Verarbeitung natürlicher Sprache oder nicht-psychologisches NLP

Es gibt mehrere komplizierte Aufgaben im Bereich der künstlichen Intelligenz, und die Spracherkennung gehört zu den wichtigsten davon. Während die Reproduktion der Reaktion auf bestimmte Aktionen (was intelligente Geräte tun) mit Voice-to-Text- und Text-to-Voice-Modulation möglich ist, ist die Emulation einer hochwertigen natürlichen Sprache selbst für die besten KI-Modelle immer noch nicht einfach. Gleichzeitig besteht in verschiedenen Bereichen der Produktion, des Alltags und der Wirtschaft ein erheblicher Bedarf an solchen Technologien. Aus diesem Grund ist NLP zu einer gefragten Technologie geworden.

Die einzige Lücke für heute sind die Modelle des Sprachdesigns von NLP-Lösungen. Solche Modelle werden beim Design von sprechenden Robotern, Anrufbeantwortern, Bots, Dialogsystemen, Sprachassistenten und anderen Konvertierungsdiensten verwendet.

Zu den weit verbreiteten Lösungen gehören BERT, GPT-3, Roberta, CodeBERT, ALBERT, XLNet, StructBERT, T5, ELECTRA, DeBERTa und GPT-4.

Nachfolgend sind die wichtigsten NLP-Sprachmodelle aufgeführt, die heute bereits auf dem internationalen Markt vorhanden sind.

Bert
BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers) ist ein Frage-Antwort-Sprachmodell, das 2018 von Google entwickelt wurde. Es wird häufig verwendet, um verschiedene Aufgaben auszuführen. Dies ermöglicht eine außergewöhnliche Kommunikation in nur einer Stunde. Das Modell ist vollständig trainierbar und verständlich.

Das BERT-Framework: Es ist ein unüberwachtes bidirektionales System zum Vortrainieren von NLP-Modellen. Bidirektional bedeutet, Text zu erkennen und anzuzeigen (von links nach rechts und von rechts nach links). Unüberwacht bedeutet das Fehlen von Programmen und Algorithmen, die gemäß einem bestimmten Szenario ausgeführt werden müssen.

Das Produkt wurde auf Basis des Klartextkorpus von Wikipedia entwickelt. Dieser Ansatz zeigt ein besseres Erkennen und „Verstehen“ des Kontexts nach Produkt. Nach den ersten Tests wurde BERT als „neue Ära des NLP“ anerkannt, da es 11 Aufgaben erfolgreich abgeschlossen hat.

Zu den Vorteilen von BERT für Unternehmen gehören:

Kundenservice-Bots;
Verarbeitung von Kundenfeedback;
Datensuche.
GPT-3 von OpenAI
Das GPT-3-Sprachmodell von OpenAI ist ein Update für frühere Versionen. Es ist als revolutionär bekannt, weil es für bis zu 175B-Parameter funktioniert hat. Kein anderes früheres Modell kann sich solcher Anzeigen rühmen.

GPT-3 hat hervorragende Arbeit geleistet, während es bei verschiedenen NLP-Aufgaben getestet wurde, darunter Spracherkennung, Übersetzung, Beantwortung von Fragen und Nachrichtengenerierung. Letzteres beeindruckte selbst die eingefleischtesten Skeptiker, da man glaubte, dass nur ein Mensch einen qualitativ hochwertigen Text erstellen könne.

Als Grundlage für diese 175 Milliarden Parameter wurden die Texte aus dem Internet genommen, deren Gesamtvolumen 45 TB betrug.

Das wichtigste Merkmal der Lösung sind Umprogrammierungsmöglichkeiten.

Folgende Angebote zählen zu den Vorteilen von GPT-3 für Unternehmen:

Automatisierte Übersetzung und Dokumentenverarbeitung;
Programmieren ohne Code;
Klonen von Websites;
Erstellung von Tests und Quiz.
RoBERTa (robust optimierter BERT-Vorschulungsansatz)
RoBERTa ist eine von Facebook entwickelte, optimierte Lösung zur Selbstüberwachung vortrainierter NLP-Systeme. Die wesentliche Funktion des Produkts ist die Erkennung bestimmter Textabschnitte nach den vorgegebenen Parametern. Beispielsweise die Suche nach obszönen Sprachbezügen zu verbotenen Themen oder Einträgen in unfreundlichem Ton.

RoBERTa ist eine Art „Verbesserer“ des BERT-Modells, weil es die verborgene Sprache besser verarbeitet und Ihnen so eine höhere Produktleistung ermöglicht. Die Lösung eignet sich beispielsweise für die Arbeit mit umfangreichen Kriterienpaketen und erfordert keine Vorschulung für jede einzelne Aufgabe.

Die Vorteile von RoBERTa und ähnlichen Lösungen sind im Vergleich zum GLUE-Benchmark bewiesen.

Zu den wesentlichen Vorteilen von RoBERTa for business zählen folgende Angebote:

Audio-/Text-Chat-Optionen;
Frage-/Antwortmöglichkeiten;
Kategorisierung von Dokumenten.
CodeBERT
CodeBERT ist ein weiteres Sprachmodell, das auf einem vortrainierten Algorithmus basiert. Der Entwickler ist ein Microsoft-Unternehmen. Die Lösung ist so konzipiert, dass sie in natürlicher (NL) und Programmiersprache (PL) funktioniert: Suche und Erkennung von Daten in menschlicher Sprache mit anschließender Umwandlung in Code. Es ist die am häufigsten verwendete Funktion zum Erstellen von Webdokumenten.

Der Vorteil dieser Lösung ist, dass sie optimal mit NL und PL funktioniert. Dies wurde durch Tests auf einer großen Datenmenge von GitHubs GitHub bewiesen, die sechs Programmiersprachen umfasst:

Python
Java
JavaScript
PHP
Rubin
gehen
ALBERT
ALBERT ist eine weitere kreative Lösung von Google. Wer nicht mit allzu ausgefallenen Modellen arbeiten möchte oder diese nicht benötigt, kann auf dieses Produkt zurückgreifen. Sein Vorteil ist, dass es wie BERT einfach zu bedienen ist, aber mehr Aufgaben und Parameter genauso gut bewältigt wie vortrainierte Modelle.

Der relative Nachteil der Lösung besteht darin, dass eine solche Kombination potenziell zu einer höheren Trainingszeit führen kann und eine Begrenzung des GPU / TPU-Speichervolumens enthält.

Die Entwickler haben jedoch ihr Bestes getan, um solche Probleme mit den folgenden Iterationen zu verhindern:

Hauttrennung

n Schichten aus den Vokabulareinschlüssen (Faktorisierte Einbettungsparametrisierung).
Verhinderung des Wachstums der Parameter mit zunehmender Tiefe des Netzwerks (Cross-Layer Parameter Separation).
Basierend auf NLP-Aufgaben wurden Dutzende von Iterationen durchgeführt, und das Endprodukt erschien in Form des TensorFlow-Frameworks. Dadurch wurde eine Reduktion der Kriterienanzahl um 89 % erreicht und die durchschnittliche Genauigkeit der Prozesse auf 80,1 % gesteigert. Maßstab für die Bewertung der Indikatoren war das BERT-Modell.

Zu den Vorteilen von ALBERT für Unternehmen gehören solche Angebote wie:

Verbesserung des Chatbot-Designs;
Dokumentenklassifizierung;
Textklassifizierung;
Stimmungsanalyse.
Vielzahl algorithmenbasierter NLP-Modelle
Im Allgemeinen verpflichtet sich der durchschnittliche Entwickler nicht, ein Sprachmodell von Grund auf neu zu erstellen. Dies liegt an begrenzten Ressourcen (Zeit, Budget, Software). Die hohe Nachfrage nach dieser Art von Lösung legt jedoch nahe, dass es mehr Vorlagenmodelle geben sollte und fortgeschrittene Spezialisten sich auf deren Entwicklung konzentrieren sollten. Darüber hinaus können Sie durch die Iteration bestehender Modelle Ressourcen sparen und in kürzeren Zeiträumen bessere Ergebnisse erzielen, als wenn Sie ein Produkt von Grund auf neu erstellen.