Dil Modelleme

Dil Modelleme Nasıl Çalışır?

Özünde, bir dil modeli bir dizi kelimeye bir olasılık atar. İlk yaklaşımlar, bir kelimenin olasılığını önceki 'n-1' kelimeye göre hesaplayan n-gramlar gibi istatistiksel yöntemlere dayanıyordu. Basit olmakla birlikte, bu modeller metindeki uzun menzilli bağımlılıkları yakalamakta zorlanmaktadır. Modern dil modellemesi, Sinir Ağlarını (NN ), özellikle de Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN 'ler) gibi mimarileri ve son zamanlarda Transformatörleri yoğun bir şekilde kullanmaktadır. "Attention Is All You Need" makalesinde tanıtılan Transformers, uzaklıklarına bakılmaksızın bir dizideki farklı kelimelerin önemini tartmak için kendi kendine dikkat gibi mekanizmalar kullanır ve bağlamın çok daha iyi anlaşılmasını sağlar. Bu modellerin eğitimi, büyük metin derlemlerinin işlenmesini, metnin belirteçleştirme yoluyla parçalanmasını ve bu belirteçler için temsillerin(gömme) öğrenilmesini içerir.

Uygunluk ve Uygulamalar

Dil modelleme, insan diliyle etkileşime giren birçok yapay zeka uygulamasına güç veren temel bir teknolojidir. Kelime dizilerini tahmin etme ve anlama yeteneği, onu çeşitli alanlarda paha biçilmez kılmaktadır.

Gerçek dünya uygulamaları şunları içerir:

• Tahmine Dayalı Metin ve Otomatik Tamamlama: Arama motorlarında, e-posta istemcilerinde ve akıllı telefon klavyelerinde bir sonraki kelimeyi önerme veya cümleleri tamamlama.
• Makine Çevirisi: Google Translate gibi hizmetlerin, hedef dildeki en olası kelime dizisini tahmin ederek metni farklı diller arasında çevirmesini sağlamak.
• Konuşma Tanıma: Akustik sinyallere dayalı olarak olası kelime dizilerini tahmin ederek konuşma dilinin metne dönüştürülmesine yardımcı olur.
• Metin Oluşturma: Yaratıcı yazma araçları, özetleme, diyalog sistemleri ve OpenAI'nin ChatGPT'si gibi ChatGPT'lar için temel oluşturuyor.
• Duygu Analizi: Kelime seçimi ve bağlamı analiz ederek metnin altında yatan duyguyu (olumlu, olumsuz, nötr) anlamaya yardımcı olmak.
• Dilbilgisi Düzeltme: Metindeki dilbilgisi hatalarını belirleme ve düzeltmeler önerme.

İlgili Kavramlar

Dil modellemesini anlamak, ilgili terimlere aşina olmayı gerektirir:

• Doğal Dil İşleme (NLP): Dil modelleme, Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), konuşma parçası etiketleme ve soru yanıtlama gibi çeşitli görevleri kapsayan daha geniş NLP alanının bir alt alanıdır. Birçok NLP görevi dil modellerinden yararlanır.
• Büyük Dil Modelleri (LLM'ler): Bunlar, GPT-4 gibi devasa boyutları (milyarlarca parametre) ve muazzam veri kümeleri (Büyük Veri) üzerinde eğitimleri ile karakterize edilen son derece gelişmiş dil modelleridir. LLM' ler, karmaşık görevler için insan benzeri metinleri anlama ve üretme konusunda dikkate değer yetenekler sergiler. Önceden eğitilmiş birçok LLM, aşağıdaki gibi platformlar aracılığıyla kullanılabilir Hugging Face.
• Metin Üretimi: Birbiriyle yakından ilişkili olsa da, metin üretimi dil modellemesinin bir uygulamasıdır. Dil modeli, kelime dizileri için olasılıklar sağlar ve üretim süreci yeni metin üretmek için bu olasılıkları (genellikle örnekleme stratejileri ile) kullanır.
• Çok Modlu Modeller: Bu modeller, dil anlayışını Bilgisayarla Görme (CV) alanındaki görüntüler gibi diğer veri türleriyle bütünleştirir. CLIP gibi modeller, metin ve görüntülerin ortak temsillerini öğrenerek görüntü altyazısı veya görsel soru yanıtlama gibi görevleri mümkün kılar. Dil yeteneklerini potansiyel olarak entegre edenler de dahil olmak üzere çeşitli AI modellerini yönetmek ve dağıtmak için araçlar için Ultralytics HUB 'ı keşfedin.