Nagy nyelvi modellek

Nagy nyelvi modellek (LLM): A legfontosabb módszerek közül a 3 legjobb

A nagy nyelvi modellek a közelmúltban hatalmas előtérbe kerültek, miután rendkívül kompetens használati esetük, a ChatGPT egyik napról a másikra sikert aratott. A ChatGPT és más ChatBotok sikerét látva emberek és szervezetek sokasága vált érdeklődővé az ilyen szoftvereket működtető technológia feltárása iránt.

A nagy nyelvi modellek képezik a gerincét ennek a szoftvernek, amely lehetővé teszi a különféle természetes nyelvi feldolgozási alkalmazások, például a gépi fordítás, a beszédfelismerés, a kérdések megválaszolása és a szövegösszegzés működését. Tudjon meg többet az LLM-ről és arról, hogyan optimalizálhatja azt a legjobb eredmény érdekében.

Mik azok a nagy nyelvi modellek vagy a ChatGPT?

A Large Language Models olyan gépi tanulási modell, amely mesterséges neurális hálózatokat és nagy adattárolókat használ az NLP-alkalmazások működtetéséhez. A nagy mennyiségű adatra való képzés során az LLM képessé válik a természetes nyelv különféle összetettségének megragadására, amelyet tovább hasznosított:

  • Új szöveg generálása
  • A cikkek és szövegrészek összefoglalása
  • Adatok kinyerése
  • A szöveg átírása vagy átfogalmazása
  • Az adatok osztályozása

Az LLM néhány népszerű példája a BERT, a Chat GPT-3 és az XLNet. Ezek a modellek több száz millió szövegre vannak kiképezve, és értékes megoldásokat kínálhatnak minden típusú egyedi felhasználói lekérdezésre.

A nagy nyelvű modellek népszerű használati esetei

Íme néhány az LLM legnépszerűbb és legelterjedtebb felhasználási esetei:

Nagy nyelvű modellek használati esetei

  1. Szöveggenerálás

    A nagy nyelvi modellek mesterséges intelligenciát és számítógépes nyelvészeti ismereteket használnak fel a természetes nyelvű szövegek automatikus generálására, és különféle kommunikatív felhasználói követelmények teljesítésére, mint például cikkek, dalok írása vagy akár a felhasználókkal való csevegés.

  2. Gépi fordítás

    Az LLM-ek bármely két nyelv közötti szöveg fordítására is használhatók. A modellek mély tanulási algoritmusokat, például visszatérő neurális hálózatokat használnak a forrás- és célnyelvek nyelvi szerkezetének megtanulásához. Ennek megfelelően a forrásszöveg célnyelvre történő fordítására szolgálnak.

  3. Content Creation

    Az LLM-ek mára lehetővé tették a gépek számára, hogy koherens és logikus tartalmakat hozzanak létre, amelyek segítségével blogbejegyzéseket, cikkeket és egyéb tartalmakat lehet generálni. A modellek széleskörű mélytanulási tudásukat használják fel a tartalom megértésére és strukturálására, egyedi és olvasható formátumban a felhasználók számára.

  4. Érzelmi elemzés

    Ez a nagy nyelvi modellek izgalmas felhasználási esete, ahol a modellt arra tanítják, hogy azonosítsa és osztályozza az érzelmi állapotokat és érzéseket címkézett szövegben. A szoftver képes észlelni az érzelmeket, például a pozitivitást, a negativitást, a semlegességet és más összetett érzelmeket, amelyek segíthetnek betekintést nyerni a különböző termékekről és szolgáltatásokról szóló vásárlói véleményekbe és értékelésekbe.

  5. Szöveg értése, összefoglalása és osztályozása

    Az LLM-ek gyakorlati keretet biztosítanak az AI-szoftver számára a szöveg és a szövegkörnyezet megértéséhez. Azáltal, hogy a modellt nagy mennyiségű adat megértésére és elemzésére tanítja, az LLM lehetővé teszi az AI-modellek számára, hogy megértsék, összefoglalják, sőt osztályozzák a szöveget különböző formákban és mintákban.

  6. Kérdés megválaszolása

A nagy nyelvi modellek lehetővé teszik a minőségbiztosítási rendszerek számára, hogy pontosan észleljék és válaszoljanak a felhasználó természetes nyelvű lekérdezésére. Ennek a használati esetnek az egyik legnépszerűbb alkalmazása a ChatGPT és a BERT, amelyek elemzik a lekérdezések kontextusát, és nagy szövegtömbben keresnek, hogy releváns válaszokat találjanak a felhasználói lekérdezésekre.

[Olvassa el még: A nyelvi feldolgozás jövője: Nagy nyelvi modellek és példák ]

3 alapvető feltétel az LLM-ek sikeréhez

Az alábbi három feltételnek pontosan teljesülnie kell a hatékonyság növelése és a nagy nyelvű modellek sikeressé tétele érdekében:

  1. Óriási mennyiségű adat jelenléte a modellképzéshez

    Az LLM-nek nagy mennyiségű adatra van szüksége a hatékony és optimális eredményeket biztosító modellek betanításához. Vannak speciális módszerek, mint például a transzfer tanulás és az önfelügyelt előképzés, amelyeket az LLM-ek kihasználnak teljesítményük és pontosságuk javítására.

  2. Neuronrétegek felépítése a modellek összetett mintázatának megkönnyítésére

    A nagy nyelvi modellnek olyan neuronok különböző rétegeit kell tartalmaznia, amelyek speciálisan képzettek az adatok bonyolult mintázatainak megértésére. A mélyebb rétegekben lévő neuronok jobban képesek felfogni az összetett mintákat, mint a sekélyebb rétegek. A modell képes megtanulni a szavak közötti asszociációt, az együtt megjelenő témákat és a beszédrészek közötti kapcsolatot.

  3. LLM-ek optimalizálása felhasználó-specifikus feladatokhoz

    Az LLM-ek a rétegek, a neuronok és az aktiválási funkciók számának változtatásával konfigurálhatók bizonyos feladatokhoz. Például egy modell, amely megjósolja a következő szót a mondatban, általában kevesebb réteget és neuront használ, mint egy olyan modell, amelyet új mondatok létrehozására terveztek.

Népszerű példák nagy nyelvi modellekre

Íme néhány kiemelkedő példa a különböző iparági vertikumokban széles körben használt LLM-ekre:

A nagy nyelvű modellek különböző típusai

Image Source: Adattudomány felé

Következtetés

Az LLM-ek látják az NLP forradalmasításának lehetőségét azáltal, hogy robusztus és pontos nyelvértési képességeket és megoldásokat kínálnak, amelyek zökkenőmentes felhasználói élményt nyújtanak. Az LLM-ek hatékonyabbá tétele érdekében azonban a fejlesztőknek jó minőségű beszédadatokat kell felhasználniuk, hogy pontosabb eredményeket hozzanak létre, és rendkívül hatékony AI-modelleket állítsanak elő.

A Shaip az egyik vezető mesterséges intelligencia-technológiai megoldás, amely a beszédadatok széles skáláját kínálja több mint 50 nyelven és többféle formátumban. Tudjon meg többet az LLM-ről, és kérjen útmutatást projektjeihez Shaip szakértők ma.

Közösségi megosztás