Se vi estas entuziasmulo pri Natura Lingvo Prilaborado (NLP), vi rimarkos du konceptojn rondirantajn - BERT kaj LLM.
BERT signifas Bidirektaj Encoder Representations de Transformiloj, dum LLM signifas Large Language Model. Ĉi tiuj modeloj plibonigis NLP laŭ sia propra maniero - per siaj fortoj kaj malfortoj.
En ĉi tiu artikolo, ni rigardos pli proksime kaj BERT kaj LLM kaj kion ili devas oferti. Ni komencu.
BERT - Pli Preciza kaj Potenca
Google evoluigis BERT por permesi pli bonan kuntekstan komprenon kaj lernadon per vortoj. Ĝi faras ĝin farante dudirektan aliron kie ĝi lernas pri vortkunteksto lernante pri la ĉirkaŭaj vortoj (maldekstre kaj dekstre). Ĝi venkas la limojn de pli malnovaj modeloj kapablaj nur legi la vorton dekstre.
BERT uzas transformil-bazitan modelon, kiu estas la kerno de la rapida kresko de la NLP-esplora areo. Pro saĝa miksaĵo de kuntekst-bazita kompreno de semantiko, BERT ofertas altan precizecon kaj elstaras je respondado de specifaj demandoj aŭ entoj. Do, se komerco aŭ organizo volas tre precizan kaj kuntekst-pezan modelon por respondi demandojn, tiam BERT estas la vojo por iri.
Internaloj de BERT
Teknike, BERT uzas dudirektan transformilon kun du kernaj celoj: Sekva-fraza prognozo kaj Masked Language Model (MLM). Ĉar BERT estas dudirekta, la modela semantika lernado okazas de maldekstre dekstren kaj dekstren maldekstren samtempe.
Pro peza dependeco de lernado, BERT postulas antaŭtrejnadon kun tunoj da specifaj taskodatenoj. Sen taŭga antaŭtrejnado, BERT eble ne rezultas sur la atendata nivelo de precizeco.
LLM — Fundamentaj Al NLP-Taskoj
Grandaj Lingvaj Modeloj uzas statistikan modelon, kiu antaŭdiras la sinsekvon de vortoj. Ĉi tio donas al LLM pli larĝan kapablon plenumi fundamentajn NLP-taskojn. Ekzemple, AI-tekstgeneratoroj uzas LLM-modelojn por generi homsimilan tekston. Ĝi estas ankaŭ efika en parolrekono kaj maŝintradukado.
Male al BERT, la lingvomodelo povas trakti demandojn kun alta dependeco de teksto. Kun la pli alta kapablo memori la kuntekston, la uzanto povas interagi kun LLM-modeloj pli detale donante al ĝi la kapablon solvi kompleksajn problemojn kiuj bezonas memori la kuntekston por pli longa tempodaŭro.
Internaloj de LLM
Ene de LLM, vi trovos la uzon de Longa Mallonga Perspektiva Memoro (LSTM), ripetiĝanta neŭrala reto kun memorĉeloj kapablaj stoki kaj retrovi informojn kun longmemoraj kapabloj. LLM facile venkas mallongdaŭrajn memorlimojn.
Se vi atente rigardas, vi rimarkos, ke la plej multaj LLM-oj kapablas generi tekston kaj, do, postulas multe da antaŭtrejna teksto por iĝi pli preciza. LLM ankaŭ uzas profundan lernadon kiel manieron kompreni ŝablonojn de la donitaj datumoj. Post kiam la LLM estas trejnita, ĝi nun kapablas helpi la uzanton pri siaj ĉiutagaj taskoj. Ĉi tiuj ŝablonoj kaj konekto-rekono helpas identigi ŝablonojn por generi novan enhavon.
BERT Aplikoj kaj Limigoj
BERT havas tunojn da aplikoj en la kampo de NLP. Kelkaj el la rimarkindaj inkludas la sekvantajn:
- Komparu frazojn por mezuri semantikan similecon.
- Klasifiku tekston laŭ klasifiko.
- Uzu BERT por kompreni la demandan kuntekston de uzanto por doni al ili pli bonajn rezultojn.
- Faru analizon de sentoj bazitaj en aspektoj.
- Provizu precizajn rekomendojn al uzantoj surbaze de eniga priskribo.
Tamen ĝi havas limojn, pri kiuj vi devas scii. Ĉi tiuj limigoj inkluzivas la jenajn:
- Vi devas investi multe da trejna tempo kaj komputilaj rimedoj por ke BERT funkcii.
- BERT luktas kun aŭtoregresivaj taskoj, t.e. antaŭdiri ĵetonojn dum interfero.
- BERT havas nur 512 ĵetonojn maksimuman eniglongon limigante siajn uzkazojn.
LLM-Aplikoj kaj Limigoj
LLM ofertas ampleksan varion de aplikoj, kiuj inkluzivas jenajn:
- Plibonigitaj serĉmotorrezultoj kun pli bona kunteksta kompreno.
- Plibonigitaj AI-botoj kaj asistanto-agado, ofertante al podetalistoj la kapablon fari klientservadon.
- La kapablo de LLM-oj antaŭtrejni kun granda aro da diversigitaj datumoj faras ĝin bonega pri tradukado.
- SeALM LLM de Google povas lerni pri skriptokonduto kaj identigi malican konduton.
- Bonega elekto por unika enhavo-kreado
- Proponas kodgeneradon, kodkompletigon kaj detekton de cimoj.
Komparante BERT kaj LLM — ĉu vi elektu BERT aŭ LLM?
Elekto inter BERT kaj LLM dependas de viaj postuloj. Ambaŭ NLP-modeloj elstaras je tio, kion ili faras. Do, dependas de vi elekti tiun, kiu konformas al viaj bezonoj.
Ekzemple, se vi volas modelon kiu elstaras je semantiko (dudirekta kunteksto) kaj lingvokuntekstokompreno, tiam BERT servas vian celon. Ĝi povas funkcii bone en malsamaj NLP-taskoj, kie vi devas fari sementan analizon, rekonon de entoj aŭ demando-respondon. Tamen, antaŭ ol vi elektas BERT, vi devas varii, ke ĝi postulas multajn antaŭtrejnajn specifajn datumojn. Ĝi ankaŭ devas esti domajna specifa. Alia afero, kiun vi devas varii, estas la komputilaj rimedoj. BERT postulas signifajn komputilajn rimedojn.
LLM, aliflanke, estas bona elekto se vi serĉas malpli komputilaman lingvomodelon. LLM ankaŭ taŭgas por uzkazoj, kie vi havas limigitan datuman aron, nespecifan al iu aparta domajno. Ĉi tio faras ĝin bonega elekto por NLP-taskoj kiel ekzemple parolrekono. Ĉar LLM povas memori informojn pli longe, ĝi ankaŭ estas bonega elekto por iu ajn tasko, kiu postulas kuntekstan memoron.
konkludo
En la mondo de NLP, kaj BERT kaj LLM ofertas unikajn kapablojn. Ambaŭ havas siajn limigojn, sed plej grave, ili havas unikajn kapablojn solvi decidajn NLP-problemojn. BERT estas bonega NLP-modelo kapabla oferti dudirektan lernadon. Pro profunda kompreno de semantiko kaj kunteksto, ĝi donas al uzantoj la ilon por subteni potencan tasktraktadon.
LLM, aliflanke, ofertas pli malstreĉan aliron kun aliro al longperspektiva kunteksto-memorado sen la bezono esti komputile peza.
