Keeletöötlusmudelid

Keeletöötlusmudelid, tuntud ka kui keelemudelid, on arvutiteaduslikud mudelid, mis püüavad mõista ja genereerida inimkeelt. Need mudelid on loodud selleks, et ennustada sõnade tõenäosust järjestuses, mis aitab neil mõista lausete grammatilist struktuuri ja semantilist tähendust. Algselt olid keelemudelid lihtsad statistilised mudelid, mis põhinesid n-grammidel, kus sõna tõenäosust ennustati eelnevate n-1 sõna põhjal.

Tehnoloogia arenguga on keelemudelid muutunud oluliselt keerukamaks. Süvaõppe (deep learning) mudelid, nagu rekurrentsed närvivõrgud (RNN) ja hiljem transformeerimismudelid (Transformer), on toonud kaasa murrangulisi edusamme. Transformeerimismudelid, eriti need, mis kasutavad tähelepanumehhanismi (attention mechanism), on suutnud käsitleda pikemaid tekstijärjestusi ja paremini mõista sõnade vahelisi keerukaid sõltuvusi.

Tänapäeval on keeletöötlusmudelid kasutusel paljudes rakendustes. Nende hulka kuuluvad masintõlge, tekstiklassifitseerimine, teksti kokkuvõtmine, kõnetuvastus, vestlusagentide (chatbot) arendus ning sisuloome. Suured keelemudelid (Large Language Models - LLMs), nagu GPT ja BERT, on näidanud muljetavaldavat võimekust erinevates keeleülesannetes, muutes pöördumatult viisi, kuidas me arvutitega suhtleme. Nende mudelite arendamine ja täiustamine jätkub aktiivselt, avades uusi võimalusi keeletehnoloogia valdkonnas.