Natural Language Processing (NLP) మరియు Large Language Models (LLMs)

Ask a Question

Transformer మోడల్స్‌లోకి వెళ్లే ముందు, Natural Language Processing అంటే ఏమిటి, Large Language Models ఈ రంగాన్ని ఎలా మార్చాయి మరియు మనం దాని గురించి ఎందుకు శ్రద్ధ వహించాలి అనే దానిపై త్వరగా ఒక అవలోకనం చేద్దాం.

NLP అంటే ఏమిటి?

NLP అనేది మానవ భాషకు సంబంధించిన ప్రతిదాన్ని అర్థం చేసుకోవడంపై దృష్టి సారించే భాషాశాస్త్రం మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగం. NLP పనుల లక్ష్యం కేవలం ఒక్కొక్క పదాన్ని వ్యక్తిగతంగా అర్థం చేసుకోవడం మాత్రమే కాదు, ఆ పదాల సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోగలగడం.

సాధారణ NLP పనుల జాబితా క్రింద ఇవ్వబడింది, ప్రతిదానికి కొన్ని ఉదాహరణలతో:

NLP కేవలం వ్రాతపూర్వక వచనానికి మాత్రమే పరిమితం కాదు. ఇది ప్రసంగ గుర్తింపు మరియు కంప్యూటర్ విజన్‌లో సంక్లిష్ట సవాళ్లను కూడా పరిష్కరిస్తుంది, ఉదాహరణకు ఆడియో నమూనా యొక్క ట్రాన్స్‌క్రిప్ట్ లేదా చిత్రం యొక్క వివరణను రూపొందించడం వంటివి.

Large Language Models (LLMs) పెరుగుదల

ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, NLP రంగం Large Language Models (LLMs) ద్వారా విప్లవాత్మకంగా మారింది. GPT (Generative Pre-trained Transformer) మరియు Llama, వంటి ఆర్కిటెక్చర్లను కలిగి ఉన్న ఈ మోడల్స్, భాషా ప్రాసెసింగ్‌లో సాధ్యమయ్యే వాటిని మార్చాయి.

ఒక Large Language Model (LLM) అనేది భారీ మొత్తంలో వచన డేటాపై శిక్షణ పొందిన ఒక AI మోడల్, ఇది మానవ-వంటి వచనాన్ని అర్థం చేసుకోగలదు మరియు ఉత్పత్తి చేయగలదు, భాషలో నమూనాలను గుర్తించగలదు మరియు టాస్క్-నిర్దిష్ట శిక్షణ లేకుండా విస్తృత శ్రేణి భాషా పనులను చేయగలదు. అవి Natural Language Processing (NLP) రంగంలో గణనీయమైన పురోగతిని సూచిస్తాయి.

LLMలు వీటి ద్వారా వర్గీకరించబడతాయి:

LLMల ఉద్భవం, ప్రత్యేక NLP పనుల కోసం ప్రత్యేక మోడల్స్‌ను నిర్మించడంనుంచి, విస్తృత శ్రేణా భాషా పనులను పరిష్కరించడానికి ప్రాంప్ట్ చేయబడిన లేదా ఫైన్-ట్యూన్ చేయబడిన ఒక పెద్ద మోడల్‌ను ఉపయోగించడం వరకు మార్పు తీసుకువచ్చింది. ఇది సాంకేతిక భాషా ప్రాసెసింగ్‌ను మరింత అందుబాటులోకి తెచ్చింది, కానీ సమర్థత, నైతికత మరియు అమలు వంటి కొత్త సవాళ్లను కూడా పరిచయం చేసింది.

LLMలు కూడా ముఖ్యమైన పరిమితులను కలిగి ఉంటాయి:

భాషా ప్రాసెసింగ్ ఎందుకు సవాలుగా ఉంది?

కంప్యూటర్లు మానవులు ప్రాసెస్ చేసే విధంగా సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయవు. ఉదాహరణకు, మనం “I am hungry” అనే వాక్యాన్ని చదివినప్పుడు, మనం దాని అర్థాన్ని సులభంగా అర్థం చేసుకోగలం. అదేవిధంగా, “I am hungry” మరియు “I am sad” వంటి రెండు వాక్యాలు ఇచ్చినప్పుడు, అవి ఎంత సారూప్యంగా ఉన్నాయో మనం సులభంగా నిర్ణయించగలం. మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) మోడల్స్‌కు, అటువంటి పనులు మరింత కష్టం. మోడల్ దాని నుండి నేర్చుకోవడానికి వీలుగా వచనాన్ని ప్రాసెస్ చేయాలి. మరియు భాష సంక్లిష్టంగా ఉన్నందున, ఈ ప్రాసెసింగ్ ఎలా చేయబడాలి అనే దాని గురించి మనం జాగ్రత్తగా ఆలోచించాలి. వచనాన్ని ఎలా సూచించాలో చాలా పరిశోధనలు జరిగాయి, మరియు తదుపరి అధ్యాయంలో కొన్ని పద్ధతులను చూద్దాం.

LLMలలో పురోగతి ఉన్నప్పటికీ, అనేక ప్రాథమిక సవాళ్లు అలాగే ఉన్నాయి. వీటిలో అస్పష్టత, సాంస్కృతిక సందర్భం, వ్యంగ్యం మరియు హాస్యం అర్థం చేసుకోవడం ఉన్నాయి. LLMలు విభిన్న డేటాసెట్‌లపై భారీ శిక్షణ ద్వారా ఈ సవాళ్లను పరిష్కరిస్తాయి, అయితే అనేక సంక్లిష్ట దృశ్యాలలో మానవ-స్థాయి అవగాహనకు తరచుగా తక్కువగా ఉంటాయి.

< > Update on GitHub