Procesarea limbajului natural

Ask a Question

Înainte de a trece la modelele Transformer, haideți să facem o prezentare scurtă despre ce este procesarea limbajului natural și de ce ne interesează.

Ce este NLP?

NLP este un domeniu al lingvisticii și al învățării automate axat pe înțelegerea a tot ceea ce este legat de limbajul uman. Scopul sarcinilor NLP nu este doar înțelegerea individuală a cuvintelor, ci și capacitatea de a înțelege contextul acelor cuvinte.

În continuare urmează o listă a sarcinilor obișnuite de NLP, cu câteva exemple pentru fiecare:

NLP nu se limitează însă la textul scris. De asemenea, NLP abordează provocări complexe în domeniul recunoașterii vorbirii și al viziunii computerizate, cum ar fi generarea unei transcrieri a unui fragment audio sau a unei descrieri a unei imagini.

Ascensiunea a Large Language Models (LLM-uri)

În ultimii ani, domeniul NLP a fost revoluționat de Large Language Models (LLM-uri). Aceste modele, care includ arhitecturi precum GPT (Generative Pre-trained Transformer) și Llama, au transformat ceea ce este posibil în procesarea limbajului.

LLM-urile se caracterizează prin:

Apariția LLM-urilor a schimbat paradigma de la construirea unor modele specializate pentru sarcini NLP specifice la utilizarea unui singur model mare care poate fi direcționat prin prompturi sau ajustat pentru a aborda o gamă largă de sarcini lingvistice. Acest lucru a făcut procesarea sofisticată a limbajului mai accesibilă, dar a introdus și noi provocări în domenii precum eficiența, etica și implementarea.

De ce este o provocare?

Computerele nu procesează informațiile în același mod ca oamenii. De exemplu, atunci când citim propoziția „Mi-e foame”, îi putem înțelege cu ușurință semnificația. În mod similar, având în vedere două propoziții precum „Mi-e foame” și „Sunt trist”, suntem capabili să determinăm cu ușurință cât de asemănătoare sunt acestea. Pentru modelele de învățare automată (ML), astfel de sarcini sunt mai dificile. Textul trebuie prelucrat într-un mod care să permită modelului să învețe din conținutul său. Și deoarece limbajul este complex, trebuie să ne gândim cu atenție la modul optim de a realiza această procesare. Au fost efectuate numeroase cercetări cu privire la modul de reprezentare a textului și vom analiza câteva metode în capitolul următor.

< > Update on GitHub