Что такое обработка естественного языка? Обработка естественного языка (Natural language processing, NLP) относится к области искусственного интеллекта, которая занимается лингвистикой, чтобы дать компьютерам возможность понять, как люди общаются. Американский разработчик OpenAI представил новое поколение алгоритма по обработке естественного языка — GPT-4. Обработка естественного языка или Natural Language Processing (NLP) — это одна из задач искусственного интеллекта, цель которой — научить компьютер понимать естественное. Статьи о нейросетях. Contribute to hightemp/docNN development by creating an account on GitHub. Алгоритм BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – это алгоритм глубокого обучения, связанный с обработкой естественного языка.
Обработка естественного языка и нейронные сети
А задача определения эмоциональной окраски текста и анализа его содержимого актуальна в области управления корпоративной репутацией, а именно в SERM-маркетинге Search Engine Reputation Management , направленного на создание положительного имиджа компании за счет влияния на поисковую выдачу с помощью PR-, SMM- и SEO-приемов. Сегодня автоматизированный сбор данных об упоминании компании и их первичный анализ выполняется специализированными SERM-системами с разным набором функций и стоимостью, от бесплатных онлайн-сервисов до коммерческих решений. Эти инструменты анализируют выдачу ключевых слов с названием бренда в поисковых системах, прайс-агрегаторах, тематических порталах, на сайтах с отзывами и рекомендациями, а также в социальных сетях и видеороликах [5]. В качестве яркого примера, иллюстрирующего возможности ML в этом NLP-контексте приведем кейс Сбербанка, который анализировал пользовательские отзывы магазина Google Play о своем мобильном приложении с целью выявления инцидентов и их предупреждения. Было проанализировано 882 864 пользовательских отзыва, оставленных в период с октября 2014 г. Для определения темы инцидентов использовались лишь негативные рекомендации 1-2 звезды , но в целом для обучения ML-модели применялась вся выборка.
Для прогноза приемлемого уровня отрицательных отзывов на выбранную дату был выбран 3-месячный интервал до нее. Предсказание строили на неделю вперед от выбранной даты, с дискретизацией в одни сутки [6]. Аномалия фиксировалась при превышении фактического количества негативных отзывов выше доверительного уровня. За доверительный уровень принята сумма прогнозного значения и доверительного интервала. На рисунке 3 красным цветом показано фактическое количество отзывов, а желтым — прогнозное значение нормального уровня с доверительным интервалом [6].
График анализа отзывов о мобильном приложении Сбербанка Дальнейший анализ производился по датам, на которые приходятся 5 явно выраженных пиков. Тексты отзывов от этих дат были кластеризованы по ключевым словам, описывающих суть проблемы, например, «соединение», «смс», «обновление» и т. По результатам кластеризации были выявлены проблемы по следующим темам [6]: работа приложения, связанная с обновлением версии; вход в приложение после обновления; вход в приложение и политикой конфиденциальности; работа приложения, связанная с соединением с банком; отправка пользователю смс с кодом; перевод денежных средств; интерфейс приложения; работа приложения, связанная со встроенным антивирусом. Отметим, что натренированная модель машинного обучения смогла выполнить не только постфактумный анализ, но и работала на опережение, то есть предсказала увеличение проблем определенной категории в отдельные даты. В дальнейшем такая методика может применяться не только для предупреждения инцидентов, связанных с работой мобильного приложения, но и для других SERM-задач [6].
Тематическое моделирование vs векторные NLP-технологии В вышеописанном кейсе Сбербанка использовалась библиотека с открытым кодом BigARTM, предназначенная для тематического моделирования больших коллекций текстовых документов и массивов транзакционных данных.
В отличие от своих предшественников, нейросеть научилась анализировать изображения. Система основана на принципе языковой модели: алгоритм, обученный на огромном массиве текстов от литературной классики до постов в соцсетях , определяет, какие слова в какой последовательности располагаются в предложении, и создает оригинальный текст.
Его назвали «убийцей Google», при этом на него обрушилось много критики за то, что алгоритм генерирует хорошо звучащий текст, но не способен его качественно анализировать. Наконец 15 марта вышло новое поколение алгоритма — GPT-4. Microsoft заявила, что их браузер Bing уже работает на GPT-4.
Прошлая версия работала только с текстом. К тому же в новой модели объем текстов для обработки увеличен более чем в восемь раз. Представленные авторами GPT-4 примеры показывают «впечатляющее качество понимания изображений и ответов на вопросы», считает директор по науке Лаборатории искусственного интеллекта «Сбера» Андрей Савченко.
Запросы включают в себя текст и поясняющую картинку — графики, блок-схемы алгоритмов в том числе нарисованных от руки. Кроме того, GPT-4 лучше решает стандартные задачи, среди которых — поиск ответа на вопросы, ведение диалога, в том числе чтобы уточнить контекст предыдущих вопросов и ответов, суммаризация текста, создание художественных текстов, генерация программного кода по текстовому описанию, включая создание сайтов и мобильных приложений. Читать также Семь мегатрендов будущего.
Выбор Inc. GPT-4 способна описать, что изображено на иллюстрации и даже объяснить смысл «увиденного», в том числе символизм и юмор в мемах. Более того, проанализировав фото содержимого открытого холодильника, он рассказывал, какие блюда можно из этого приготовить», — говорит управляющий партнер аналитического агентства Spektr Николай Седашов.
Например, преобразование текста в речь можно использовать в играх, чтобы помочь людям с нарушениями голоса, или дать персонажу голос геймера, который им управляет. Система даже может воссоздать выступления известных певцов, передавая и мелодию, и эмоциональное наполнение вокала. Исследователи подчеркнули: выразительный синтез речи — лишь одно из направлений исследований NVIDIA в области разговорного искусственного интеллекта. Специалисты также занимаются созданием моделей для эффективной обработки естественного языка, автоматического распознавания речи, обнаружения ключевых слов, улучшения звука. Это набор инструментов с открытым исходным кодом, написанный на Python. Он доступен на GitHub и в виде Docker-контейнера. Инструменты можно использовать для экспериментов с синтезом голоса и точной настройки речевых моделей для собственных приложений. API и модели, предварительно обученные в NeMo, помогают исследователям разрабатывать и адаптировать средства преобразования текста в речь, обработки естественного языка и автоматического распознавания речи в реальном времени.
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. Основные вызовы, связанные с обработкой естественного языка Обработка естественного языка NLP является сложной задачей, которая включает в себя множество вызовов. Некоторые из них: Амбигвитность: многие слова имеют несколько значений, а одно и то же слово может использоваться в разных контекстах, что усложняет понимание смысла текста. Отсутствие стандартов: естественный язык изменчив и не имеет строгих правил, что затрудняет создание однозначных алгоритмов обработки. Различия в грамматике и структуре языка: различные языки имеют различную грамматику и структуру, что требует от алгоритмов NLP учета множества особенностей.
В этой статье
- Что такое обработка естественного языка (NLP)?
- 📝 Генерация контента
- Новая эра в NLP: как модель BERT все изменила
- MODERN METHODS OF NATURAL LANGUAGE PROCESSING: NEURAL NETWORKS
- Начинается эпоха диалогового ИИ с выходом нового ПО NVIDIA для инференса
- Codex: система OpenAI для перевода естественного языка в код
OpenAI выпустила новую языковую модель GPT-4
TextBlob предоставляет новичкам простой интерфейс для помощи в освоении большинства основных задач NLP, таких как анализ настроений, POS-маркировка или извлечение именных фраз. Мы считаем, что любой, кто хочет сделать свои первые шаги в направлении NLP с помощью Python, должен использовать эту библиотеку. Она очень полезна при проектировании прототипов. Однако она также унаследовала основные недостатки NLTK. Для эффективной помощи разработчикам, сталкивающимся с требованиями использования NLP Python в производстве, эта библиотека слишком медленная. Тем не менее, она оснащена оболочками для многих языков, включая Python, что делает ее полезной разработчикам, желающим попробовать свои силы в обработке естественного языка на Python. В чем заключается самое большое преимущество CoreNLP? Библиотека действительно быстра и хорошо работает в средах разработки продуктов.
Gensim Gensim — это библиотека Python, которая специализируется на выявлении семантического сходства между двумя документами посредством векторного пространственного моделирования и инструментария тематического моделирования. Она может обрабатывать большие текстовые массивы с помощью эффективной потоковой передачи данных и инкрементных алгоритмов. Это больше, чем мы можем сказать о других пакетах, которые нацелены только на пакетную обработку и обработку в памяти. Что нам нравится в этой библиотеке, так это ее невероятная оптимизация использования памяти и скорость обработки. Все это достигается при помощи другой библиотеки Python, NumPy. Возможности векторного моделирования пространства этого инструмента также являются первоклассными. Кроме того, поскольку инструментарий написан на языке Cython, он также очень быстр и эффективен.
Но ни один инструмент не является совершенным. По сравнению с библиотеками, которые мы рассматривали до сих пор, spaCy поддерживает наименьшее количество языков семь. Однако растущая популярность машинного обучения, NLP и spaCy как ключевой библиотеки означает, что этот инструмент может вскоре начать поддерживать больше языков программирования. Polyglot Следующая библиотека менее известна, но она относится к числу наших любимых библиотек, поскольку предлагает широкий спектр анализа и впечатляющий охват языка. Благодаря NumPy, она также работает очень быстро.
Однако BERT демонстрирует более сложную связь между слоями представления языка, так что она считается глубоко двунаправленной, а ELMo — поверхностно двунаправленной. К примеру, нейросеть сможет понять, действительно ли второе предложение должно следовать за первым или оно случайное. F1 показывает оценку аккуратности ответа, а EM ExactMatch — точное совпадение. Первая строка отражает показатели людей. Кроме того, результаты показали, что успехи BERT практически не связаны с тем, какую архитектуру нейросети выбирали для конкретного задания.
Открытый код Google AI опубликовала основанный на TensorFlow код модели архитектуры Transformer и несколько предварительно натренированных языковых алгоритмов. Используя открытый код, каждый может обучить свою вопросно-ответную систему за 30 минут на мощностях Google Cloud TPU или за несколько часов на единственном графическом процессоре.
Старый алгоритм давал ответ на вопрос «Имеет ли преподаватель право не пустить студента на пару? Сейчас BERT обрабатывает фразу пользователя более правильно, помещая на первую строку самый подходящий контент. Итак, чтобы «оптимизировать» под алгоритм BERT, рекомендую изучить ваш набор данных по приобретенным и потерянным ключевым словам и провести традиционную оптимизацию контента, чтобы улучшить или восстановить позиции запросов. Сначала вам нужно определить ключевые слова, которые вы потеряли после обновления BERT и заняться редакцией контента для их восстановления. При этом вовсе не нужно добавлять в контент эти поисковые запросы.
Иногда достаточно добавить несколько предлогов и перефразировать пару предложений. В случае «пропажи» запросов, скорее всего страница перестала ранжироваться из-за «смещения акцентов» в смысле контента, совсем как в примере про преподавателя и студента. Это означает, что если вы ранее ранжировались по фразе с длинным хвостом, но потеряли позиции после внедрения BERT, то, вероятно, страница соответствовала ключевым словам в запросе, но на самом деле не соответствовала цели поиска интенту. Необходимо добавить смысла тем фразам и акцентировать внимание на тех словах, которые соответствуют интенту пользователя. Улучшайте ваш контент и для тех ключей, которые появились после обновления BERT. Изучите, что именно пишут конкуренты и как они расставляют акценты в своих текстах. Используйте идеи конкурентов, чтобы сделать свой контент более «ценным», чем у них.
Необходимо отвечать на конкретные запросы в своем контенте лучше, чем конкуренты. Если на сайте есть инфографика, слайды, видео или аудио — записи, то сделайте их текстовую расшифровку. Он отметил, что для BERT объем контента не играет значительной роли. Прекрасно ранжируется контент размером в несколько сот символов, однако при условии, что он отвечает на заданный вопрос пользователя. Действительно, НЧ запросы — крайне конкретны. Они подразумевают четкий и лаконичный ответ, в отличии от многих СЧ или ВЧ запросов. Именно поэтому точность ответа становиться более важным фактором, чем объем контента или точное вхождение ключа в контент.
Хороший рост показали информационные сайты, построенные по SILO-структуре. Здесь изолированные кластеры запросов более точно давали ответы на НЧ запросы за счет наличия значительного числа «поддерживающих» страниц. Заключение Внедрение нейросети BERT в ядро алгоритмов поиска Google — очередной шаг корпорации к улучшению понимания запросов пользователей, заданных на естественном языке. Нейросеть будет развиваться на всех уровнях. Уверен, что она пройдет не только post но pre- тренинг, будет постоянно обучаться, в том числе и силами асессоров, контролирующих качество органической выдачи. Все это скажется в дальнейшем на стратегиях продвижения сайтов и способах манипуляции ранжирующими факторами. И обратите внимание, что русскоязычная языковая модель, по сравнению с англоязычной, на порядок хуже прошла пре-тренинг и показывает гораздо худшие результаты.
Это означает, что основные обновления как языковой модели, так и обученной нейросети BERT еще впереди. Готовьтесь и читайте правильную литературу , чтобы понимать, как нужно оптимизировать свой сайт. Будьте здоровы! Библиография Нажмите, чтобы открыть список литературы Гаскаров Т. Машины уже опережают людей в тестах на чтение; но понимают ли они прочитанное?
DALL-E создает иллюстрации, фотографии и рендеры на основе простого описания. Например, она может изобразить «кота в галстуке-бабочке» или «дайкона в пачке, выгуливающего собаку». CLIP определяет объекты и классифицирует их, основываясь на простом описании. Например, так выглядит результат, созданный нейросетью по запросу «Крутая панда катится на скейте в Санта-Монике» Пока доступ к новой версии открыт только для группы пользователей через список ожидания. Пользователям запрещено загружать или создавать изображения, которые «могут причинить вред», включая все, что связано с символами ненависти, наготой, непристойными жестами или «заговорами или событиями, связанными с текущими геополитическими событиями». Они также должны раскрывать роль ИИ в создании изображений.
Методы обработки естественного языка
Когда обработка естественного языка выполнена с использованием различных методов, запускается следующий этап, на котором полученные смыслы собираются воедино, преобразовываются в структуру, понятную машине. natural language processing (NLP) — обработ-ка естественного языка, обработка текстов на естественном языке, технология NLP # науч-ное направление и технология ИИ — ветвь вы-числительной лингвистики (computational lin-guistics); занимается проблемами использования. Спроектировано и реализовано приложение по обработке естественного языка на примере англоязычных текстов. Это новая архитектура нейросетей, которая была представлена в 2017 году. О том, что умеет (и чего не может) языковая модель GPT-3, которую называют прорывом в задачах обработки естественного языка.
Что такое библиотека NLP?
- Модель на практике
- Обработка естественного языка с TensorFlow
- Какие задачи сегодня может решать NLP?
- На что способна нейросеть GPT-3
- BERT: прорыв в NLP-технологиях или очередной хайп на теме Deep Learning?
Обработка естественного языка с TensorFlow
Изменение результатов поиска, подобное приведённому выше, отражает новое понимание запроса с использованием BERT. Используется ли BERT для понимания всех запросов? При этом не все запросы являются разговорными или включают предлоги. Брендовые запросы и более короткие фразы — это лишь два примера тех запросов, которые не требуют применения BERT. Как BERT повлияет на мои избранные сниппеты? Как мы видели на примере выше, BERT также может влиять на те результаты, которые появляются в блоках с ответами featured snippets или «избранные сниппеты». Поэтому мы возвращали результаты для парковки на возвышенности с бордюром». Но это два отдельных алгоритма, которые могут использоваться для улучшения результатов поиска. RankBrain корректирует результаты, просматривая текущий запрос и находя похожие прошлые запросы. Затем он проверяет эффективность результатов поиска для этих исторических запросов.
RankBrain также помогает Google интерпретировать поисковые запросы, чтобы он мог отображать результаты, которые не содержат тех слов, что есть в запросе. В приведённом ниже примере Google удалось установить, что пользователь ищет информацию об Эйфелевой башне, несмотря на то, что название башни не фигурирует в запросе [высота символа Парижа]. При этом традиционные алгоритмы NLP, как правило, способны только просматривать контент перед словом ИЛИ после слова для лучшего понимания значения и релевантности этого слова. Двунаправленный компонент BERT - это то, что его отличает». Как упоминалось выше, BERT просматривает содержимое до и после слова, чтобы прояснить своё понимание значения и релевантности этого слова.
Нейросеть создала собственный язык, который ученые не могут расшифровать Изначально слова показались ученым тарабарщиной, однако затем оказалось, что нейросеть их понимает Инструмент DALL-E - это нейронная сеть, «обученная» исследовательской компанией OpenAI генерировать реалистичные изображения и искусство из текста на естественном языке. Ранее разработчики обнаружили, что DALL-E способен правдоподобно комбинировать несвязанные понятия и создавать антропоморфизированные версии животных и объектов. Яннис Дарас Giannis Daras , кандидат наук в области компьютерных знаний, на этой неделе опубликовал в Twitter, примеры того, что он назвал «собственным языком ИИ». DALL-E создает иллюстрации, фотографии и рендеры на основе простого описания. Например, она может изобразить «кота в галстуке-бабочке» или «дайкона в пачке, выгуливающего собаку».
CLIP определяет объекты и классифицирует их, основываясь на простом описании.
Код построения биграмм и триграмм: Копировать Скопировано Use a different Browser import gensim. Для создания триграмм мы просто передаем полученную выше биграммную модель той же функции. Word2Vec — метод преобразования текста для создания векторных представлений Word Embeddings , которые отображают все слова, присутствующие в языке, в векторное пространство заданной размерности.
Мы можем выполнять математические операции с этими векторами, которые помогают сохранить связь между словами. Готовые векторно-семантические модели, такие как word2vec, GloVe, fasttext и другие можно загрузить с помощью API загрузчика Gensim. Иногда векторные представления определенных слов из вашего документа могут отсутствовать в упомянутых пакетах. Но вы можете решить данную проблему, обучив свою модель.
С помощью этой модели мы можем найти взаимосвязь между различными документами, как показано ниже: Если натренировать модель на литературе типа «Алиса в Зазеркалье».
GPT-2 был создан как развитие модели OpenAI GPT от 2018 года, с десятикратным увеличением как количества параметров, так и размера обучающего набора данных модель обучили на 40 Гб текста. В 2020 году OpenAI выпустила модель GPT-3, которая позволяла не только создавать текст, но и генерировать код, писать рассказы и сочинять стихи.
Для обучения модели потребовалось 570 Гб текста. Серия моделей GPT также продемонстрировала, что обучение на очень большом корпусе и тонкая настройка модели под целевую задачу могут значительно превзойти обычные модели в качестве, однако, с другой стороны, в полный рост проявилось ограничение, связанное с непропорционально высокой стоимостью обучения больших трансформерных моделей. Говоря о развитии глубокого обучения в задачах естественного языка интересно провести сравнение последних с развитием моделей, предназначенных для решения задач компьютерного зрения.
Примеры нейросетевых моделей для решения задач компьютерного зрения, обработки естественного языка и мультимодальных задач. Источник: Andrew Shin, Masato Ishii В верхней части диаграммы отмечены модели для решения задач компьютерного зрения. Блок, обозначенный как CNN, иллюстрирует совокупность моделей, построенных на архитектуре сверточных сетей.
DenseNet — еще одна модель на основе архитектуры сверточных сетей, предложенная в 2017 г. Блок, обозначенный как R-CNN Region-Based Convolutional Neural Network , — это семейство моделей машинного обучения для компьютерного зрения и, в частности, для обнаружения объектов. Данная архитектура была разработана в 2014 году и включает следующие этапы: нахождение потенциальных объектов на изображении и разбиение их на регионы, извлечение признаков каждого полученного региона с помощью сверточных нейронных сетей, классификация обработанных признаков с помощью метода опорных векторов и уточнение границ регионов с помощью линейной регрессии.
В рассмотренном примере механизм внутреннего внимания — это тот механизм, который позволяет установить ассоциации между словами «она» со словом «кошка» в первом случае и со словом «улица» во втором случае. Трансформеры продемонстрировали свои возможности в обработке естественного языка, включая задачи машинного перевода рис. Обратим внимание на модель Vision Transformer, показанную на рис.
В то время как архитектура Transformer стала стандартом дефакто для задач обработки естественного языка после 2017 года, ее применение в компьютерном зрении оставалось ограниченным. В задачах компьютерного зрения механизм внимания либо применялся совместно со сверточными сетями, либо использовался для замены определенных компонентов сверточных сетей при сохранении их общей структуры. В 2020 году Досовицкий и др.
Как ранее было отмечено, трансформеры используют механизм внимания, суть которого в самом общем плане в NLP-задачах состоит в измерении связей между парами входных слов. 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.
Что такое BERT — рассказывает Moz (перевод)
| Обработка естественного языка — Викиконспекты | Основы глубокого обучения для обработки естественного языка включают обучение нейронной сети на больших наборах данных текста. |
| Интуитивное глубокое обучение, часть 3: RNN для обработки естественного языка | Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – это область исследований, которая занимается разработкой методов и технологий для взаимодействия между компьютером и естественным языком человека. |
| Обработка естественного языка | NLP (natural language processing), или обработка естественного языка, — это область искусственного интеллекта, задача которой — дать компьютерам возможность понимать и обрабатывать естественный язык. |
Всё, что нужно знать об алгоритме BERT в поиске Google
новые приложения и порожденные стартапы. В этой статье я кратко расскажу о достоинствах глубокого обучения нейронных сетей на примере BERT-модели и возможностях ее практического применениях в задачах обработки естественного языка (NLP, Natural Language Processing). Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей для анализа и обработки естественного языка, используемого людьми в повседневной жизни.
OpenAI представила ИИ-инструмент Codex для автоматического написания кода
| Обработка естественного языка (NLP). Алиса. Диалоги | Специалисты также занимаются созданием моделей для эффективной обработки естественного языка, автоматического распознавания речи, обнаружения ключевых слов, улучшения звука. |
| Обработка естественного языка с TensorFlow. Ганегедара Т. (2020) | CoderBooks | BERT — нейросетевая модель-трансформер от Google, на которой сегодня строится большинство инструментов автоматической обработки языка. |
| BERT - обновление алгоритма поиска Google и нейросеть. | В этом разделе кратко излагается новая библиотека Python Natural Language с нуля с приложениями. |
| Использование служб ИИ Azure с обработкой естественного языка (NLP) для обогащения бесед чат-бота | BERT — нейросетевая модель-трансформер от Google, на которой сегодня строится большинство инструментов автоматической обработки языка. |
8 лучших библиотек обработки естественного языка для Python (NLP)
Курс знакомит слушателей с основными концепциями, методами, инструментами и приложениями дисциплины "Обработка естественного языка" (Natural Language Processing). Рассказываем о natural language processing, в каких сферах применяется, кто такие специалисты по NLP. О том, что умеет (и чего не может) языковая модель GPT-3, которую называют прорывом в задачах обработки естественного языка.
7 приложений глубокого обучения для обработки естественного языка
Natural Language Processing. NLP (natural language processing), или обработка естественного языка, — это область искусственного интеллекта, задача которой — дать компьютерам возможность понимать и обрабатывать естественный язык. ChatGPT это модель обработки естественного языка, разработанная OpenAI. мультимодальную модель GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4). Новая нейросеть ушла вперед по сравнению с GPT-3.5, она может давать ответы на. Это новая архитектура нейросетей, которая была представлена в 2017 году.