Mô hình hóa ngôn ngữ

Mô hình ngôn ngữ hoạt động như thế nào

Các mô hình ngôn ngữ hoạt động bằng cách phân tích các mẫu, ngữ pháp và mối quan hệ theo ngữ cảnh trong dữ liệu văn bản mà chúng được đào tạo. Các phương pháp tiếp cận ban đầu dựa trên các phương pháp thống kê như n-gram , tính toán xác suất của một từ dựa trên 'n' từ trước đó. Mặc dù hữu ích, nhưng các phương pháp này thường gặp khó khăn với các phụ thuộc tầm xa và nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa sâu hơn.

Sự ra đời của học sâu (DL) đã thúc đẩy đáng kể mô hình hóa ngôn ngữ. Kiến trúc mạng nơ-ron (NN) , chẳng hạn như:

• Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) : Xử lý chuỗi bằng cách duy trì trạng thái hoặc bộ nhớ bên trong, được giải thích rõ trong bài đăng trên blog Colah này .
• Bộ nhớ dài hạn ngắn (LSTM) : Một loại RNN tiên tiến được trang bị tốt hơn để xử lý các chuỗi dài và giảm thiểu vấn đề biến mất độ dốc .
• Transformers : Sử dụng các cơ chế chú ý , đặc biệt là tự chú ý , cho phép mô hình cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau trong chuỗi đầu vào bất kể khoảng cách của chúng. Kiến trúc này, được giới thiệu trong bài báo có tính chất nền tảng " Attention Is All You Need ", hỗ trợ hầu hết các mô hình tiên tiến.

Các mô hình nơ-ron này thường được đào tạo bằng các khuôn khổ như PyTorch hoặc TensorFlow trên các tập hợp văn bản lớn, học các đặc điểm ngôn ngữ phức tạp thông qua các kỹ thuật như truyền ngược .

Ứng dụng của mô hình ngôn ngữ

Khả năng dự đoán và hiểu chuỗi từ làm cho mô hình ngôn ngữ trở nên cực kỳ linh hoạt. Sau đây là một số ứng dụng chính:

• Văn bản dự đoán và Tự động hoàn thành: Khi bàn phím điện thoại thông minh của bạn gợi ý từ tiếp theo hoặc công cụ tìm kiếm hoàn tất truy vấn của bạn, các mô hình ngôn ngữ sẽ hoạt động, dự đoán khả năng tiếp tục nhiều nhất dựa trên thông tin đầu vào cho đến nay. Điều này nâng cao trải nghiệm người dùng và tốc độ nhập, như được thấy trong các công cụ như Smart Compose của Google .
• Dịch máy: Các công cụ như Google Dịch sử dụng các mô hình ngôn ngữ phức tạp, thường dựa trên các mô hình trình tự-trình tự , để dịch văn bản giữa các ngôn ngữ một cách chính xác và trôi chảy. Các mô hình học cách căn chỉnh giữa các ngôn ngữ và tạo ra các bản dịch giữ nguyên ý nghĩa và cấu trúc ngữ pháp. Xem mục nhập thuật ngữ Dịch máy để biết thêm thông tin.
• Nhận dạng giọng nói : Chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản bao gồm việc dự đoán chuỗi từ có khả năng xảy ra cao nhất tương ứng với đầu vào âm thanh, hỗ trợ các công nghệ như Siri của Apple .
• Tạo văn bản : Tạo văn bản giống con người cho các bài viết, tóm tắt, hệ thống đối thoại ( Chatbot ) và viết sáng tạo.
• Phân tích tình cảm : Xác định tông điệu cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung tính) được thể hiện trong một đoạn văn bản, thường được sử dụng để phân tích đánh giá của khách hàng hoặc phương tiện truyền thông xã hội.
• Trả lời câu hỏi : Hiểu các câu hỏi được đặt ra bằng ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp câu trả lời phù hợp dựa trên bối cảnh hoặc cơ sở kiến thức nhất định, giống như các hệ thống do Viện AI Allen phát triển.

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 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 .