Dil Modelleme

Dil Modelleme Nasıl Çalışır?

Dil modelleri, üzerinde eğitildikleri metin verilerindeki kalıpları, dilbilgisini ve bağlamsal ilişkileri analiz ederek çalışır. İlk yaklaşımlar, bir kelimenin olasılığını önceki 'n' kelimeye göre hesaplayan n-gramlar gibi istatistiksel yöntemlere dayanıyordu. Yararlı olmakla birlikte, bu yöntemler genellikle uzun menzilli bağımlılıklar ve daha derin anlamsal anlamları yakalamakta zorlanıyordu.

Derin öğrenmenin (DL) ortaya çıkışı, dil modellemesini önemli ölçüde geliştirmiştir. Sinir ağı (NN) mimarileri, örneğin:

• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler): Colah'ın bu blog yazısında iyi bir şekilde açıklanan dahili bir durumu veya belleği koruyarak işlem dizileri.
• Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM): Uzun dizileri işlemek ve kaybolan gradyan sorununu hafifletmek için daha donanımlı gelişmiş bir RNN türü.
• Transformers: Dikkat mekanizmalarından, özellikle de modelin girdi dizisindeki farklı kelimelerin önemini mesafelerine bakmaksızın tartmasına izin veren öz dikkatten yararlanın."Attention Is All You Need" adlı ufuk açıcı makalede tanıtılan bu mimari, en gelişmiş modellerin temelini oluşturmaktadır.

Bu nöral modeller tipik olarak aşağıdaki gibi çerçeveler kullanılarak eğitilir PyTorch veya TensorFlowgeri yayılım gibi tekniklerle karmaşık dilbilimsel özellikleri öğrenerek büyük metin derlemleri üzerinde çalışmaktadır.

Dil Modelleme Uygulamaları

Kelime dizilerini tahmin etme ve anlama yeteneği, dil modellemesini inanılmaz derecede çok yönlü hale getirir. İşte bazı temel uygulamalar:

• Tahmine Dayalı Metin ve Otomatik Tamamlama: Akıllı telefon klavyeniz bir sonraki kelimeyi önerdiğinde veya arama motorunuz sorgunuzu tamamladığında, dil modelleri iş başındadır ve o ana kadarki girdilere dayanarak en olası devamı tahmin eder. Bu, Google'ın Smart Compose gibi araçlarında görüldüğü gibi kullanıcı deneyimini ve yazma hızını artırır.
• Makine Çevirisi: Google Translate gibi araçlar, metinleri diller arasında doğru ve akıcı bir şekilde çevirmek için genellikle diziden diziye modellere dayanan sofistike dil modelleri kullanır. Modeller diller arasındaki hizalamaları öğrenir ve anlamı ve gramer yapısını koruyan çeviriler üretir. Daha fazlası için Makine Çevirisi sözlüğü girişine bakın.
• Konuşma Tanıma: Konuşulan dili metne dönüştürmek, ses girdisine karşılık gelen en olası kelime dizisini tahmin etmeyi içerir ve Apple'ın Siri'si gibi teknolojilere güç verir.
• Metin Oluşturma: Makaleler, özetler, diyalog sistemleri(Chatbot'lar) ve yaratıcı yazılar için insan benzeri metinler oluşturma.
• Duygu Analizi: Bir metinde ifade edilen duygusal tonu (olumlu, olumsuz, nötr) belirleme, genellikle müşteri yorumlarını veya sosyal medyayı analiz etmek için kullanılır.
• Soru Yanıtlama: Allen Institute for AI tarafından geliştirilen sistemler gibi, doğal dilde sorulan soruları anlamak ve belirli bir bağlam veya bilgi tabanına dayalı olarak ilgili yanıtlar sağlamak.

İlgili Kavramlar

Dil modellemesini ilgili terimlerden ayırmak faydalı olacaktır:

• Doğal Dil İşleme (NLP): Dil modelleme, NLP içinde bir alt alan veya temel görevdir. NLP, bilgisayarların genel olarak insan dilini işlemesini, analiz etmesini ve anlamasını sağlamakla ilgilenen daha geniş bir alandır. NLP'ye genel bakışımıza göz atın.
• Büyük Dil Modelleri (LLM'ler): Bunlar esasen çok büyük ve güçlü dil modelleridir, genellikle Transformer mimarisi kullanılarak oluşturulur ve muazzam veri kümeleri üzerinde eğitilir (genellikle Büyük Veri ilkelerinden yararlanılır). Örnekler arasında GPT-4 ve BERT gibi modeller bulunmaktadır. LLM'ler genellikle Stanford'un Temel Modeller Araştırma Merkezi (CRFM) tarafından detaylandırılan bir kavram olan Temel Modeller olarak kabul edilir.
• Bilgisayarla Görme (CV): Dil modelleri metinleri işlerken, CV makinelerin görüntü ve videolardan görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlamaya odaklanır. Görevler arasında nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve görüntü segmentasyonu yer alır ve genellikle aşağıdaki gibi modeller tarafından ele alınır Ultralytics YOLO. Bu alanların kesişimi, hem metin hem de görsel verileri işleyen Çok Modlu Model ler ve Görme Dili Modellerinde araştırılmaktadır. Ultralytics HUB gibi platformlar, görme görevleri için olanlar da dahil olmak üzere çeşitli yapay zeka modellerinin eğitimini ve dağıtımını kolaylaştırır. Ultralytics tarafından desteklenen çeşitli CV görevlerini keşfedebilirsiniz.