Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): 3 phương pháp quan trọng nhất

Mô hình ngôn ngữ lớn gần đây đã đạt được sự nổi bật lớn sau khi trường hợp sử dụng có thẩm quyền cao ChatGPT của họ đã thành công chỉ sau một đêm. Chứng kiến ​​sự thành công của ChatGPT và các ChatBot khác, vô số người và tổ chức đã bắt đầu quan tâm đến việc khám phá công nghệ hỗ trợ phần mềm đó.

Mô hình ngôn ngữ lớn là xương sống đằng sau phần mềm này cho phép hoạt động của các ứng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau như dịch máy, nhận dạng giọng nói, trả lời câu hỏi và tóm tắt văn bản. Hãy để chúng tôi tìm hiểu thêm về LLM và cách bạn có thể tối ưu hóa nó để có kết quả tốt nhất.

Mô hình ngôn ngữ lớn hoặc ChatGPT là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn là mô hình học máy tận dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo và kho dữ liệu lớn để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng NLP. Sau khi đào tạo về một lượng lớn dữ liệu, LLM có được khả năng nắm bắt các mức độ phức tạp khác nhau của ngôn ngữ tự nhiên, mà nó tiếp tục sử dụng cho:

Một số ví dụ phổ biến về LLM là BERT, Trò chuyện GPT-3 và XLNet. Các mô hình này được đào tạo trên hàng trăm triệu văn bản và có thể cung cấp các giải pháp đáng giá cho tất cả các loại truy vấn riêng biệt của người dùng.

Các trường hợp sử dụng phổ biến của các mô hình ngôn ngữ lớn

Dưới đây là một số trường hợp sử dụng LLM hàng đầu và phổ biến nhất:

Các trường hợp sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn

  1. Tạo văn bản

    Mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng trí tuệ nhân tạo và kiến ​​thức ngôn ngữ học máy tính để tự động tạo văn bản ngôn ngữ tự nhiên và hoàn thành các yêu cầu giao tiếp khác nhau của người dùng như viết bài, bài hát hoặc thậm chí trò chuyện với người dùng.

  2. Dịch máy

    LLM cũng có thể được sử dụng để dịch văn bản giữa hai ngôn ngữ bất kỳ. Các mô hình tận dụng các thuật toán học sâu, chẳng hạn như mạng thần kinh tái phát, để tìm hiểu cấu trúc ngôn ngữ của ngôn ngữ nguồn và ngôn ngữ đích. Theo đó, chúng được sử dụng để dịch văn bản nguồn sang ngôn ngữ đích.

  3. Tạo nội dung

    Các LLM hiện đã giúp máy móc có thể tạo nội dung mạch lạc và hợp lý có thể được sử dụng để tạo các bài đăng trên blog, bài báo và các dạng nội dung khác. Các mô hình sử dụng kiến ​​thức học sâu sâu rộng của họ để hiểu và cấu trúc nội dung ở định dạng độc đáo và dễ đọc cho người dùng.

  4. Phân tích tình cảm

    Đây là một trường hợp sử dụng thú vị của Mô hình ngôn ngữ lớn trong đó mô hình được đào tạo để xác định và phân loại trạng thái cảm xúc và tình cảm trong văn bản được dán nhãn. Phần mềm có thể phát hiện những cảm xúc như tích cực, tiêu cực, trung lập và những cảm xúc phức tạp khác có thể giúp hiểu rõ hơn về ý kiến ​​và đánh giá của khách hàng về các sản phẩm và dịch vụ khác nhau.

  5. Hiểu, tóm tắt và phân loại văn bản

    LLM cung cấp một khuôn khổ thực tế cho phần mềm AI để hiểu văn bản và ngữ cảnh của nó. Bằng cách đào tạo mô hình để hiểu và phân tích khối dữ liệu lớn, LLM cho phép các mô hình AI hiểu, tóm tắt và thậm chí phân loại văn bản ở các dạng và mẫu khác nhau.

  6. Trả lời câu hỏi

Mô hình ngôn ngữ lớn cho phép các hệ thống QA phát hiện và phản hồi chính xác truy vấn ngôn ngữ tự nhiên của người dùng. Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của trường hợp sử dụng này là ChatGPT và BERT, phân tích ngữ cảnh của truy vấn và tìm kiếm thông qua một kho văn bản lớn để tìm câu trả lời phù hợp cho truy vấn của người dùng.

[Cũng đọc: Tương lai của xử lý ngôn ngữ: Các ví dụ & mô hình ngôn ngữ lớn ]

Link nội dung: https://khoaqhqt.edu.vn/llm-la-gi-a58396.html