Што такое вялікія лінгвістычныя мадэлі?
Вялікія лінгвістычныя мадэлі з'яўляюцца значным развіццём у галіне штучнага інтэлекту (AI) і набылі вядомасць у розных прыкладаннях, уключаючы апрацоўку натуральнай мовы (NLP) і машынны пераклад. Гэтыя мадэлі прызначаны для разумення і стварэння тэксту, падобнага на чалавека, з выкарыстаннем велізарных аб'ёмаў навучальных даных і перадавых метадаў машыннага навучання. У гэтым адказе мы разгледзім канцэпцыю вялікіх лінгвістычных мадэляў, іх архітэктуру, працэс навучання і ўплыў, які яны аказваюць на прыкладанні штучнага інтэлекту.
Па сутнасці, вялікія лінгвістычныя мадэлі - гэта мадэлі глыбокага навучання, якія выкарыстоўваюць трансфарматарныя архітэктуры, такія як папулярная мадэль двухнакіраванага кадавальніка ад Transformers (BERT). Гэтыя мадэлі складаюцца з некалькіх слаёў механізмаў самакіравання, якія дазваляюць ім фіксаваць кантэкстныя адносіны паміж словамі ў сказе або дакуменце. Механізм самакіравання дазваляе мадэлі прысвойваць розным словам розную вагу на аснове іх рэлевантнасці адно да аднаго, дазваляючы больш тонкае разуменне ўваходнага тэксту.
Працэс навучання для вялікіх лінгвістычных мадэляў уключае два ключавыя этапы: папярэдняе навучанне і тонкую наладу. Падчас папярэдняга навучання мадэль падвяргаецца ўздзеянню шырокага корпуса тэкставых даных, такіх як кнігі, артыкулы і вэб-старонкі, без нагляду. Мэта складаецца ў тым, каб вывучыць статыстычныя ўласцівасці мовы і пабудаваць агульнае разуменне мовы. Гэты этап папярэдняга навучання часта патрабуе значных вылічальных рэсурсаў і часу з-за велізарнага маштабу даных навучання.
Пасля папярэдняга навучання мадэль наладжваецца на канкрэтныя наступныя задачы, такія як аналіз настрояў або адказы на пытанні, з выкарыстаннем пазначаных набораў даных. Дакладная налада дапамагае мадэлі адаптаваць сваё агульнае разуменне мовы да канкрэтных нюансаў і патрабаванняў мэтавай задачы. Такі падыход да пераноснага навучання дазваляе вялікім лінгвістычным мадэлям дасягнуць уражлівай прадукцыйнасці нават з абмежаванымі пазначанымі навучальнымі дадзенымі.
Уплыў вялікіх лінгвістычных мадэляў на прыкладанні штучнага інтэлекту вельмі значны. Яны зрабілі рэвалюцыю ў галіне НЛП, дазволіўшы больш дакладнае разуменне мовы з улікам кантэксту. Напрыклад, вялікія лінгвістычныя мадэлі значна палепшылі якасць сістэм машыннага перакладу, улічваючы тонкасці і нюансы розных моў. Яны таксама палепшылі сістэмы аналізу пачуццяў, што дазваляе больш дакладна вызначаць эмоцыі і меркаванні, выказаныя ў тэксце.
Больш за тое, вялікія лінгвістычныя мадэлі спрыялі прагрэсу ў чат-ботах і віртуальных памочніках. Выкарыстоўваючы гэтыя мадэлі, распрацоўшчыкі могуць ствараць больш гутарковыя і кантэкстна-свядомыя сістэмы штучнага інтэлекту, якія могуць разумець і ствараць чалавечыя тэкставыя адказы. Гэта прывяло да паляпшэння карыстальніцкага досведу і пашырэння выкарыстання віртуальных памочнікаў на базе штучнага інтэлекту ў розных сферах, такіх як служба падтрымкі кліентаў і асабістыя памочнікі.
Вялікія лінгвістычныя мадэлі - гэта магутныя мадэлі штучнага інтэлекту, якія выкарыстоўваюць трансфармацыйныя архітэктуры і шырокія навучальныя даныя для дасягнення пашыраных магчымасцей разумення мовы і генерацыі. Іх уплыў на НЛП і звязаныя з ім прыкладанні быў значным, што дазволіла зрабіць больш дакладны машынны пераклад, аналіз настрояў і размоўныя сістэмы штучнага інтэлекту. Паколькі даследаванні ІІ працягваюць развівацца, чакаецца, што вялікія лінгвістычныя мадэлі будуць гуляць важную ролю ў далейшым пашырэнні магчымасцей сістэм ІІ.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Як мадэлі Keras замяняюць ацэнкі TensorFlow?
- Як наладзіць канкрэтнае асяроддзе Python з дапамогай нататніка Jupyter?
- Як выкарыстоўваць TensorFlow Serving?
- Што такое Classifier.export_saved_model і як ім карыстацца?
- Чаму рэгрэсія часта выкарыстоўваецца ў якасці прадказальніка?
- Ці з'яўляюцца множнікі Лагранжа і метады квадратычнага праграмавання актуальнымі для машыннага навучання?
- Ці можна ў працэсе машыннага навучання выкарыстоўваць больш за адну мадэль?
- Ці можа машыннае навучанне адаптаваць, які алгарытм выкарыстоўваць у залежнасці ад сцэнарыя?
- Які самы просты шлях да навучання і разгортвання найбольш базавай дыдактычнай мадэлі штучнага інтэлекту на платформе Google AI з выкарыстаннем бясплатнага ўзроўню/пробнай версіі з выкарыстаннем кансолі графічнага інтэрфейсу пакрокава для абсалютнага пачаткоўца без вопыту праграмавання?
- Як практычна навучыць і разгарнуць простую мадэль штучнага інтэлекту на платформе Google Cloud AI праз графічны інтэрфейс кансолі GCP у пакрокавым кіраўніцтве?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning