โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพิ่งได้รับความโดดเด่นอย่างมากหลังจากที่ ChatGPT กรณีการใช้งานที่มีความสามารถสูงของพวกเขากลายเป็นความสำเร็จชั่วข้ามคืน เมื่อเห็นความสำเร็จของ ChatGPT และ ChatBots อื่นๆ ผู้คนและองค์กรจำนวนมากเริ่มสนใจที่จะสำรวจเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนซอฟต์แวร์ดังกล่าว
โมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นแกนหลักเบื้องหลังซอฟต์แวร์นี้ที่ช่วยให้การทำงานของแอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ เช่น การแปลด้วยเครื่อง การรู้จำเสียง การตอบคำถาม และการสรุปข้อความ ให้เราเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ LLM และวิธีเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
โมเดลภาษาขนาดใหญ่หรือ ChatGPT คืออะไร
โมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียมและไซโลข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน NLP เมื่อได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมาก LLM จะได้รับความสามารถในการจับความซับซ้อนต่างๆ ของภาษาธรรมชาติ ซึ่งนำไปใช้เพิ่มเติมสำหรับ:
- การสร้างข้อความใหม่
- สรุปบทความและบทความ
- การสกัดข้อมูล
- เขียนใหม่หรือถอดความข้อความ
- การจำแนกประเภทของข้อมูล
ตัวอย่างยอดนิยมของ LLM ได้แก่ BERT, Chat GPT-3 และ XLNet โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อความหลายร้อยล้านรายการและสามารถมอบโซลูชันที่คุ้มค่าแก่การค้นหาของผู้ใช้ที่แตกต่างกันทุกประเภท
กรณีการใช้งานยอดนิยมของโมเดลภาษาขนาดใหญ่
นี่คือกรณีการใช้งานยอดนิยมและแพร่หลายที่สุดของ LLM:
การสร้างข้อความ
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ใช้ปัญญาประดิษฐ์และความรู้ด้านภาษาศาสตร์เชิงคำนวณเพื่อสร้างข้อความภาษาธรรมชาติโดยอัตโนมัติและตอบสนองความต้องการด้านการสื่อสารต่างๆ ของผู้ใช้ เช่น การเขียนบทความ เพลง หรือแม้กระทั่งการสนทนากับผู้ใช้
การแปลด้วยเครื่อง
นอกจากนี้ยังสามารถใช้ LLM เพื่อแปลข้อความระหว่างสองภาษาได้อีกด้วย โมเดลใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก เช่น โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ เพื่อเรียนรู้โครงสร้างภาษาของภาษาต้นทางและภาษาเป้าหมาย ดังนั้นจึงใช้สำหรับแปลข้อความต้นฉบับเป็นภาษาเป้าหมาย
การสร้างเนื้อหา
ปัจจุบัน LLM ทำให้เครื่องจักรสามารถสร้างเนื้อหาที่สอดคล้องกันและมีเหตุผล ซึ่งสามารถใช้สร้างบล็อกโพสต์ บทความ และเนื้อหารูปแบบอื่นๆ ได้ แบบจำลองใช้ความรู้การเรียนรู้เชิงลึกที่กว้างขวางเพื่อทำความเข้าใจและจัดโครงสร้างเนื้อหาในรูปแบบที่ไม่ซ้ำใครและสามารถอ่านได้สำหรับผู้ใช้
การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
เป็นกรณีการใช้งานที่น่าตื่นเต้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งโมเดลได้รับการฝึกฝนให้ระบุและจำแนกสถานะทางอารมณ์และความรู้สึกในข้อความที่มีป้ายกำกับ ซอฟต์แวร์สามารถตรวจจับอารมณ์ต่างๆ เช่น เชิงบวก การปฏิเสธ ความเป็นกลาง และความรู้สึกที่ซับซ้อนอื่นๆ ที่สามารถช่วยให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความคิดเห็นของลูกค้าและบทวิจารณ์เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการต่างๆ
ความเข้าใจ การสรุป และการจำแนกข้อความ
LLM ให้กรอบการทำงานที่เป็นประโยชน์สำหรับซอฟต์แวร์ AI เพื่อทำความเข้าใจข้อความและบริบท ด้วยการฝึกอบรมโมเดลให้เข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก LLM ช่วยให้โมเดล AI สามารถเข้าใจ สรุป และแม้แต่จำแนกข้อความในรูปแบบและรูปแบบต่างๆ
ตอบคำถาม
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ช่วยให้ระบบ QA สามารถตรวจจับและตอบสนองต่อข้อความค้นหาที่เป็นภาษาธรรมชาติของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ หนึ่งในแอปพลิเคชันที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในกรณีการใช้งานนี้คือ ChatGPT และ BERT ซึ่งจะวิเคราะห์บริบทของข้อความค้นหาและค้นหาผ่านคลังข้อความขนาดใหญ่เพื่อค้นหาคำตอบที่เกี่ยวข้องสำหรับข้อความค้นหาของผู้ใช้
[ ยังอ่าน: อนาคตของการประมวลผลภาษา: โมเดลและตัวอย่างภาษาขนาดใหญ่ ]
3 เงื่อนไขสำคัญที่จะทำให้ LLM ประสบความสำเร็จ
ต้องปฏิบัติตามเงื่อนไขสามข้อต่อไปนี้อย่างถูกต้องเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและทำให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ของคุณประสบความสำเร็จ:
การมีอยู่ของข้อมูลจำนวนมหาศาลสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง
LLM ต้องการข้อมูลจำนวนมากเพื่อฝึกโมเดลที่ให้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพและเหมาะสมที่สุด มีวิธีการเฉพาะ เช่น การเรียนรู้แบบโอนย้ายและการฝึกอบรมล่วงหน้าที่มีการควบคุมดูแลด้วยตนเอง ซึ่ง LLM ใช้ประโยชน์จากการปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำ
การสร้างเลเยอร์ของเซลล์ประสาทเพื่ออำนวยความสะดวกในรูปแบบที่ซับซ้อนให้กับโมเดล
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ต้องประกอบด้วยเซลล์ประสาทหลายชั้นที่ได้รับการฝึกฝนเป็นพิเศษเพื่อให้เข้าใจรูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูล เซลล์ประสาทในชั้นที่ลึกกว่าสามารถเข้าใจรูปแบบที่ซับซ้อนได้ดีกว่าชั้นที่ตื้นกว่า โมเดลสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างคำ หัวข้อที่ปรากฏร่วมกัน และความสัมพันธ์ระหว่างส่วนของคำพูด
การเพิ่มประสิทธิภาพของ LLM สำหรับงานเฉพาะผู้ใช้
สามารถปรับแต่ง LLM สำหรับงานเฉพาะได้โดยเปลี่ยนจำนวนเลเยอร์ เซลล์ประสาท และฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ตัวอย่างเช่น แบบจำลองที่คาดการณ์คำต่อไปนี้ในประโยคมักจะใช้เลเยอร์และเซลล์ประสาทน้อยกว่าแบบจำลองที่ออกแบบมาเพื่อสร้างประโยคใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น
ตัวอย่างยอดนิยมของโมเดลภาษาขนาดใหญ่
ต่อไปนี้คือตัวอย่างที่โดดเด่นบางประการของ LLM ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมประเภทต่างๆ:
แหล่งที่มาของภาพ: สู่วิทยาศาสตร์ข้อมูล
สรุป
LLM มองเห็นศักยภาพในการปฏิวัติ NLP โดยมอบความสามารถในการเข้าใจภาษาที่มีประสิทธิภาพและถูกต้องและโซลูชันที่มอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่น อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ LLM มีประสิทธิภาพมากขึ้น นักพัฒนาจะต้องใช้ประโยชน์จากข้อมูลเสียงพูดคุณภาพสูงเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นและสร้างโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพสูง
Shaip เป็นหนึ่งในผู้นำด้านโซลูชั่นเทคโนโลยี AI ที่นำเสนอข้อมูลเสียงพูดที่หลากหลายในกว่า 50 ภาษาและหลายรูปแบบ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ LLM และรับคำแนะนำเกี่ยวกับโครงการของคุณจาก ผู้เชี่ยวชาญ Shaip วันนี้.
