מודלים גדולים של שפה זכו לאחרונה לבולטות עצומה לאחר שהמקרה השימוש המוכשר ביותר שלהם ChatGPT הפך להצלחה בן לילה. בעקבות ההצלחה של ChatGPT ו-ChatBots אחרים, הרבה אנשים וארגונים החלו להתעניין בחקר הטכנולוגיה שמניעה תוכנה כזו.
מודלים של שפה גדולים הם עמוד השדרה מאחורי תוכנה זו המאפשרת את העבודה של יישומי עיבוד שפה טבעית שונים כמו תרגום מכונה, זיהוי דיבור, מענה לשאלות וסיכום טקסט. תן לנו ללמוד עוד על LLM וכיצד תוכל לייעל אותו לקבלת התוצאות הטובות ביותר.
מהם מודלים של שפה גדולה או ChatGPT?
מודלים של שפה גדולה הם מודל למידת מכונה הממנף רשתות עצביות מלאכותיות וממגורות נתונים גדולים כדי להפעיל יישומי NLP. לאחר אימון על כמויות גדולות של נתונים, LLM משיג את היכולת ללכוד מורכבויות שונות של שפה טבעית, שבה הוא השתמש עוד יותר עבור:
- יצירת טקסט חדש
- סיכום מאמרים וקטעים
- חילוץ נתונים
- כתיבה מחדש או פרפרזה של הטקסט
- סיווג נתונים
כמה דוגמאות פופולריות של LLM הן BERT, Chat GPT-3 ו-XLNet. מודלים אלה מאומנים על מאות מיליוני טקסטים ויכולים לספק פתרונות כדאיים לכל סוגי שאילתות המשתמשים הנבדלות.
מקרי שימוש פופולריים של דגמי שפה גדולים
להלן כמה ממקרי השימוש המובילים והנפוצים ביותר של LLM:
יצירת טקסט
מודלים של שפה גדולים משתמשים בבינה מלאכותית ובידע בלשנות חישובית כדי ליצור אוטומטית טקסטים בשפה טבעית ולהשלים דרישות משתמש תקשורתיות שונות כגון כתיבת מאמרים, שירים, או אפילו צ'אט עם המשתמשים.
מכונת תרגום
ניתן להשתמש ב-LLMs גם לתרגום טקסט בין שתי שפות כלשהן. המודלים ממנפים אלגוריתמי למידה עמוקה, כגון רשתות עצביות חוזרות, כדי ללמוד את מבנה השפה של שפות המקור והיעד. בהתאם, הם משמשים לתרגום טקסט מקור לשפת היעד.
יצירת תוכן
LLMs אפשרו כעת למכונות ליצור תוכן קוהרנטי והגיוני שיכול לשמש ליצירת פוסטים בבלוג, מאמרים וצורות תוכן אחרות. המודלים משתמשים בידע הנרחב שלהם בלמידה עמוקה כדי להבין ולבנות את התוכן בפורמט ייחודי וקריא עבור המשתמשים.
ניתוח הסנטימנט
זהו מקרה שימוש מרגש של מודלים לשפות גדולות שבו המודל מאומן לזהות ולסווג מצבים רגשיים ותחושות בטקסט מסומן. התוכנה יכולה לזהות רגשות כמו חיוביות, שליליות, ניטרליות וסנטימנטים מורכבים אחרים שיכולים לעזור לקבל תובנות לגבי חוות דעת וסקירות של לקוחות על מוצרים ושירותים שונים.
הבנה, סיכום וסיווג של טקסט
לימודי LLM מספקים מסגרת מעשית לתוכנת הבינה המלאכותית כדי להבין את הטקסט וההקשר שלו. על ידי אימון המודל להבין ולנתח ערימות גדולות של נתונים, LLM מאפשר למודלים של AI להבין, לסכם ואפילו לסווג טקסט בצורות ובדפוסים שונים.
תשובת שאלה
מודלים של שפה גדולים מאפשרים למערכות QA לזהות במדויק ולהגיב לשאילתת השפה הטבעית של המשתמש. אחד היישומים הפופולריים ביותר של מקרה שימוש זה הוא ChatGPT ו-BERT, המנתחים את ההקשר של שאילתה ומחפשים בקורפוס גדול של טקסטים כדי למצוא תשובות רלוונטיות לשאילתות משתמשים.
3 תנאים חיוניים כדי להפוך לימודי לימודים ללימודים מוצלחים
יש למלא במדויק את שלושת התנאים הבאים כדי לשפר את היעילות ולהפוך את מודל השפה הגדול שלך למצליח:
נוכחות של כמויות אדירות של נתונים לאימון מודלים
LLM זקוק לכמויות גדולות של נתונים כדי להכשיר מודלים המספקים תוצאות יעילות ואופטימליות. ישנן שיטות ספציפיות, כמו למידת העברה והדרכה מקדימה בפיקוח עצמי, שאותן ה-LLMs ממנפים כדי לשפר את הביצועים והדיוק שלהם.
בניית שכבות של נוירונים כדי להקל על דפוסים מורכבים למודלים
מודל שפה גדול חייב לכלול שכבות שונות של נוירונים שהוכשרו במיוחד להבין את הדפוסים המורכבים בנתונים. נוירונים בשכבות עמוקות יותר יכולים להבין טוב יותר דפוסים מורכבים מאשר שכבות רדודות יותר. המודל יכול ללמוד את הקשר בין מילים, הנושאים המופיעים יחד, והקשר בין חלקי הדיבור.
אופטימיזציה של LLMs עבור משימות ספציפיות למשתמש
ניתן להתאים LLMs למשימות ספציפיות על ידי שינוי מספר השכבות, הנוירונים ופונקציות ההפעלה. לדוגמה, מודל שמנבא את המילה הבאה במשפט משתמש בדרך כלל בפחות שכבות ונוירונים מאשר מודל שנועד ליצור משפטים חדשים מאפס.
דוגמאות פופולריות למודלים של שפה גדולה
להלן כמה דוגמאות בולטות של LLMs בשימוש נרחב בתעשייה אנכית שונים:
מקור תמונה: לקראת מדע נתונים
סיכום
LLMs רואים את הפוטנציאל לחולל מהפכה ב-NLP על ידי מתן יכולות ופתרונות חזקים ומדויקים להבנת שפה המספקים חווית משתמש חלקה. עם זאת, כדי להפוך את ה-LLM ליעיל יותר, מפתחים חייבים למנף נתוני דיבור באיכות גבוהה כדי ליצור תוצאות מדויקות יותר ולייצר מודלים של AI יעילים ביותר.
Shaip הוא אחד מפתרונות הבינה המלאכותית המובילים המציעים מגוון רחב של נתוני דיבור בלמעלה מ-50 שפות ובפורמטים מרובים. למד עוד על LLM וקבל הדרכה על הפרויקטים שלך מ מומחי שייפ היום.
