Các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước (PLM) là một phần quan trọng của công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện đại. Chúng đại diện cho một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính hiểu, giải thích và tạo ra ngôn ngữ của con người. PLM được thiết kế để khái quát hóa từ nhiệm vụ ngôn ngữ này sang nhiệm vụ ngôn ngữ khác bằng cách tận dụng một kho dữ liệu văn bản lớn.
Lịch sử nguồn gốc của các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước và sự đề cập đầu tiên về nó
Khái niệm sử dụng các phương pháp thống kê để hiểu ngôn ngữ đã có từ đầu những năm 1950. Bước đột phá thực sự đến với sự ra đời của tính năng nhúng từ, chẳng hạn như Word2Vec, vào đầu những năm 2010. Sau đó, các mô hình máy biến áp được giới thiệu bởi Vaswani et al. vào năm 2017, đã trở thành nền tảng cho PLM. BERT (Biểu diễn bộ mã hóa hai chiều từ máy biến áp) và GPT (Máy biến áp được đào tạo trước tạo) theo sau là một số mô hình có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực này.
Thông tin chi tiết về các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước
Các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước hoạt động bằng cách đào tạo một lượng lớn dữ liệu văn bản. Các em phát triển sự hiểu biết toán học về mối quan hệ giữa các từ, câu và thậm chí toàn bộ tài liệu. Điều này cho phép họ tạo ra các dự đoán hoặc phân tích có thể áp dụng cho các nhiệm vụ NLP khác nhau, bao gồm:
- Phân loại văn bản
- Phân tích tình cảm
- Nhận dạng thực thể được đặt tên
- Dịch máy
- Tóm tắt văn bản
Cấu trúc bên trong của các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước
PLM thường sử dụng kiến trúc máy biến áp, bao gồm:
- Lớp đầu vào: Mã hóa văn bản đầu vào thành vectơ.
- Khối biến áp: Một số lớp xử lý đầu vào, chứa các cơ chế chú ý và mạng lưới thần kinh chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu.
- Lớp đầu ra: Tạo ra kết quả cuối cùng, chẳng hạn như dự đoán hoặc văn bản được tạo.
Phân tích các tính năng chính của mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước
Sau đây là các tính năng chính của PLM:
- Tính linh hoạt: Áp dụng cho nhiều nhiệm vụ NLP.
- Chuyển tiếp học tập: Khả năng khái quát hóa trên nhiều lĩnh vực khác nhau.
- Khả năng mở rộng: Xử lý hiệu quả lượng lớn dữ liệu.
- Độ phức tạp: Yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể cho việc đào tạo.
Các loại mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước
| Người mẫu | Sự miêu tả | Năm giới thiệu |
|---|---|---|
| BERT | Hiểu văn bản hai chiều | 2018 |
| GPT | Tạo văn bản mạch lạc | 2018 |
| T5 | Chuyển văn bản sang văn bản; áp dụng cho các nhiệm vụ NLP khác nhau | 2019 |
| roberta | Phiên bản BERT được tối ưu hóa mạnh mẽ | 2019 |
Cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước, các vấn đề và giải pháp của chúng
Công dụng:
- Thuộc về thương mại: Hỗ trợ khách hàng, sáng tạo nội dung, v.v.
- Học thuật: Nghiên cứu, phân tích dữ liệu, v.v.
- Riêng tư: Đề xuất nội dung được cá nhân hóa.
Vấn đề và giải pháp:
- Chi phí tính toán cao: Sử dụng các model nhẹ hơn hoặc phần cứng được tối ưu hóa.
- Xu hướng trong dữ liệu đào tạo: Theo dõi và quản lý dữ liệu huấn luyện.
- Mối quan tâm về quyền riêng tư dữ liệu: Thực hiện các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư.
Các đặc điểm chính và so sánh với các thuật ngữ tương tự
- PLM so với các mô hình NLP truyền thống:
- Linh hoạt và có khả năng hơn
- Yêu cầu nhiều tài nguyên hơn
- Tốt hơn trong việc hiểu bối cảnh
Quan điểm và công nghệ của tương lai liên quan đến các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước
Những tiến bộ trong tương lai có thể bao gồm:
- Thuật toán đào tạo hiệu quả hơn
- Nâng cao hiểu biết về các sắc thái trong ngôn ngữ
- Tích hợp với các lĩnh vực AI khác như tầm nhìn và lý luận
Cách sử dụng hoặc liên kết máy chủ proxy với các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước
Các máy chủ proxy giống như các máy chủ do OneProxy cung cấp có thể hỗ trợ PLM bằng cách:
- Hỗ trợ thu thập dữ liệu phục vụ đào tạo
- Cho phép đào tạo phân tán trên các địa điểm khác nhau
- Tăng cường bảo mật và quyền riêng tư
Liên kết liên quan
Nhìn chung, các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước tiếp tục là động lực thúc đẩy sự hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên và có các ứng dụng vượt ra ngoài ranh giới của ngôn ngữ, mang đến những cơ hội và thách thức thú vị cho nghiên cứu và phát triển trong tương lai.
