Два года назад лучшие результаты в обработке естественного языка (NLP) показывали многослойные рекуррентные или сверточные модели. Два года назад лучшие результаты в обработке естественного языка (NLP) показывали многослойные рекуррентные или сверточные модели. Обработка естественного языка (NLP) — это область исследования, которая фокусируется на взаимодействии между человеческим языком и компьютерами.
Google AI представила BERT, метод предварительной тренировки для обработки естественного языка
Быстрый рост приложений обработки естественного языка во многом обусловлен концепцией миграционного обучения с помощью моделей предварительного обучения. Natural Language Processing. Генерировать текст Благодаря расширенным возможностям обработки естественного языка ChatGPT может генерировать высококачественный текст на любую тему. Алгоритм BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – это алгоритм глубокого обучения, связанный с обработкой естественного языка.
8 лучших библиотек обработки естественного языка для Python (NLP)
BERT — нейросетевая модель-трансформер от Google, на которой сегодня строится большинство инструментов автоматической обработки языка. это ветвь искусственного интеллекта, которая занимается взаимодействием между компьютерами и людьми с использованием естественного языка. NLP или Natural Language Processing (Обработка естественного языка) – это технология искусственного интеллекта, которая помогает машинам понимать человеческий язык. С помощью NLP инженеры смешивают область информатики и лингвистики. Компьютеры, ИТ, ИИ. Достижения в машинной обработке естественного языка. Компания Explosion AI опубликовала выпуск свободной библиотеки spaCy с реализацией алгоритмов обработки текста на естественном языке (NLP, Natural Language Processing).
«Языковой ИИ» GPT-4 выйдет на следующей неделе с поддержкой изображений и видео
В целом, ChatGPT представляет собой значительный прорыв в области обработки естественного языка и имеет потенциал изменить способ нашего взаимодействия с технологиями. Он основан на методике предварительной тренировки систем обработки естественного языка BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), которую Google представил в прошлом году. NLG (Natural-language generation) — генерация естественного языка — процесс преобразования структурированных данных в естественный язык. Область обработки естественного языка разделена на подобласти, то есть генерацию естественного языка и понимание естественного языка, которые, как следует из названия, связаны с генерацией и пониманием текста. Нижеследующий набор инструментов обработки естественного языка является популярным сборником ПО для обработки естественного языка ((англ.). Феномен машинного обучения обработки естественного языка появился в мире не так давно, но каждое обновление делает его лучше и новее. Прежде чем двигаться дальше, давайте кратко поговорим о том, что такое машинное обучение для обработки естественного языка.
OpenAI выпустила новую языковую модель GPT-4
Теперь разработчики могут использовать готовые инструменты, упрощающие предварительную обработку текста. Это позволяет им сосредоточиться на построении моделей машинного обучения. Для решения проблем NLP создано множество библиотек. Далее мы расскажем о 8 удивительных библиотеках обработки естественного языка Python, которые на протяжении многих лет помогали нам поставлять качественные проекты нашим клиентам. Зачем использовать Python для обработки естественного языка NLP? Многие свойства Python делают его очень привлекательным вариантом при выборе языка программирования для проекта NLP, особенно если речь идет об обработке естественного языка. К таким примечательным свойствам Python можно отнести, в первую очередь, простой синтаксис и прозрачную семантику языка. Кроме того, разработчики могут пользоваться отличной поддержкой интеграции с другими языками и инструментами — это пригодится для таких методов, как машинное обучение. Но есть еще кое-что в этом универсальном языке, что делает его такой замечательной технологией для обработки естественных языков.
Python предоставляет разработчикам обширную коллекцию инструментов и библиотек для решения задач, связанных с NLP. Речь идет о классификации документов, моделировании тем, маркировке части речи POS , векторах слов и анализе настроений. Инструментарий естественного языка NLTK NLTK — это важная библиотека, поддерживающая такие задачи, как классификация, стемминг, маркировка, синтаксический анализ и семантическое рассуждение в Python. Это ваш основной инструмент для обработки естественного языка и машинного обучения. Сегодня он служит образовательной основой для разработчиков Python, которые только приступают к изучению NLP и машинного обучения. Она сыграла ключевую роль в прорывных исследованиях NLP. NLTK, наряду с другими библиотеками и инструментами Python, теперь используют в своих учебных программах университеты по всему миру. Библиотека довольно универсальна, однако и это следует признать!
NLTK может быть довольно медленным и не соответствовать требованиям быстро развивающегося производственного использования. Кривая обучения очень крутая, но разработчики могут воспользоваться такими ресурсами, как эта полезная книга. Из нее вы узнаете больше о концепциях, лежащих в основе задач обработки языка, которые поддерживает этот инструментарий.
Конечно, тенденции играют большую роль в создании ажиотажа в машинном обучении обработки естественного языка или в любом другом секторе. Здесь мы поговорим о тенденциях в индустрии SEO. В SEO-предприятии все функции и вещи постоянно совершенствуются и быстро меняются. Никто не может предвидеть, что произойдет завтра, когда все устареет, или какой будет тенденция на рынке.
Модификация — единственная постоянная вещь в области SEO. Это означает, что ваш успех в этой популярной игре будет определять скорость вашего продвижения на рынке. Проще говоря, если ваша фирма сможет идти в ногу с этими тенденциями, успех будет вашим, несмотря ни на что. Быть в курсе событий — первое и обязательное условие здесь. Зная краткую важность тенденций, давайте обсудим эти тенденции более подробно и посмотрим, какие изменения преобладают в индустрии SEO и машинного обучения для обработки естественного языка в 2023 году. SEO-тенденции эпохи 2023 года! Сместим наше внимание на наиболее преобладающие тенденции в индустрии SEO в 2023 году.
Мы также обсудим, как эти тенденции могут изменить правила игры для присутствия вашего бренда на рынке. Ниже перечислены 10 основных трендов. Тенденция голосового поиска Хорошо, Гугл! Каковы новые тенденции для Tik Too? Говорить намного лучше, чем печатать, так почему бы и нет? А вот и тренд: голосовой поиск. Как это звучит, это связано с доставкой речи на устройство.
Это означает, что нужно открыть Google Assistant и задать им вопрос с устройства. Затем это устройство или помощь предложит соответствующий поиск, который вы просили. Все, что вам нужно сделать, это нажать кнопку динамика и подробно рассказать о своих проблемах и запросах в службу поддержки Google или любую искусственную помощь. Вот вам и ваша новая тенденция в поиске. Наслаждайтесь разговором! Google EAT Здесь! Подождите, Google ест?
Как Google может есть? Ну, это не еда, а E. Google E. T расшифровывается как Expertise, Authority, Trust.
Оценка и оценка качества: В NLP, как и в других областях, важно оценивать качество моделей.
Для этого используются метрики, такие как точность, полнота, F-мера и многие другие, а также валидация на тестовых данных. Работа с текстовыми данными: Обработка текстовых данных также включает в себя предобработку, векторизацию, токенизацию, удаление стоп-слов, лемматизацию и другие техники. Этические и юридические вопросы: Использование NLP в различных областях вызывает важные вопросы, связанные с приватностью, справедливостью и другими этическими и юридическими аспектами. Обработка естественного языка с помощью нейросетей имеет широкий спектр приложений и продолжает развиваться, приводя к новым возможностям и инновациям в мире ИИ и NLP.
Стоимость этой операции с точки зрения вычислительных ресурсов квадратично зависит от количества слов.
Для изображений основной единицей анализа является пиксель. Однако вычисление взаимосвязей для каждой пары пикселей в типичном изображении является непомерно затратным с точки зрения вычислительных ресурсов. В нижней части рис. Здесь выделено два больших блока — это RNN, которая господствовала до 2017 года, и сменившая ее архитектура Transformer, о которой мы написали выше. В средней части приведены модели, которые были предложены для решения мультимодальных задач компьютерное зрение — обработка языка.
Для решения указанных задач необходима совместная обработка изображения и текста, связанного с ним. Подобные модели позволяют решать такие задачи, как генерация описания по изображению, изображения по текстовому описанию, визуальные ответы на вопросы или поиск изображения по подписи. Первая из упомянутых на рисунке моделей данного типа — это модель Google Show and Tell «Покажи и расскажи» , которая позволяла определить, что изображено на фотографии. Модель была создана в 2014 году и в течение нескольких лет дорабатывалась. Впоследствии, до появления архитектуры трансформеров до 2017 г.
После успеха предварительно обученных трансформаторов для языкового моделирования, таких как BERT, профессиональное сообщество предложило различные модели на основе трансформеров, такие как Vil-BERT Lu и др. В 2019 году была начата разработка нейронной сети DALL-E, когда OpenAI получила грант суммой в 1 миллиард долларов от компании Microsoft на разработку инновационных технологий в сфере искусственного интеллекта. Первая версия нейросети была представлена мировому сообществу в январе 2021 года, а в апреле 2022 года была анонсирована новая версия — DALL-E 2, созданная для генерации изображений на основе пользовательского описания. В интернете доступна версия DALL-E Mini Craiyon Image Generator From Text , где каждый может поэкспериментировать и посмотреть, как нейросеть строит изображения по текстовым описаниям пользователей рис. Изображения по тексту «Тарелка с яблоком и грушей».
Источник: DALL-E Mini Мы рассмотрели последний период развития нейросетевых моделей применительно к решению задач компьютерного зрения и задач естественного языка. И далее хотели бы продемонстрировать общую картину развития нейросетевых моделей, начиная с их зарождения и заканчивая последними моделями победителей разного рода соревнований. Общая тенденция для обсуждаемых моделей — это экспоненциальный рост числа параметров рис. Рост числа параметров модели во времени. Источник: Intel Отсчет на рис.
Следом на рисунке идет представленная впервые в 2016 году нейронная сеть Yolo You Only Look Once , используемая для обнаружения объектов в реальном времени с высокой точностью, которая имела более 65 млн обучаемых параметров. Следующей в ряду указана Google Neural MachineTranslation GNMT — система нейронного машинного перевода, разработанная компанией Google и представленная в ноябре 2016 года. Решение было использовано для повышения скорости и точности перевода в Google Translate. Двумя годами позже появилась также упомянутая нами нейросетевая модель-трансформер по имени BERT от компании Google, которая появилась в начале 2018 года. GPT-3 была представлена в мае 2020 года и имела около 175 миллиардов обучаемых параметров, полная версия OpenAI GPT-3 стала самой большой моделью, обученной на момент представления.
На создание GPT-3 ушли десятки миллионов долларов. Известно, что только вычислительные затраты на одну итерацию обучения составили около 4,6 миллиона долларов, что представляет лишь небольшую долю общих затрат. Кривая рис. Естественно ожидать, что процесс наращивания количественных показателей, отмеченный на рис. И такой переход количества в качество был отмечен — по сути, так можно трактовать появление нового термина — «базисные модели».
Термин «базисные модели» был введен исследователями из Стэнфорда в 2021 г. Предложенный термин помог обозначить смену парадигмы в развитии ИИ и позволил авторам поместить на временной шкале новый период, который по значимости соседствует с такими глобальными понятиями как «искусственный интеллект» и «машинное обучение». Если ранее мы демонстрировали диаграммы Венна, где глубокое обучение было крайним вложенным элементом см. Базисные модели как ступень эволюции нейросетей. Источник: Stanford University При этом авторы упомянутой коллективной статьи подчеркивают, что само понятие «Базисная модель» не является новой технологией, а имеет в своей основе глубокие нейронные сети и самоконтролируемое обучение.
Базисные модели вводятся как сверхглубокие мультимодальные нейросетевые модели, которые демонстрируют возникновение новых возможностей на базе технологии глубокого обучения. Согласно выводам исследователей из Стэнфорда, история ИИ — это история универсализации моделей и развития эмерджентности , проявляющейся в этих моделях. Эмерджентность, или спонтанное возникновение новых свойств в системе, можно отследить на разных этапах. С внедрением машинного обучения из рассматриваемых данных из примеров возникает автоматически выводится способ решения задачи; на стадии глубокого обучения возникают высокоуровневые характеристики, используемые для предсказания, а с появлением базисных моделей открываются новые возможности, такие как обучение в контексте. Говоря об универсализации моделей, можно проследить следующую цепочку.
На стадии машинного обучения рис. С появлением базисных моделей можно констатировать, что одна модель может быть базой для широкого круга задач, что, по сути, и знаменует начало эры базисных моделей. Технологически базисные модели становятся возможными благодаря трансферному обучению и масштабированию. В рамках глубокого обучения преобладающим подходом к трансферному обучению является предварительное обучение: модель обучается на типовой задаче со стандартным датасетом часто просто как средство достижения цели , а затем адаптируется к последующей задаче, представляющей интерес, путем тонкой настройки. Более того, современные модели, такие как GPT-3, могут использоваться для решения задач вообще без дополнительного обучения zero-shot learning или с крайне небольшим количеством примеров few-shot learning.
Например, мы можем решать задачи текстовой классификации, подавая генеративной модели на вход исходный текст и далее «спрашивая» ее, к какой категории этот текст принадлежит. Это является сменой парадигмы, когда модели становятся настолько большими и дорогими в обучении, что их практически невозможно дообучить в условиях небольшой компании. Масштабирование достигается на базе совершенствования компьютерного оборудования например, на базе использования GPU ; использование архитектуры модели Transformer, которая позволяет использовать параллелизм аппаратного обеспечения, и обеспечивает доступность гораздо большего количества обучающих данных. До 2019 года самоконтролируемое обучение с помощью языковых моделей было, по сути, подотраслью NLP, которая развивалась параллельно с другими разработками в NLP. После 2019 года самоконтролируемое обучение с использованием языковых моделей стало скорее основой NLP, поскольку использование BERT стало нормой.
Признание того, что одна модель может быть базой для такого широкого круга задач, ознаменовало начало эры базисных моделей. Появление эры базисных моделей проявилось также в универсализации и большей однородности исследовательского инструментария. Аналогичные подходы к моделированию последовательностей на основе трансформеров стали применяться к тексту, изображениям, к речи, табличным данным, к исследованиям органических молекул и т. Эти примеры указывают на возможность появления унифицированного набора инструментов для разработки базисных моделей в широком диапазоне модальностей рис. Базисная модель может быть натренирована на мульти-модальных данных.
Источник: Stanford University Базисная модель может извлекать информацию из данных, различных модальностей, и одна модель может быть адаптирована к широкому спектру решаемых задач. Это можно назвать изменением парадигмы, поскольку в прошлом считалось, что ИИ-модели способны выполнять одну задачу за раз. Исследование задач разных модальностей, таких как задачи компьютерногозренияизадачиобработкиестественногоязыка,проводилось с использованием разных технических подходов — исследователи зрения изучали такие темы, как обработка сигналов, а исследователи языка — грамматику языка. Сам термин узкий искусственный интеллект в учебниках 5-7-летней давности подавался как интеллект, заточенный на решение одной конкретной задачи и не имеющий возможности решать задачи из других областей, что противопоставлялась возможностям человека учиться в разных направлениях. Даже при наличии концепции трансферного обучения не предполагалось, что одна модель будет выполнять задачи, сильно отличающиеся друг от друга.
Базисные модели с глубоким обучением позволили создавать модели, способные выполнять множество задач. На рис2. Но технологии развиваются так стремительно, что многие из последних и уже нашумевших проектов в книгу не попали, поскольку заявили о себе буквально за время ее написания. Однако мы не могли не отметить чат-бот ChatGPT, специализирующийся на диалогах, который был запущен компанией OpenAI 30 ноября 2022 года и который стал, наверное, самым обсуждаемым проектом в конце 2022 г. Сервис способен понимать человеческую речь, выстраивать диалог с собеседником, отвечать на сложные вопросы.
Мы попросили чат-бот рассказать о себе. Анализ, тренды, мировой опыт»» от бота был получен следующий ответ. Она была создана для того, чтобы обеспечить натуральную и убедительную коммуникацию с людьми через чат-бот.
Обработка естественного языка (NLP) с помощью нейросетей
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, или NLP) — это направление в исследовании искусственного интеллекта, задача которого — обучить машину понимать и обрабатывать язык человека. Распознавание на естественном языке (NLP) позволяет клиентскому приложению, например чат-боту, работать с пользователями с использованием естественного языка. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) опирается на многие дисциплины, включая информатику и компьютерную лингвистику, в своем стремлении заполнить пробел между человеческим общением и компьютерным пониманием. В этом посте мы рассмотрим следующие 7 проблем обработки естественного языка. Лекция посвящена архитектуре BERT, позволяющей решать широкий спектр задач обработки естественного языка.00:00 Вступление01:30 Быстро вспоминаем архитектуру.
Обработка естественного языка и нейронные сети
Классификация изображений действительно была первым барьером, который удалось преодолеть с помощью глубокого обучения, но вскоре модели, основанные на данной технологии, также победили в задачах NLP— в машинном переводе и распознавании речи. При этом надо сказать, что эволюция систем обработки естественного языка не менее важный аспект развития ИИ. Более того, в области обработки языка нейросетевая революция явила не менее впечатляющие результаты: машинный перевод на наших глазах стал почти неотличим от перевода людей-переводчиков, а голосовые интеллектуальные помощники стали привычным сервисом. Возможности аннотирования документов, голосовое управление, генерация текстов и даже стихов — все эти чудеса нам стали доступны с помощью нейросетевых NLP-технологий. Так что без экскурса в эволюцию систем NLP и анализа влияния глубокого обучения на NLP рассмотрение темы будет явно неполным. NLP — это одно из важнейших направлений искусственного интеллекта, которое позволяет обеспечить взаимодействие между компьютером и человеком на базе естественного языка, то есть помогает компьютерам понимать человеческий язык, интерпретировать его и манипулировать им. NLP — это зонтичный термин, объединяющий ряд областей, связанных с обработкой естественного языка. Основные элементы NLP можно представить на упрощенной замкнутой схеме системы «вопрос — ответ» рис.
Условная схема автоматизированной системы вопросов и ответов. NLU Natural-language understanding, понимание естественного языка — это часть NLP — система, отвечающая за разбор высказываний пользователей и понимание их смысла, она включает такие этапы как предварительная обработка текста, классификация запроса, соотнесение с одним из классов, известных системе, и извлечение параметров запроса сущностей. NLG Natural-language generation — генерация естественного языка — процесс преобразования структурированных данных в естественный язык. На базе технологий NLP созданы десятки различных приложений, некоторые из которых перечислены на рис. Базовые приложения на основе технологии NLP. Дополнительно об NLP-приложениях и типах компаний, занятых в их разработке, речь пойдет во второй лекции данного курса, а в данном разделе более подробно поговорим об истории формирования и эволюции NLP-технологий. Можно сказать, что NLP находится на пересечении лингвистики и технологий искусственного интеллекта см.
NLP находится на пересечении лингвистики и технологий искусственного интеллекта. В самом общем плане в развитии NLP можно выделить три этапа — символьный с 1950-х до начала 1990-х годов , статистический 1990-2010 и нейросетевой 2010 — до настоящего времени. Отмеченные периоды достаточно наглядно просматриваются на примере машинного перевода, о котором следует сказать более подробно рис. Краткая история машинного перевода. Историю машинного перевода обычно отсчитывают с так называемого Джорджтаунского эксперимента 1954 год , когда программа, состоявшая из шести правил, перевела 60 предложений с транслитерированного русского на английский язык. Задачи обработки естественного языка потребовали разработки модели представления текстов для компьютерной обработки. Об одной из первых таких моделей — «мешок слов» — следует кратко напомнить читателю, что будет полезно для дальнейших рассуждений.
Мешок слов Bagof-words BoW — это простейшая модель представления информации о тексте в числовом виде, используемая в обработке естественного языка. Текст в этой модели представляется как набор слов, без учета грамматики и порядка. Поясним методику на простом примере. Пусть имеется документ с текстом из известной песни «Пусть всегда будет солнце, пусть всегда …» и так далее рис. Для кодирования слов использована процедура так называемого «One Hot Encoding», или OHE-кодирования, суть которой поясняется на рис. Во всех позициях вектора стоят нули, кроме позиции, соответствующий номеру этого слова в словаре, — там, соответственно, стоит единица. Как видно из рисунка, строчки соответствуют словам текста песни.
Чтобы создать вектор, который кодировал бы весь документ мешок слов , достаточно сложить one-hot-вектора каждого из слов. В таком векторе теряется информация о последовательности слов в тексте и остается только информация о наборе слов в рассматриваемом документе, отсюда и происходит название «мешок слов». Недостатком подхода является то, что информация о взаимном расположении слов и связях между ними отбрасывается. Кроме того, при большом словаре векторы содержат большое количество нулей — такая «разреженная» форма представления информации имеет свои недостатки, поскольку работа с подобными векторами требует большого объема памяти и вычислительных ресурсов. Рассмотрим основные этапы эволюции систем машинного перевода. Самая первая и элементарная форма RBMT-перевода — это прямой машинный перевод, или «перевод по словам»: исходное предложение разбивается на слова, которые сравниваются с введенным словарем, осуществляется перевод по словам, который затем корректируется на основе морфологии и синтаксиса. Данный метод был отправной точкой машинного перевода, но в силу своих ограничений вскоре был заменен более совершенным трансферным машинным переводом, который позволил перейти от задания правил перевода каждого слова к возможности манипулирования более объемными синтаксическими конструкциями — перевод предваряет определение набора грамматических правил предложения на исходном языке и преобразование предложения в форму, совместимую с целевым языком.
Следующий этап в развитии RBMT — это так называемый «интерлингва-перевод» или межъязыковый перевод — метод, при котором осуществляется перевод с исходного языка на интерлингву, искусственный язык, разработанный для перевода слов и значений с одного языка на другой, впоследствии происходит перевод с интерлингвы на целевой язык. Машинный перевод, основанный на правилах RBMT , был первым шагом в решении задачи машинного перевода. Он относится к символьным методам в NLP, когда в фокусе было исследование синтаксического анализа на основе правил. Большинство исследований в данный период было посвящено обучению на ограниченных объемах данных. RBMT-перевод имел ограниченную точность, требовал наличия огромного числа правил, написанных вручную, основным недостатком метода являлось то, что не была решена проблема определения значения слова в зависимости от контекста. Наиболее популярным приложением того времени была система машинного перевода Systran, которая была разработана в 1968 году компанией Latsec. В тот период переводчики основывались на двуязычном словаре и наборе лингвистических правил под каждый язык.
Работы по созданию машинного перевода велись и в СССР. В 1956 г. В 1972 году специалисты института «Информэлектро» начали разработку системы машинного перевода — ЭТАП Электротехнический автоматический перевод. В 1991 году бывшие сотрудники лаборатории ЛГПИ им. Примерно в 80-х годах см. Метод повысил доступность машинного перевода, позволяя применять в переводе сложные языковые правила, которые уже встроены в используемые фразы. Следующий важный шаг в развитии машинного перевода — это статистический машинный перевод SMT — Statistical Machine Translation.
Появление статистических методов в NLP произошло именно в области машинного перевода за счет появления к тому времени больших корпусов двуязычных текстов. В 1990 году компания IBM впервые осуществила статистический машинный перевод. В отличие от своих предшественников — систем перевода на основе правил, статистические системы машинного перевода самостоятельно извлекают эти правила из большого количества примеров перевода — из так называемых параллельных текстов текст на исходном языке и его перевод на целевой язык. К этому времени начало 90-х как раз стали доступны большие корпуса двуязычных текстов. Машине потребовались миллионы предложений на двух языках, чтобы набрать статистику по каждому слову. Просмотрев большое количество текстов, машина составляет словарь вероятностей перевода, основываясь на обучающей коллекции текстов. В самом общем плане суть статистического перевода состоит в том, что машина выбирает наиболее вероятные переводы каждого отдельного слова с учетом контекста и строит из них предложения.
Предположим, необходимо перевести предложение «в комнате стоит красный стул», а в статистической базе уже есть переведенная фраза «в комнате стоит зеленый стол» — решение элементарно: берется существующий шаблон перевода и нужные слова просто заменяются по словарю. Статистический машинный перевод часто противопоставляют алгоритмам перевода, основанным на правилах. В случае статистического машинного перевода система ничего не знает о лингвистических правилах — перевод генерируется на основе статистических моделей, параметры которых являются производными от анализа двуязычных корпусов текста. Статистический машинный перевод, так же как и RBMT, прошел три стадии: перевод «на словах», на основе фраз и так называемый синтаксический перевод. Создание статистического машинного перевода совпало с развитием Интернета, и ряд компаний, включая разработчика Systran, начали предлагать бесплатный машинный перевод онлайн. В 2006 году компания Google запустила Google Translate, который, несмотря на ограниченную в то время точность перевода, стал пользоваться большой популярностью. С 2000-х годов нейронные сети начинают использоваться для решения задачи предсказания следующего слова в тексте с учетом предыдущих слов.
В 2003 году Бенгио и др. Они также одними из первых предложили технологию эмбеддингов слов. Технологию, о которой следует сказать чуть подробнее. Эмбеддинги слов Для решения многих задач NLP нейронная сеть должна понимать сходство между словами. Cлова, находящиеся в похожих контекстах, обычно обозначают близкие по значению понятия.
Модель была обучена работе с разнообразным интернет-текстом, что позволяет ей генерировать человекоподобный текст в ответ на заданные ей подсказки. Когда пользователь вводит данные, модель обрабатывает текст и формирует ответ, предсказывая наиболее вероятное следующее слово на основе ввода и данных обучения. Затем ответ генерируется путем выборки из лучших прогнозов.
Весь процесс выполняется моделью в режиме реального времени. Архитектура GPT-3 состоит из нескольких блоков преобразователя, каждый из которых содержит механизмы самоконтроля и нейронные сети с прямой связью, которые позволяют модели понимать и генерировать текст, изучая шаблоны в обучающих данных. Могу ли я использовать Chat GPT бесплатно? ChatGPT в настоящее время бесплатен для пользователей. Стоимость может варьироваться в зависимости от таких факторов, как объем запросов и требуемый уровень настройки. Кроме того, некоторые сторонние веб-сайты, интегрировавшие API, также могут взимать плату за свои услуги. Для получения дополнительной информации о ценах вы можете посетить веб-сайт OpenAI. Насколько точен Chat GPT?
Для диалоговых приложений ИИ ChatGPT может генерировать человеческие ответы, которые часто трудно отличить от ответов, написанных человеком.
Модель работает по принципу автодополнения — почти как функция Т9 в смартфонах. Отталкиваясь от одной или двух фраз, она может мгновенно сгенерировать текст на несколько страниц.
По его словам, в результате модели большой емкости могут решать различные текстовые задачи без специального дообучения. Вместо тонкой настройки, которая требовалась раньше, достаточно показать нейросети несколько образцов желаемого результата. Футурология «Я бы вакцинировал троих на миллион».
Интервью с нейросетью GPT-3 Улучшенная и дополненная От двух предыдущих поколений GPT-3 отличается объемом датасетов и количеством параметров — тех переменных, которые алгоритм оптимизирует в процессе тренировки. Первую версию GPT, вышедшую в 2018 году, обучили на 5 Гб текстов интернет-страниц и книг, а ее размер достигал 117 млн параметров. Спустя год появилась более продвинутая GPT-2, обученная уже на 1,5 млрд параметров и 40 Гб датасетов.
Ее, в частности, использует виртуальный ассистент Джой от «Сбера». Но третья версия алгоритма обошла предыдущие с большим отрывом. Количество параметров достигло 175 млрд, а размер датасета составил 600 Гб.
В него вошли вся англоязычная «Википедия», книги и стихи, материалы на сайтах СМИ и GitHub, путеводители и даже рецепты. Алгоритму «скормили» не только выверенные и подтвержденные данные, но и тексты, достоверность которых вызывает вопросы — например, статьи о теориях заговора и псевдонаучные выкладки. С одной стороны, из-за этого часть сгенерированных текстов содержит некорректную информацию.
С другой, благодаря такому подходу датасет получился более разнообразным. И он намного полнее отражает тот информационный массив, который произвело человечество к 2020 году, чем любая научная библиотека. Социальная экономика Почему люди верят в теории заговора По словам разработчиков из OpenAI, алгоритм принципиально отличается от других моделей искусственного интеллекта.
Обычно они создаются для одной цели, под которую изначально заточены все параметры и датасеты. GPT-3 — более гибкая, ее можно использовать для решения «практически любых задач», сформулированных на английском языке. А вместо повторного обучения на дополнительных данных достаточно выразить задачу в виде текстового запроса, описания или примеров.
Интерфейс для избранных Для тренировки больших трансформерных моделей нужны огромные вычислительные мощности.
Кто, как не он, имеет наилучший ответ о себе? Искусственный интеллект ИИ прошел долгий путь за последнее десятилетие, и одним из самых интересных прорывов последних лет стала разработка языковых моделей, способных обрабатывать естественный язык. ChatGPT — это большая языковая модель, которая была обучена на огромном наборе данных человеческого языка, что позволяет ей понимать и генерировать естественно звучащий текст в ответ на ввод пользователя. Его архитектура представляет собой глубокую нейронную сеть, способную обрабатывать длинные последовательности текста, что делает его идеальным для генерации человекоподобных ответов в разговоре. Это означает, что он был обучен на большом наборе данных текста без явных меток или указаний, что позволяет ему самостоятельно изучать закономерности и взаимосвязи в языке.
Процесс обучения ChatGPT включал в себя передачу ему огромного количества текстов из интернета, включая книги, статьи и веб-сайты. Это позволило модели изучить закономерности и структуру человеческого языка в беспрецедентных масштабах. После завершения обучения ChatGPT смог генерировать текст в ответ на запрос. Модель анализирует подсказку и генерирует ответ, основываясь на закономерностях и связях, которые она изучила во время обучения. Полученный результат должен быть неотличим от текста, написанного человеком. Чтобы понять, как работает ChatGPT, полезно рассмотреть основные компоненты его архитектуры.
Исследователи синтезировали выразительную устную речь
Согласно анализу PricewaterhouseCoopers, к 2030 году искусственный интеллект внесет в мировую экономику ошеломляющие 15,7 триллиона долларов. Генеративный ИИ — это область искусственного интеллекта, которая концентрируется на создании новой и оригинальной информации с помощью машинного обучения в огромных базах данных. Существует несколько потенциальных приложений для генеративного ИИ, таких как создание новых изображений, текста и музыки, а также компьютерное зрение, обработка естественного языка и распознавание речи. Например, генеративные модели можно использовать для создания реалистичных изображений для видеоигр, симуляций и виртуальной реальности, а также новых химических соединений для медицинских исследований. В отличие от традиционных приложений и веб-сайтов, которые обычно возвращают одинаковую информацию по одному и тому же запросу, генеративные системы ИИ могут каждый раз выдавать совершенно разные результаты. Базирующаяся в Сан-Франциско компания Open AI выпустила несколько версий языковой модели GPT, которая обучается на текстах из интернета и может генерировать осмысленные ответы на вопросы. GPT-3 может создавать связный текст. Наибольшей критике подвергался тот факт, что модель не понимает контекста, а просто пытается предсказывать текст слово за словом. Она лучше справляется с контекстом благодаря тому, что запоминает подробности беседы. В отличие от многих нейросетевых чат-ботов, ChatGPT запоминает детали разговора и может строить ответы, основываясь на информации, которую ему уже сообщил пользователь. В бытовом общении и простых задачах разница между ними может быть едва заметной.
Однако разрыв между версиями становится очевидным по достижении определенного порога сложности задачи. GPT-4 на фоне предшественника более точна и креативна. Модель лучше учитывает контекст, гораздо гибче подстраивается под пользователя, когда тот просит нейросеть, например, придерживаться конкретной стилистики ответов. GPT-4 способен генерировать более длинные ответы. Для этого лимит на сообщение с текстовым запросом увеличили до 25 тысяч слов. Это значит, что GPT-4 можно отправлять целые документы и большие отрывки произведений. Кроме того, OpenAI заявила, что последняя версия их технологии допускает меньше ошибок, которые они называют "галлюцинациями". Ранее ChatGPT мог запутаться, предлагая бессмысленный ответ на ваш вопрос или даже ложную информацию. GPT-4 cдает сложные экзамены на уровне отличников. Это как раз результат того, что новая версия лучше справляется с нетривиальными задачами.
OpenAI проверил способность модели отвечать на вопросы из программы самооценки медицинских знаний, серии вопросов Американского колледжа врачей, используемых в обучении. GPT-4 гораздо лучше работает с русским языком, отвечает более связно на других языках. Кроме того, модель прошла проверку на русском языке на несколько процентов выше, чем GPT-3 — на английском. Она умеет обрабатывать изображения, хорошо справляется с русским языком, а также «демонстрирует уровень человека» в академических тестах. GPT-4 доступна только по платной подписке. ChatGPT является генеративным искусственным интеллектом, что означает, что он может создавать новые данные, а не просто анализировать существующие. Эта возможность отличает ChatGPT от более ранних систем машинного обучения. Машинное обучение уже много лет хорошо справляется с распознаванием образов — будь то распознавание кошек и собак или сканирование раковых опухолей. ChatGPT делает еще один шаг вперед. Он не только распознает шаблоны, но и использует их для создания новых данных на основе этих шаблонов, что и делает его генеративным.
Не так давно был представлен автономный агент Auto-GPT — экспериментальное приложение на Python с открытым исходным кодом, которое использует GPT-4 для автономной работы. Простыми словами, Auto-GPT может выполнять задачи без вмешательства человека и сам для себя писать промпты Промпт от англ. От правильного промпта, то есть корректного запроса, зависит то, насколько релевантной будет информация на выходе. Пользователь просто указывает Auto-GPT конечную цель, а приложение самостоятельно подготовит все промпты, необходимые для выполнения задания. Основное отличие состоит в том, что Auto-GPT может работать автономно без участия человека, в то время как ChatGPT требует многочисленных подробных подсказок для выполнения задач. Бесспорно, отличительной особенностью ChatGPT является именно его способность генерировать текстовый контент. Чат-бот создавали на суперкомпьютере Azure AI. Его обучали с помощью массива текстов из интернета, используя систему обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком Reinforcement Learning from Human Feedback RLHF. Суть подхода - в использовании модели вознаграждения Reward Model, также называемой моделью предпочтений , откалиброванной в соответствии с экспертной оценкой. По существу, нейросеть переобучали, используя ее собственные результаты и экспертные мнения, чтобы сделать ответы более точными и корректными.
После первоначальной разработки набора данных ответы ChatGPT были доработаны специалистами по маркировке. Этот процесс начинался с того, что один человек задавал вопрос, а другой человек выбирал то, что, по общему мнению, было бы хорошим ответом. Эта информация фиксировалась, и начинался новый этап тонкой настройки. На этом этапе ИИ давал несколько разных ответов на один и тот же вопрос, а специалисты по маркировке ранжировали ответы ИИ от лучших к худшим. Эта обратная связь и была использована в работе над моделью. Во время обучения входными данными для сети являлись предложения и абзацы, а желаемым или целевым выходом для сети - последующие фразы и предложения. ChatGPT был обучен с помощью нейронной сети, предназначенной для обработки естественного языка, на наборе данных из более чем 45 терабайт текста из Интернета, который в общей сложности включал миллиарды слов текста. Таким образом, ChatGPT обучен предсказывать блоки текста, которые будут логически и грамматически следовать за входными фразами и предложениями. Если эти выходные фразы затем передаются в качестве входных данных, сеть может предсказывать дальнейший текст. Благодаря чудесам машинного обучения чат-бот приобрел удивительно обширный набор навыков.
В частности, с помощью нейросети можно создавать базовый программный код, делать элементарный финансовый анализ, сочинять стихи, писать сонеты, эссе и рефераты практически на любую тему, генерировать резюме статей или научных исследований на естественном языке, давать ответы практически на любой вопрос, проходить тесты, манипулировать данными, объяснять, обучать и многое другое, в общем, оперировать текстами, имитируя смыслы. Что необычно для чат-бота, ChatGPT может обучаться на ходу и, таким образом, поддерживать какое-то время увлекательные разговоры. Как сам ChatGPT указывает во время разговоров, его применение в цифровых гуманитарных науках, в первую очередь, будет способствовать сокращению рабочего времени, затрачиваемого на сбор и очистку исходного материала, каталогизацию данных или указание источника. Таким образом, добавив программное решение для расшифровки рукописного материала, а также для перевода его в печатные источники, и в то же время имея возможность перевести его особенно в случае перевода со старых языков на современные материал станет более доступным. Возможность сравнивать огромное количество информации также приведет к изменению способа исследовательской работы. А именно, любой будущий исследователь, несмотря на то, что он должен знать все те навыки, которые требуются сегодня, будет лишь контролировать процесс поиска и анализа информации. Таким образом, помимо прочего GhatGPT также способен на анализ текста, перевод, визуализацию данных, поиск информации, обработку естественного языка, машинное обучение, тематическое моделирование, распознавание именованных объектов, языковое моделирование, классификацию и кластеризацияю текста, анализ социальных сетей, аудио- и видеоанализ, создание цифровых архивов, цифровых библиотек, цифровых публикаций, веб-разработку, разработку мобильных приложений и т. Да, ChatGPT можно использовать для создания цифровых архивов. Он может помочь в автоматизации процесса ввода данных, категоризации, индексации и поиска архивных материалов. Кроме того, ChatGPT может автоматически генерировать метаданные для цифровых материалов, что облегчает их поиск и доступность.
Используя ChatGPT для создания цифровых архивов, музеи и архивы могут расширить доступность своих коллекций и внести свой вклад в их сохранение для будущих поколений. ChatGPT содержит больше знаний, чем когда-либо знал любой человек. Он может убедительно рассказать о добыче полезных ископаемых в Папуа-Новой Гвинее или о тайваньской фирме по производству полупроводников. ChatGPT — поразительное достижение.
Каждая из этих технологий может использоваться для решения различных задач, включая поиск информации, анализ тональности, машинный перевод и генерацию текста.
Какие инструменты используются для решения задач NLP Существует множество инструментов и библиотек для решения задач обработки естественного языка NLP. Некоторые из наиболее распространенных и популярных инструментов в этой области включают в себя: NLTK Natural Language Toolkit — это библиотека Python для обработки естественного языка, которая предоставляет широкий спектр инструментов и функций для работы с текстом, включая токенизацию, стемминг, лемматизацию, частеречную разметку, синтаксический анализ и машинный перевод. SpaCy — это библиотека Python для обработки естественного языка, которая обеспечивает высокую производительность и точность при выполнении различных задач, таких как токенизация, частеречная разметка, синтаксический анализ, извлечение именованных сущностей и анализ тональности. Gensim — это библиотека Python для моделирования тем и векторного представления текста, которая позволяет создавать и использовать модели машинного обучения для анализа текстовых данных. Stanford CoreNLP — это набор инструментов для обработки естественного языка, разработанный на базе университета Стэнфорд, который включает в себя такие функции, как частеречная разметка, синтаксический анализ, извлечение именованных сущностей и анализ тональности.
Google Cloud Natural Language — это облачный сервис для обработки естественного языка, предоставляемый Google, который позволяет выполнять различные задачи, такие как анализ тональности, извлечение именованных сущностей, классификация текста и машинный перевод. Microsoft Azure Text Analytics — это облачный сервис для анализа текстовых данных, предоставляемый Microsoft, который включает в себя функции, такие как анализ тональности, извлечение ключевых фраз, извлечение именованных сущностей и автоматический перевод. Это только некоторые из наиболее популярных инструментов и библиотек для обработки естественного языка. Выбор конкретного инструмента зависит от конкретной задачи и предпочтений разработчика. Различные задачи, которые могут быть решены с помощью NLP: от классификации текста до определения тональности С помощью обработки естественного языка NLP можно решать различные задачи, связанные с анализом текстов.
Некоторые из них: Классификация текста: определение категории или темы, к которой относится текст, на основе его содержания. Определение тональности: определение позитивной, негативной или нейтральной окраски текста. Извлечение информации: извлечение определенных сущностей или фактов из текста, таких как имена, даты, местоположения и т. Машинный перевод: автоматический перевод текста с одного языка на другой. Генерация текста: создание текста на основе заданного контекста или шаблона.
Распознавание речи: преобразование аудиозаписи в текст. Автоматическая суммаризация: создание краткого изложения текста, содержащего основную информацию. Определение языка: определение языка, на котором написан текст. Анализ эмоциональной окраски: определение наличия и интенсивности определенных эмоций в тексте. Это лишь некоторые из задач, которые можно решить с помощью NLP.
Существуют и другие, в том числе и более сложные, такие как анализ тональности в многомодальных данных, определение авторства и т.
Одними из главных способов ее решения являются нейросети, которые уже сегодня демонстрируют свою эффективность и перспективность. Литература 1. Arumugam, R. Brown, T. Brown [et al. Tarasov, D. Tarasov [et al. Razzaki, S. A comparative study of artificial intelligence and human doctors for the purpose of triage and diagnosis.
Wu, Y. Wu [et al. Gefen, D. Anoop1 and S. Mikoliv, T. Sudarma, M.
Посмотреть Инлексис Голосовой бот Инлексис Голосовой бот — это интеллектуальный сервис для эффективного обзвона клиентов, позволяющий крупному бизнесу экономить миллионы рублей на сокращении операционных расходов.
Посмотреть Elasticsearch Платформа Elasticsearch — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, предназначенное для поиска, сбора, анализа и хранения текстовых данных с использованием интеллектуальных алгоритмов. Посмотреть Руководство по покупке Системы обработки естественного языка Что такое Системы обработки естественного языка Системы обработки естественного языка СОЕЯ, англ. Natural language processing, NLP помогают пользователям получать информацию как из структурированных, так и из неструктурированных текстовых данных, включая анализ настроения, ключевых фраз, языка, тем и шаблонов. Эти решения используют машинное обучение, чтобы представить данные в наиболее верной интерпретации. Образцовые примеры Системы обработки естественного языка Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов: Официальный сайт Назначение и цели использования Системы обработки естественного языка Инструменты обработки естественного языка также называемые программами анализа текста, программами обработки текста могут анализировать текстовые данные из различных источников, включая электронные письма, телефонные расшифровки, опросы, корпоративные хранилища документов, бизнес-архивы, отзывы клиентов и прочие документы.