Mô hình hóa ngôn ngữ
Khám phá cách mô hình hóa ngôn ngữ hỗ trợ các ứng dụng NLP và AI như tạo văn bản, dịch máy và nhận dạng giọng nói bằng các kỹ thuật tiên tiến.
Mô hình hóa ngôn ngữ là một nhiệm vụ cơ bản trong Trí tuệ Nhân tạo (AI) và là một thành phần cốt lõi của Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) . Nó bao gồm việc phát triển các mô hình có thể dự đoán khả năng xuất hiện của một chuỗi từ. Về cơ bản, một mô hình ngôn ngữ học các mẫu, ngữ pháp và ngữ cảnh của một ngôn ngữ từ một lượng lớn dữ liệu văn bản. Điều này cho phép nó xác định xác suất một từ nhất định xuất hiện tiếp theo trong câu. Ví dụ, với cụm từ "con mèo ngồi trên", một mô hình ngôn ngữ được đào tạo tốt sẽ gán xác suất cao cho từ "thảm" và xác suất rất thấp cho từ "khoai tây". Khả năng dự đoán này là nền tảng cho nhiều ứng dụng AI dựa trên ngôn ngữ.
Mô hình hóa ngôn ngữ hoạt động như thế nào?
Mô hình hóa ngôn ngữ là một nhiệm vụ trong Học máy (ML), trong đó một mô hình được huấn luyện để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Quá trình này bắt đầu bằng cách cung cấp cho mô hình các tập dữ liệu văn bản khổng lồ, chẳng hạn như nội dung của Wikipedia hoặc một bộ sưu tập sách lớn. Bằng cách phân tích dữ liệu này, mô hình sẽ học được các mối quan hệ thống kê giữa các từ.
Các mô hình ngôn ngữ hiện đại phụ thuộc rất nhiều vào Học Sâu (DL) và thường được xây dựng bằng kiến trúc Mạng Nơ-ron (NN) . Kiến trúc Transformer , được giới thiệu trong bài báo "Attention Is All You Need", đã mang tính cách mạng đặc biệt. Kiến trúc này sử dụng cơ chế chú ý cho phép mô hình cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau trong văn bản đầu vào, cho phép nó nắm bắt các mối quan hệ phụ thuộc phức tạp, dài hạn và hiểu ngữ cảnh hiệu quả hơn. Quá trình huấn luyện của mô hình bao gồm việc điều chỉnh các trọng số nội tại của mô hình để giảm thiểu sự khác biệt giữa dự đoán của nó và chuỗi văn bản thực tế trong dữ liệu huấn luyện, một quá trình được tối ưu hóa bằng cách sử dụng lan truyền ngược .
Ứng dụng thực tế của mô hình ngôn ngữ
Khả năng của mô hình ngôn ngữ đã dẫn đến việc tích hợp chúng vào nhiều công nghệ mà chúng ta sử dụng hàng ngày.
- Dự đoán văn bản và Tự động hoàn thành : Khi bàn phím điện thoại thông minh của bạn gợi ý từ tiếp theo khi bạn nhập, nó đang sử dụng một mô hình ngôn ngữ. Bằng cách phân tích chuỗi các từ bạn đã viết, nó sẽ dự đoán từ có khả năng xuất hiện tiếp theo cao nhất, giúp tăng tốc độ giao tiếp. Công nghệ này là một tính năng cốt lõi của các hệ thống như Gboard của Google .
- Dịch máy : Các dịch vụ như Google Dịch và DeepL sử dụng các mô hình ngôn ngữ phức tạp để dịch văn bản giữa các ngôn ngữ. Chúng không chỉ thực hiện thay thế từng từ; thay vào đó, chúng phân tích ý nghĩa và cấu trúc của văn bản nguồn để tạo ra bản dịch đúng ngữ pháp và chính xác về mặt ngữ cảnh sang ngôn ngữ đích. Đây là một ứng dụng của mô hình chuỗi-sang-chuỗi .
- Tạo và Tóm tắt Nội dung : Mô hình ngôn ngữ được sử dụng để tạo văn bản , nơi chúng có thể viết bài báo, email hoặc câu chuyện sáng tạo. Chúng cũng hỗ trợ các công cụ tóm tắt văn bản , giúp cô đọng các tài liệu dài thành các bản tóm tắt ngắn gọn, và là cốt lõi của các chatbot tương tác.
Các khái niệm liên quan
Sẽ rất hữu ích khi phân biệt mô hình ngôn ngữ với các thuật ngữ liên quan:
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Mô hình hóa ngôn ngữ là một lĩnh vực phụ hoặc nhiệm vụ cốt lõi trong NLP. NLP là lĩnh vực rộng hơn liên quan đến việc cho phép máy tính xử lý, phân tích và hiểu ngôn ngữ của con người nói chung. Hãy xem tổng quan về NLP của chúng tôi.
- Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) : Về cơ bản, đây là những mô hình ngôn ngữ rất lớn và mạnh mẽ, thường được xây dựng bằng kiến trúc Transformer và được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ, thường tận dụng các nguyên tắc Dữ liệu Lớn . Ví dụ bao gồm các mô hình như GPT-4 và BERT . LLM thường được coi là Mô hình Nền tảng , một khái niệm được Trung tâm Nghiên cứu Mô hình Nền tảng (CRFM) của Đại học Stanford trình bày chi tiết.
- Thị giác máy tính (CV) : Trong khi các mô hình ngôn ngữ xử lý văn bản, CV tập trung vào việc cho phép máy diễn giải và hiểu thông tin trực quan từ hình ảnh và video. Các nhiệm vụ bao gồm phát hiện đối tượng , phân loại hình ảnh và phân đoạn hình ảnh , thường được xử lý bởi các mô hình như Ultralytics YOLO . Giao điểm của các lĩnh vực này được khám phá trong Mô hình đa phương thức và Mô hình ngôn ngữ thị giác , xử lý cả dữ liệu văn bản và hình ảnh. Các nền tảng như Ultralytics HUB hợp lý hóa việc đào tạo và triển khai nhiều mô hình AI khác nhau, bao gồm cả các mô hình cho nhiệm vụ thị giác. Bạn có thể khám phá nhiều nhiệm vụ CV khác nhau được Ultralytics hỗ trợ .