Suuret kielimallit

Suuret kielimallit (LLM): 3 tärkeintä menetelmää

Suuret kielimallit ovat viime aikoina nousseet valtavasti, kun niiden erittäin pätevä käyttötapaus ChatGPT:stä tuli yhdessä yössä menestys. Nähdessään ChatGPT:n ja muiden ChatBottien menestyksen monet ihmiset ja organisaatiot ovat kiinnostuneet tutkimaan teknologiaa, jolla tällaisia ​​ohjelmistoja voidaan käyttää.

Suuret kielimallit ovat tämän ohjelmiston selkäranka, joka mahdollistaa erilaisten luonnollisen kielenkäsittelysovellusten, kuten konekääntämisen, puheentunnistuksen, kysymyksiin vastaamisen ja tekstin yhteenvedon, käytön. Anna meidän oppia lisää LLM:stä ja kuinka voit optimoida sen parhaiden tulosten saavuttamiseksi.

Mitä ovat suuret kielimallit tai ChatGPT?

Suuret kielimallit ovat koneoppimismalleja, jotka hyödyntävät keinotekoisia hermoverkkoja ja suuria tietosiiloja NLP-sovelluksiin. Harjoiteltuaan suuria tietomääriä, LLM saa kyvyn kaapata erilaisia ​​​​luonnollisen kielen monimutkaisia ​​osia, joita se käytti edelleen:

  • Uuden tekstin luominen
  • Yhteenveto artikkeleista ja kohdista
  • Tietojen purkaminen
  • Tekstin uudelleenkirjoittaminen tai sanamuoto
  • Tietojen luokitus

Joitakin suosittuja esimerkkejä LLM:stä ovat BERT, Chat GPT-3 ja XLNet. Nämä mallit on koulutettu satoihin miljooniin teksteihin, ja ne voivat tarjota hyödyllisiä ratkaisuja kaikentyyppisiin käyttäjien kyselyihin.

Suurten kielimallien suosittuja käyttötapauksia

Tässä on joitain LLM:n suosituimmista ja yleisimmistä käyttötapauksista:

Isojen kielimallien käyttötapaukset

  1. Tekstin luominen

    Suuret kielimallit hyödyntävät tekoälyä ja laskennallista lingvistiikkaa luomaan automaattisesti luonnollisen kielen tekstejä ja täyttämään erilaisia ​​kommunikatiivisia käyttäjien tarpeita, kuten artikkeleiden, kappaleiden kirjoittamista tai jopa keskustelua käyttäjien kanssa.

  2. Konekäännös

    LLM:itä voidaan käyttää myös tekstin kääntämiseen kahden kielen välillä. Mallit hyödyntävät syväoppimisalgoritmeja, kuten toistuvia hermoverkkoja, oppiakseen lähde- ja kohdekielten kielirakenteen. Vastaavasti niitä käytetään lähdetekstin kääntämiseen kohdekielelle.

  3. Sisällön luominen

    LLM:t ovat nyt tehneet koneille mahdolliseksi luoda yhtenäistä ja loogista sisältöä, jota voidaan käyttää blogitekstien, artikkelien ja muun sisällön luomiseen. Mallit hyödyntävät laajaa syväoppimisen osaamistaan ​​ymmärtääkseen ja jäsentääkseen sisältöä ainutlaatuisessa ja käyttäjien luettavassa muodossa.

  4. Aistien analyysi

    Se on jännittävä suurten kielimallien käyttötapaus, jossa mallia on koulutettu tunnistamaan ja luokittelemaan tunnetiloja ja tunteita merkityssä tekstissä. Ohjelmisto voi havaita tunteita, kuten positiivisuuden, negatiivisuuden, neutraalisuuden ja muita monimutkaisia ​​tunteita, jotka voivat auttaa saamaan käsityksen asiakkaiden mielipiteistä ja arvosteluista eri tuotteista ja palveluista.

  5. Tekstin ymmärtäminen, yhteenveto ja luokittelu

    LLM:t tarjoavat käytännöllisen kehyksen tekoälyohjelmistolle tekstin ja sen kontekstin ymmärtämiseen. Kouluttamalla mallia ymmärtämään ja analysoimaan suuria datakasoja, LLM mahdollistaa tekoälymallien ymmärtämisen, yhteenvedon ja jopa luokittelun eri muodoissa ja malleissa.

  6. Kysymykseen vastaaminen

Suurien kielimallien avulla laadunvarmistusjärjestelmät voivat havaita tarkasti käyttäjän luonnollisen kielen kyselyt ja vastata niihin. Yksi tämän käyttötapauksen suosituimmista sovelluksista on ChatGPT ja BERT, jotka analysoivat kyselyn kontekstia ja etsivät laajasta tekstijoukosta löytääkseen osuvia vastauksia käyttäjien kyselyihin.

[Lue myös: Kielenkäsittelyn tulevaisuus: suuret kielimallit ja esimerkit ]

3 olennaista edellytystä, jotta LLM:t menestyvät

Seuraavat kolme ehtoa on täytettävä tarkasti tehokkuuden parantamiseksi ja suurten kielimallien onnistumiseksi:

  1. Valtava määrä dataa mallikoulutukseen

    LLM tarvitsee suuria tietomääriä kouluttaakseen malleja, jotka tarjoavat tehokkaita ja optimaalisia tuloksia. On olemassa erityisiä menetelmiä, kuten siirto-oppiminen ja itseohjattu esikoulutus, joita LLM:t hyödyntävät parantaakseen suorituskykyään ja tarkkuuttaan.

  2. Rakenna neuronikerroksia helpottamaan monimutkaisia ​​malleja

    Suuren kielimallin tulee sisältää erilaisia ​​hermosolujen kerroksia, jotka on erityisesti koulutettu ymmärtämään datan monimutkaisia ​​kuvioita. Syvissä kerroksissa olevat neuronit ymmärtävät paremmin monimutkaisia ​​kuvioita kuin matalammat kerrokset. Malli voi oppia sanojen välisen yhteyden, yhdessä esiintyvien aiheiden ja puheenosien välisen suhteen.

  3. LLM:ien optimointi käyttäjäkohtaisia ​​tehtäviä varten

    LLM:itä voidaan säätää tiettyjä tehtäviä varten muuttamalla kerrosten, hermosolujen ja aktivointitoimintojen määrää. Esimerkiksi malli, joka ennustaa lauseen seuraavan sanan, käyttää yleensä vähemmän kerroksia ja hermosoluja kuin malli, joka on suunniteltu luomaan uusia lauseita tyhjästä.

Suosittuja esimerkkejä suurista kielimalleista

Tässä on muutamia merkittäviä esimerkkejä LLM:istä, joita käytetään laajalti eri toimialoilla:

Eri tyyppisiä suuria kielimalleja

Image Source: Kohti datatieteitä

Yhteenveto

LLM:t näkevät potentiaalin mullistaa NLP tarjoamalla vankat ja tarkat kielen ymmärtämisominaisuudet ja ratkaisut, jotka tarjoavat saumattoman käyttökokemuksen. Tehdäkseen LLM:istä tehokkaampia kehittäjien on kuitenkin hyödynnettävä korkealaatuista puhedataa tuottaakseen tarkempia tuloksia ja tuottaakseen erittäin tehokkaita tekoälymalleja.

Shaip on yksi johtavista tekoälyteknologiaratkaisuista, jotka tarjoavat laajan valikoiman puhedataa yli 50 kielellä ja useissa eri muodoissa. Lue lisää LLM:stä ja hanki ohjeita projekteihisi Shaipin asiantuntijat tänään.

Sosiaalinen osuus