Големите езикови модели наскоро придобиха огромна известност, след като техният изключително компетентен случай на използване ChatGPT се превърна в успех за една нощ. Виждайки успеха на ChatGPT и други ChatBotове, множество хора и организации се заинтересуваха от изследването на технологията, която захранва такъв софтуер.
Големите езикови модели са гръбнакът зад този софтуер, който позволява работата на различни приложения за обработка на естествен език като машинен превод, разпознаване на реч, отговаряне на въпроси и обобщаване на текст. Нека научим повече за LLM и как можете да го оптимизирате за най-добри резултати.
Какво представляват големите езикови модели или ChatGPT?
Големите езикови модели са модел за машинно обучение, който използва изкуствени невронни мрежи и големи силози от данни за захранване на NLP приложения. След обучение върху големи количества данни LLM придобива способността да улавя различни сложности на естествения език, които допълнително използва за:
- Генериране на нов текст
- Резюмиране на статии и пасажи
- Извличане на данни
- Пренаписване или перифразиране на текста
- Класификация на данните
Някои популярни примери за LLM са BERT, Chat GPT-3 и XLNet. Тези модели са обучени върху стотици милиони текстове и могат да осигурят полезни решения за всички видове отделни потребителски заявки.
Популярни случаи на използване на големи езикови модели
Ето някои от най-добрите и най-разпространените случаи на използване на LLM:
Генериране на текст
Големите езикови модели използват изкуствен интелект и познания по компютърна лингвистика, за да генерират автоматично текстове на естествен език и да изпълняват различни комуникативни потребителски изисквания като писане на статии, песни или дори чат с потребителите.
Машинен превод
LLM могат също да се използват за превод на текст между всеки два езика. Моделите използват алгоритми за дълбоко обучение, като повтарящи се невронни мрежи, за да научат езиковата структура на изходния и целевия език. Съответно те се използват за превод на изходния текст на целевия език.
Създаване на съдържание
LLM вече направиха възможно машините да създават съгласувано и логично съдържание, което може да се използва за генериране на публикации в блогове, статии и други форми на съдържание. Моделите използват обширните си знания за задълбочено обучение, за да разберат и структурират съдържанието в уникален и четим формат за потребителите.
Анализ на чувството
Това е вълнуващ случай на използване на големи езикови модели, при който моделът е обучен да идентифицира и класифицира емоционални състояния и чувства в етикетиран текст. Софтуерът може да разпознае емоции като позитивност, негативност, неутралност и други сложни чувства, които могат да помогнат за получаване на представа за мненията и отзивите на клиентите за различни продукти и услуги.
Разбиране, обобщаване и класифициране на текст
LLM предоставят практическа рамка за софтуера с изкуствен интелект за разбиране на текста и неговия контекст. Чрез обучение на модела да разбира и анализира големи купчини данни, LLM позволява на AI моделите да разбират, обобщават и дори класифицират текст в различни форми и модели.
Отговор на въпрос
Големите езикови модели позволяват на QA системите да откриват точно и да отговарят на заявка на естествения език на потребителя. Едни от най-популярните приложения за този случай на използване са ChatGPT и BERT, които анализират контекста на заявка и търсят в голям корпус от текстове, за да намерят подходящи отговори на потребителски запитвания.
[Прочетете също: Бъдещето на езиковата обработка: големи езикови модели и примери ]
3 основни условия, за да направите LLM успешни
Следните три условия трябва да бъдат точно изпълнени, за да повишите ефективността и да направите вашите големи езикови модели успешни:
Наличие на огромни количества данни за обучение на модели
LLM се нуждае от големи количества данни, за да обучи модели, които осигуряват ефективни и оптимални резултати. Съществуват специфични методи, като трансферно обучение и предварително самоконтролирано обучение, които LLM използват, за да подобрят своята производителност и точност.
Изграждане на слоеве от неврони за улесняване на сложни модели към моделите
Големият езиков модел трябва да включва различни слоеве от неврони, специално обучени да разбират сложните модели в данните. Невроните в по-дълбоките слоеве могат по-добре да разберат сложни модели, отколкото по-плитките слоеве. Моделът може да научи връзката между думите, темите, които се появяват заедно, и връзката между частите на речта.
Оптимизиране на LLM за специфични за потребителя задачи
LLMs могат да бъдат променени за конкретни задачи чрез промяна на броя на слоевете, невроните и функциите за активиране. Например, модел, който предвижда следващата дума в изречението, обикновено използва по-малко слоеве и неврони от модел, предназначен за генериране на нови изречения от нулата.
Популярни примери за големи езикови модели
Ето няколко видни примера за LLMs, използвани широко в различни индустриални вертикали:
Изображение Източник: Към науката за данните
Заключение
Магистърите по управление на обучението виждат потенциала да революционизират НЛП чрез предоставяне на стабилни и точни възможности за разбиране на езика и решения, които осигуряват безпроблемно потребителско изживяване. Въпреки това, за да направят LLMs по-ефективни, разработчиците трябва да използват висококачествени речеви данни, за да генерират по-точни резултати и да създадат високоефективни AI модели.
Shaip е едно от водещите технологични решения за AI, които предлагат широка гама от речеви данни на над 50 езика и множество формати. Научете повече за LLM и вземете насоки за вашите проекти от Shaip експерти днес.
