của nó là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nơi mà nó có thể được sử dụng để phát triển chatbot, trợ lý ảo và hệ thống dịch ngôn ngữ có khả năng tạo ra câu trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên gần như không thể phân biệt được với câu trả lời do con người tạo ra.
GPT-4 cũng có thể được sử dụng trong giáo dục.
Khái niệm này có thể được sử dụng để phát triển các hệ thống dạy kèm thông minh có khả năng thích ứng với phong cách học tập của học sinh và cung cấp phản hồi cũng như trợ giúp cho từng cá nhân. Điều này có thể giúp nâng cao chất lượng giáo dục và giúp mọi người dễ tiếp cận việc học hơn.
5. XLNet
XLNet là một mô hình ngôn ngữ sáng tạo được tạo ra vào năm 2019 bởi Đại học Carnegie Mellon và các nhà nghiên cứu AI của Google. Kiến trúc của nó dựa trên kiến trúc biến áp, cũng được sử dụng trong BERT và các mô hình ngôn ngữ khác.
Mặt khác, XLNet trình bày một chiến lược đào tạo trước mang tính cách mạng cho phép nó hoạt động tốt hơn các mô hình khác trong nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Làm thế nào nó hoạt động?
XLNet được tạo bằng cách sử dụng phương pháp mô hình hóa ngôn ngữ tự hồi quy, bao gồm dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi văn bản dựa trên các từ trước đó.
Mặt khác, XLNet áp dụng phương pháp hai chiều để đánh giá tất cả các hoán vị tiềm năng của các từ trong cụm từ, trái ngược với các mô hình ngôn ngữ khác sử dụng cách tiếp cận từ trái sang phải hoặc từ phải sang trái. Điều này cho phép nó nắm bắt các mối quan hệ từ dài hạn và đưa ra dự đoán chính xác hơn.
XLNet kết hợp các kỹ thuật tinh vi như mã hóa vị trí tương đối và cơ chế lặp lại ở cấp độ phân đoạn bên cạnh chiến lược đào tạo trước mang tính cách mạng của nó.
Các chiến lược này đóng góp vào hiệu suất tổng thể của mô hình và cho phép mô hình xử lý nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như dịch ngôn ngữ, phân tích tình cảm và nhận dạng thực thể được đặt tên.
Lĩnh vực sử dụng cho XLNet
Các tính năng phức tạp và khả năng thích ứng của XLNet làm cho nó trở thành một công cụ hiệu quả cho nhiều ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm chatbot và trợ lý ảo, dịch ngôn ngữ và phân tích tình cảm.
Sự phát triển và kết hợp liên tục của nó với phần mềm và ứng dụng gần như chắc chắn sẽ dẫn đến nhiều trường hợp sử dụng hấp dẫn hơn nữa trong tương lai.
6. ĐIỆN TỬ
ELECTRA là một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến do các nhà nghiên cứu của Google tạo ra. Nó là viết tắt của “Học hiệu quả một bộ mã hóa phân loại chính xác các thay thế mã thông báo” và nổi tiếng về độ chính xác và tốc độ vượt trội.
Làm thế nào nó hoạt động?
ELECTRA hoạt động bằng cách thay thế một phần mã thông báo chuỗi văn bản bằng mã thông báo được tạo. Mục đích của mô hình là dự báo chính xác xem mỗi mã thông báo thay thế là hợp pháp hay giả mạo. Kết quả là ELECTRA học cách lưu trữ các liên kết theo ngữ cảnh giữa các từ trong một chuỗi văn bản hiệu quả hơn.
Hơn nữa, vì ELECTRA tạo mã thông báo giả thay vì che giấu mã thông báo thực, nên nó có thể sử dụng các tập hợp đào tạo và thời gian đào tạo lớn hơn đáng kể mà không gặp phải mối lo ngại về việc trang bị quá mức giống như các mô hình ngôn ngữ đeo mặt nạ tiêu chuẩn.
Khu vực sử dụng
ELECTRA cũng có thể được sử dụng để phân tích tình cảm, đòi hỏi phải xác định giọng điệu cảm xúc của văn bản.
Với khả năng học hỏi từ cả văn bản ẩn và không che, ELECTRA có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình phân tích tình cảm chính xác hơn, có thể hiểu rõ hơn những nét tinh tế trong ngôn ngữ và mang lại những hiểu biết có ý nghĩa hơn.
7.T5
T5, hay Chuyển văn bản thành văn bản, là một mô hình ngôn ngữ dựa trên trình chuyển đổi ngôn ngữ AI của Google. Nó nhằm thực hiện các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau bằng cách dịch linh hoạt văn bản đầu vào sang văn bản đầu ra.
Làm thế nào nó hoạt động?
T5 được xây dựng trên kiến trúc Transformer và được đào tạo bằng cách sử dụng phương pháp học không giám sát trên một lượng lớn dữ liệu văn bản. T5, không giống như các mô hình ngôn ngữ trước đây, được đào tạo về nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm hiểu ngôn ngữ, trả lời câu hỏi, tóm tắt và dịch thuật.
Điều này cho phép T5 thực hiện nhiều công việc bằng cách tinh chỉnh mô hình trên đầu vào ít nhiệm vụ cụ thể hơn.
T5 sử dụng ở đâu?
T5 có một số ứng dụng tiềm năng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó có thể được sử dụng để tạo chatbot, trợ lý ảo và các hệ thống AI đàm thoại khác có khả năng hiểu và phản hồi đầu vào ngôn ngữ tự nhiên. T5 cũng có thể được sử dụng cho các hoạt động như dịch ngôn ngữ, tóm tắt và hoàn thành văn bản.
T5 được cung cấp mã nguồn mở bởi Google và đã được cộng đồng NLP chấp nhận rộng rãi cho nhiều ứng dụng như phân loại văn bản, trả lời câu hỏi và dịch máy.
8. PaLM
PaLM (Mô hình ngôn ngữ đường dẫn) là một mô hình ngôn ngữ nâng cao được tạo bởi Google AI Language. Nó nhằm cải thiện hiệu suất của các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng đối với các tác vụ ngôn ngữ phức tạp hơn.
Làm thế nào nó hoạt động?
Tương tự như nhiều mô hình ngôn ngữ phổ biến khác như BERT và GPT, PaLM là một mô hình dựa trên biến áp. Tuy nhiên, thiết kế và phương pháp đào tạo của nó làm cho nó khác biệt với các mô hình khác.
Để cải thiện hiệu suất và kỹ năng khái quát hóa, PaLM được đào tạo bằng cách sử dụng mô hình học tập đa tác vụ cho phép mô hình học hỏi đồng thời từ nhiều thử thách.
Chúng ta sử dụng PaLM ở đâu?
Palm có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ NLP, đặc biệt là những nhiệm vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ tự nhiên. Nó hữu ích cho việc phân tích tình cảm, trả lời câu hỏi, lập mô hình ngôn ngữ, dịch máy và nhiều thứ khác.
Để cải thiện kỹ năng xử lý ngôn ngữ của các chương trình và công cụ khác nhau như chatbot, trợ lý ảo và hệ thống nhận dạng giọng nói, nó cũng có thể được thêm vào chúng.
Nhìn chung, PaLM là một công nghệ đầy hứa hẹn với nhiều ứng dụng khả thi do khả năng mở rộng khả năng xử lý ngôn ngữ của nó.
Kết luận
Cuối cùng, quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ, cho phép chúng ta giao tiếp với máy móc theo cách giống con người hơn.
NLP đã phát triển chính xác và hiệu quả hơn bao giờ hết nhờ những đột phá gần đây trong học máy, đáng chú ý là trong việc xây dựng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn như GPT-4, RoBERTa, XLNet, ELECTRA và PaLM.
Khi NLP tiến bộ, chúng ta có thể mong đợi thấy các mô hình ngôn ngữ tinh vi và mạnh mẽ hơn xuất hiện, với khả năng biến đổi cách chúng ta kết nối với công nghệ, giao tiếp với nhau và hiểu được sự phức tạp của ngôn ngữ con người.
Bình luận