keeletöötlusmudelite

Keeletöötlusmudelid, tuntud ka kui keelemudelid, on arvutiteaduslikud mudelid, mis on loodud inimkeele statistiliste omaduste mõistmiseks ja genereerimiseks. Need mudelid õpivad suuri tekstikorpusest, et ennustada, milline sõna või fraas järgneb antud järjestusele. Varajased mudelid, nagu n-grammudelid, vaatasid vaid eelnevaid n-1 sõna. Tänapäeval on süvaõppe mudelid, eriti transformeri arhitektuuril põhinevad mudelid, saavutanud märkimisväärseid edusamme.

Need mudelid mängivad olulist rolli mitmesugustes looduskeele töötlemise (NLP) rakendustes. Nende hulka kuuluvad masintõlge, teksti kokkuvõtmine, kõnesüntesaatorid, vestlusagentid ja teksti genereerimine. Suured keelemudelid (LLM-id), nagu GPT-3 ja BERT, on muutnud NLP-valdkonda oma võimega mõista ja toota inimlikku teksti üsna loomulikult.

Keeletöötlusmudelite arengu taga on arvutusvõimsuse kasv ja suuremate ning mitmekülgsemate andmekogude kättesaadavus. Siiski on nende mudelite kasutamisega seotud ka väljakutsed, sealhulgas potentsiaal esindada ja levitada eelarvamusi, mida nad õppimisandmetest koguvad, ning nende kasutamise suur energiatarve. Teadusuuringud jätkuvad nende mudelite tõhususe, ohutuse ja vastutustundliku kasutamise parandamiseks.