แบบจำลองภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า (PLM) เป็นส่วนสำคัญของเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สมัยใหม่ พวกเขาเป็นตัวแทนของสาขาปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ตีความ และสร้างภาษาของมนุษย์ PLM ได้รับการออกแบบมาเพื่อสรุปงานจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่งโดยใช้ประโยชน์จากคลังข้อมูลข้อความขนาดใหญ่
ประวัติความเป็นมาของต้นกำเนิดของแบบจำลองภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมและการกล่าวถึงครั้งแรก
แนวคิดของการใช้วิธีการทางสถิติเพื่อทำความเข้าใจภาษามีมาตั้งแต่ต้นทศวรรษ 1950 ความก้าวหน้าที่แท้จริงมาพร้อมกับการแนะนำการฝังคำ เช่น Word2Vec ในช่วงต้นปี 2010 ต่อมามีการนำเสนอโมเดลหม้อแปลงไฟฟ้าโดย Vaswani และคณะ ในปี 2560 ได้กลายเป็นรากฐานสำหรับ PLM BERT (BiDirectional Encoder Representations from Transformers) และ GPT (Generative Pre-trained Transformer) ถือเป็นโมเดลที่ทรงอิทธิพลที่สุดในโดเมนนี้
ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า
โมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าทำงานโดยการฝึกอบรมกับข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล พวกเขาพัฒนาความเข้าใจทางคณิตศาสตร์เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างคำ ประโยค และแม้แต่เอกสารทั้งหมด ช่วยให้พวกเขาสร้างการคาดการณ์หรือการวิเคราะห์ที่สามารถนำไปใช้กับงาน NLP ต่างๆ ได้ รวมถึง:
- การจำแนกข้อความ
- การวิเคราะห์ความรู้สึก
- การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ
- การแปลด้วยเครื่อง
- การสรุปข้อความ
โครงสร้างภายในของแบบจำลองภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า
PLM มักใช้สถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้า ซึ่งประกอบด้วย:
- เลเยอร์อินพุต: การเข้ารหัสข้อความอินพุตเป็นเวกเตอร์
- บล็อกหม้อแปลง: หลายเลเยอร์ที่ประมวลผลอินพุต ซึ่งมีกลไกความสนใจและโครงข่ายประสาทเทียมแบบฟีดไปข้างหน้า
- เลเยอร์เอาท์พุต: การสร้างผลลัพธ์สุดท้าย เช่น การคาดเดาหรือข้อความที่สร้างขึ้น
การวิเคราะห์คุณลักษณะสำคัญของแบบจำลองภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า
ต่อไปนี้เป็นคุณสมบัติที่สำคัญของ PLM:
- ความเก่งกาจ: ใช้ได้กับงาน NLP หลายงาน
- ถ่ายโอนการเรียนรู้: ความสามารถในการสรุปข้ามโดเมนต่างๆ
- ความสามารถในการขยายขนาด: การประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ
- ความซับซ้อน: ต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมากสำหรับการฝึกอบรม
ประเภทของโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า
| แบบอย่าง | คำอธิบาย | ปีที่เปิดตัว |
|---|---|---|
| เบิร์ต | ความเข้าใจข้อความแบบสองทิศทาง | 2018 |
| GPT | สร้างข้อความที่สอดคล้องกัน | 2018 |
| T5 | การถ่ายโอนข้อความเป็นข้อความ; ใช้ได้กับงาน NLP ต่างๆ | 2019 |
| โรเบอร์ต้า | BERT เวอร์ชันที่ได้รับการปรับปรุงอย่างแข็งแกร่ง | 2019 |
วิธีใช้แบบจำลองภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า ปัญหา และแนวทางแก้ไข
การใช้งาน:
- ทางการค้า: การสนับสนุนลูกค้า การสร้างเนื้อหา ฯลฯ
- เชิงวิชาการ: การวิจัย การวิเคราะห์ข้อมูล ฯลฯ
- ส่วนตัว: คำแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคล
ปัญหาและแนวทางแก้ไข:
- ต้นทุนการคำนวณสูง: ใช้รุ่นที่เบากว่าหรือฮาร์ดแวร์ที่ได้รับการปรับปรุง
- อคติในข้อมูลการฝึกอบรม: ตรวจสอบและดูแลจัดการข้อมูลการฝึกอบรม
- ข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: ใช้เทคนิคการรักษาความเป็นส่วนตัว
ลักษณะหลักและการเปรียบเทียบกับข้อกำหนดที่คล้ายกัน
- PLM กับโมเดล NLP แบบดั้งเดิม:
- หลากหลายและมีความสามารถมากขึ้น
- ต้องการทรัพยากรมากขึ้น
- เข้าใจบริบทได้ดีขึ้น
มุมมองและเทคโนโลยีแห่งอนาคตที่เกี่ยวข้องกับแบบจำลองภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า
ความก้าวหน้าในอนาคตอาจรวมถึง:
- อัลกอริธึมการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- ปรับปรุงความเข้าใจความแตกต่างในภาษา
- การบูรณาการกับสาขา AI อื่นๆ เช่น วิสัยทัศน์และการใช้เหตุผล
วิธีใช้หรือเชื่อมโยงกับพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์กับโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เช่นเดียวกับที่ OneProxy มอบให้สามารถช่วย PLM ได้โดย:
- อำนวยความสะดวกในการรวบรวมข้อมูลเพื่อการฝึกอบรม
- เปิดใช้งานการฝึกอบรมแบบกระจายไปยังสถานที่ต่างๆ
- เพิ่มความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว
ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง
โดยรวมแล้ว โมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้ายังคงเป็นแรงผลักดันในการพัฒนาความเข้าใจภาษาธรรมชาติและมีการใช้งานที่ขยายขอบเขตของภาษา มอบโอกาสและความท้าทายที่น่าตื่นเต้นสำหรับการวิจัยและพัฒนาในอนาคต
