В области искусственного интеллекта обработка естественного языка (NLP) широко признана как наиболее важный инструмент для чтения, расшифровки, понимания и понимания человеческого языка. С помощью NLP машины могут впечатляюще имитировать человеческий интеллект и способности, от предсказания текста до анализа настроений и распознавания речи.

Что такое обработка естественного языка?

Языковые модели играют решающую роль в разработке приложений НЛП. Тем не менее, создание сложных языковых моделей НЛП с нуля занимает много времени. По этой причине исследователи и разработчики ИИ и машинного обучения доверяют предварительно обученным языковым моделям. Трансферное обучение — это метод, используемый для обучения моделей, которые выполняют задачу с использованием набора данных, обученного на другом наборе данных. Затем новый набор данных используется для перепрофилирования модели для выполнения различных функций НЛП.

Предобученные модели: чем они полезны?

  • Затем мы можем использовать эту предварительно обученную модель для решения нашей собственной задачи НЛП вместо создания модели с нуля.
  • Предварительно обученные модели предназначены для решения конкретных задач и требуют тонкой настройки, поэтому они экономят много времени и вычислительных ресурсов по сравнению с написанием новой языковой модели.

Языковые модели НЛП доступны в нескольких предварительно обученных категориях в зависимости от их функции.

01. BERT (представление двунаправленного кодировщика от трансформаторов)

BERT — это метод, разработанный Google для предварительного обучения НЛП. Для понимания языка он опирается на новую архитектуру нейронной сети, называемую Transformer. Технология была разработана для решения проблемы нейронного машинного перевода или преобразования последовательности. В результате он хорошо подходит для любой задачи, которая преобразует входные последовательности в выходные последовательности, такие как распознавание речи, преобразование текста в речь и т. д.

Изначально преобразователь содержит два механизма: кодировщик, считывающий вводимый текст, и декодер, создающий предсказания. С помощью BERT можно создавать языковые модели. До сих пор использовался только механизм кодировщика.

11 задач NLP могут быть эффективно выполнены с использованием алгоритма BERT. Для обучения использовался набор данных из 800 миллионов слов из BookCorpus и 2500 миллионов слов из Википедии. Эффективность BERT подтверждается поиском Google, который является одним из лучших примеров. BERT используется для прогнозирования текста в других приложениях Google, таких как Google Docs и Gmail Smart Compose.

02. RoBERTa (надежно оптимизированный подход к обучению BERT)

Метод RoBERTa представляет собой оптимизированный способ предварительной подготовки самоконтролируемого алгоритма обработки естественного языка. Изучая и прогнозируя намеренно скрытые разделы текста, система строит свою языковую модель на основе стратегии маскирования языка BERT.

В RoBERTa параметры изменены. Например, при обучении используются более крупные мини-пакеты, следующее предложение больше не является целью предварительного обучения в BERT и т. д. Предварительно обученные модели, такие как RoBERTa, превосходно справляются со всеми задачами в тесте General Language Understanding Evaluation (GLUE) и идеально подходят для учебных задач НЛП, таких как определение вопросов, анализ диалогов и категоризация документов.

03. GPT-3 от OpenAI

С GPT-3 вы можете выполнять перевод, отвечать на вопросы, создавать стихи, выполнять задачи на закрытие, а также расшифровывать слова на лету. В результате последних достижений GPT-3 также используется для генерации кодов и написания новостных статей.

Статистикой между разными словами может управлять GT-3. В модели более 175 миллиардов параметров, которые извлекаются из 45 ТБ текста. Таким образом, это одна из самых больших предварительно обученных моделей обработки естественного языка.

Преимущество GPT-3 заключается в том, что последующие задачи можно решать без тонкой настройки. Модель можно перепрограммировать с помощью API «ввода и вывода текста», который позволяет разработчикам писать инструкции.

04. АЛЬБЕРТ

С увеличением размера предварительно обученных языковых моделей последующие задачи становятся более точными. Однако увеличенный размер модели приводит к замедлению времени обучения, а также к ограничениям памяти GPU/TPU. Google разработал облегченную версию BERT (представления двунаправленного кодировщика от трансформаторов) для решения этой проблемы. Для снижения его параметров использовались две методики:

  • Параметризированные вложения: здесь скрытые слои и вложения словаря измеряются отдельно.
  • Совместное использование параметров между уровнями. Это предотвращает увеличение количества параметров по мере роста сети.

При использовании этих методов потребление памяти снижается, а скорость обучения модели увеличивается. Эта потеря является ограничением BERT в отношении когерентности между предложениями из-за самоконтролируемой потери ALBERT для предсказания порядка предложений.

ПОДРОБНЕЕ