जीपीटी शहर में एकमात्र भाषा प्रसंस्करण मॉडल नहीं है।
चैटजीपीटी जैसे एआई उपकरण जारी होने के बाद से अविश्वसनीय रूप से लोकप्रिय हो गए हैं। इस तरह के उपकरण प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) की सीमाओं को आगे बढ़ाते हैं, जिससे एआई के लिए वास्तविक व्यक्ति की तरह बातचीत करना और भाषा को संसाधित करना आसान हो जाता है।
जैसा कि आप जानते हैं, चैटजीपीटी जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर मॉडल (जीपीटी) पर निर्भर करता है। हालाँकि, यह केवल पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल नहीं है।
2018 में, Google के इंजीनियरों ने BERT (ट्रांसफ़ॉर्मर्स से बिडायरेक्शनल एनकोडर रिप्रेजेंटेशन) विकसित किया, जो एक पूर्व-प्रशिक्षित, डीप लर्निंग मॉडल है जिसे डिज़ाइन किया गया है एक वाक्य में शब्दों के संदर्भ को समझें, इसे भावना विश्लेषण, प्रश्न-उत्तर, और नामित इकाई पहचान जैसे कार्यों को उच्च के साथ करने की अनुमति देता है शुद्धता।
बर्ट क्या है?
BERT द्वारा विकसित एक गहन शिक्षण मॉडल है Google एआई रिसर्च जो प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों को बेहतर ढंग से समझने के लिए अप्रशिक्षित शिक्षण का उपयोग करता है। पाठ डेटा के द्विदिश प्रतिनिधित्व को सीखने के लिए मॉडल एक ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो इसे वाक्य या पैराग्राफ के भीतर शब्दों के संदर्भ को बेहतर ढंग से समझने की अनुमति देता है।
इससे मशीनों के लिए दैनिक जीवन में बोली जाने वाली मानव भाषा की व्याख्या करना आसान हो जाता है। यह उल्लेख करना महत्वपूर्ण है कि कंप्यूटरों को ऐतिहासिक रूप से भाषा को संसाधित करने में कठिनाई होती है, विशेष रूप से संदर्भ को समझने में।
अन्य भाषा प्रसंस्करण मॉडल के विपरीत, BERT को 11 से अधिक सामान्य NLP कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे यह मशीन लर्निंग सर्कल में एक अत्यंत लोकप्रिय विकल्प बन जाता है।
GPT-3 जैसे अन्य लोकप्रिय ट्रांसफार्मर मॉडल की तुलना में, BERT का एक अलग फायदा है: यह द्विदिश है और, जैसे, बाएं से दाएं और दाएं से बाएं संदर्भ का मूल्यांकन करने में सक्षम है। GPT-3.5 और GPT-4 केवल बाएँ से दाएँ संदर्भ पर विचार करते हैं, जबकि BERT दोनों को पूरा करता है।
जीपीटी जैसे भाषा मॉडल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए यूनिडायरेक्शनल संदर्भ का उपयोग करते हैं, अनुमति देते हैं कई कार्य करने के लिए ChatGPT। सरल शब्दों में, इन मॉडलों ने टेक्स्ट इनपुट के संदर्भ को बाएं से दाएं या कुछ मामलों में दाएं से बाएं विश्लेषण किया। हालाँकि, इस यूनिडायरेक्शनल दृष्टिकोण की सीमाएँ हैं जब पाठ की समझ की बात आती है, जिससे उत्पन्न आउटपुट में अशुद्धियाँ होती हैं।
अनिवार्य रूप से, इसका अर्थ है कि BERT उत्तर देने से पहले वाक्य के पूर्ण संदर्भ का विश्लेषण करता है। हालाँकि, यह उल्लेख करना उचित है कि GPT-3 को BERT (3TB) की तुलना में काफी बड़े टेक्स्ट कॉर्पस (45TB) पर प्रशिक्षित किया गया था।
BERT एक नकाबपोश भाषा मॉडल है
यहां जानने वाली एक महत्वपूर्ण बात यह है कि BERT किसी वाक्य के संदर्भ को समझने के लिए मास्किंग पर निर्भर करता है। किसी वाक्य को संसाधित करते समय, यह उसके कुछ हिस्सों को हटा देता है और अंतराल की भविष्यवाणी करने और उसे पूरा करने के लिए मॉडल पर निर्भर करता है।
यह इसे अनिवार्य रूप से संदर्भ की "भविष्यवाणी" करने की अनुमति देता है। वाक्यों में जहां एक शब्द के दो अलग-अलग अर्थ हो सकते हैं, यह नकाबपोश भाषा मॉडल को एक अलग लाभ देता है।
बर्ट कैसे काम करता है?
BERT को 3.3 बिलियन से अधिक शब्दों (2.5 बिलियन शब्दों तक विकिपीडिया पर निर्भर) और 800 मिलियन शब्दों के लिए Google के BooksCorpus के डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था।
बीईआरटी का अद्वितीय द्विदिश संदर्भ पाठ के एक साथ प्रसंस्करण को बाएं से दाएं और इसके विपरीत सक्षम बनाता है। यह नवाचार मॉडल की मानव भाषा की समझ को बढ़ाता है, जिससे यह शब्दों और उनके संदर्भ के बीच जटिल संबंधों को समझने की अनुमति देता है।
द्विदिशता तत्व ने BERT को एक क्रांतिकारी ट्रांसफार्मर मॉडल के रूप में स्थापित किया है, जिससे NLP कार्यों में उल्लेखनीय सुधार हुआ है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह उपयोग किए जाने वाले उपकरणों की सरासर शक्ति को रेखांकित करने में भी मदद करता है कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) भाषा को संसाधित करने के लिए।
बीईआरटी की प्रभावशीलता न केवल इसकी द्विदिशता के कारण है बल्कि यह भी है कि यह पूर्व-प्रशिक्षित कैसे था। बीईआरटी के पूर्व-प्रशिक्षण चरण में दो आवश्यक कदम शामिल हैं, अर्थात् नकाबपोश भाषा मॉडल (एमएलएम) और अगले वाक्य की भविष्यवाणी (एनएसपी)।
जबकि अधिकांश पूर्व-प्रशिक्षण विधियाँ व्यक्तिगत अनुक्रम तत्वों को मुखौटा बनाती हैं, BERT प्रशिक्षण के दौरान एक वाक्य में बेतरतीब ढंग से इनपुट टोकन के प्रतिशत को छिपाने के लिए MLM का उपयोग करता है। यह दृष्टिकोण मॉडल को नकाबपोश शब्द के दोनों पक्षों से संदर्भ को ध्यान में रखते हुए लापता शब्दों की भविष्यवाणी करने के लिए मजबूर करता है - इसलिए द्विदिशता।
फिर, NSP के दौरान, BERT भविष्यवाणी करना सीखता है कि क्या वाक्य X वास्तव में वाक्य Y का अनुसरण करता है। यह क्षमता मॉडल को वाक्य संबंधों और समग्र संदर्भ को समझने के लिए प्रशिक्षित करती है, जो बदले में मॉडल की प्रभावशीलता में योगदान देती है।
फाइन-ट्यूनिंग BERT
पूर्व-प्रशिक्षण के बाद, BERT एक ठीक-ठाक चरण में चला गया, जहाँ मॉडल को विभिन्न NLP कार्यों के लिए अनुकूलित किया गया था, जिसमें भावना विश्लेषण, नामित इकाई पहचान और प्रश्न-उत्तर प्रणाली शामिल हैं। फ़ाइन-ट्यूनिंग में विशिष्ट कार्यों के लिए मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण, लेबल किए गए डेटा सेट का लाभ उठाना शामिल है।
BERT के प्रशिक्षण दृष्टिकोण को "सार्वभौमिक" माना जाता है क्योंकि यह एक ही मॉडल आर्किटेक्चर को व्यापक संशोधनों की आवश्यकता के बिना विभिन्न कार्यों से निपटने की अनुमति देता है। यह बहुमुखी प्रतिभा एनएलपी उत्साही लोगों के बीच बीईआरटी की लोकप्रियता का एक और कारण है।
उदाहरण के लिए, BERT का उपयोग Google द्वारा खोज प्रश्नों की भविष्यवाणी करने और लापता शब्दों को जोड़ने के लिए किया जाता है, विशेष रूप से संदर्भ के संदर्भ में।
BERT आमतौर पर किसके लिए उपयोग किया जाता है?
जबकि Google अपने खोज इंजन में BERT का उपयोग करता है, इसके कई अन्य अनुप्रयोग हैं:
भावनाओं का विश्लेषण
सेंटीमेंट एनालिसिस एनएलपी का एक मुख्य अनुप्रयोग है जो टेक्स्ट डेटा को उनमें निहित भावनाओं और विचारों के आधार पर वर्गीकृत करने से संबंधित है। यह ग्राहकों की संतुष्टि की निगरानी से लेकर शेयर बाजार के रुझान की भविष्यवाणी करने तक कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है।
BERT इस डोमेन में चमकता है, क्योंकि यह पाठ्य इनपुट के भावनात्मक सार को पकड़ता है और शब्दों के पीछे की भावना का सटीक अनुमान लगाता है।
पाठ सारांश
अपनी द्विदिश प्रकृति और ध्यान तंत्र के कारण, BERT आवश्यक जानकारी खोए बिना पाठ्य संदर्भ के हर अंश को समझ सकता है। परिणाम उच्च-गुणवत्ता, सुसंगत सारांश है जो इनपुट दस्तावेजों की महत्वपूर्ण सामग्री को सटीक रूप से दर्शाता है।
नामित इकाई मान्यता
नामांकित इकाई मान्यता (एनईआर) एनएलपी का एक और महत्वपूर्ण पहलू है जिसका उद्देश्य पाठ डेटा के भीतर नाम, संगठन और स्थानों जैसी संस्थाओं की पहचान करना और उन्हें वर्गीकृत करना है।
बीईआरटी वास्तव में एनईआर अंतरिक्ष में परिवर्तनकारी है, मुख्य रूप से इसकी जटिल इकाई पैटर्न को पहचानने और वर्गीकृत करने की क्षमता के कारण - यहां तक कि जब जटिल पाठ संरचनाओं के भीतर प्रस्तुत किया जाता है।
प्रश्न-उत्तर प्रणाली
द्विदिश एनकोडर में BERT की प्रासंगिक समझ और ग्राउंडिंग इसे बड़े डेटा सेट से सटीक उत्तर निकालने में माहिर बनाती है।
यह किसी प्रश्न के संदर्भ को प्रभावी ढंग से निर्धारित कर सकता है और पाठ के भीतर सबसे उपयुक्त उत्तर का पता लगा सकता है डेटा, एक क्षमता जिसे उन्नत चैटबॉट्स, सर्च इंजन और यहां तक कि आभासी के लिए उपयोग किया जा सकता है सहायक।
बीईआरटी के माध्यम से मशीनी अनुवाद
मशीनी अनुवाद एक आवश्यक एनएलपी कार्य है जिसमें बीईआरटी ने सुधार किया है। ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर और संदर्भ की द्विपक्षीय समझ एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करने में बाधाओं को तोड़ने में योगदान देती है।
जबकि मुख्य रूप से अंग्रेजी पर ध्यान केंद्रित किया गया है, BERT के बहुभाषी संस्करण (mBERT) को मशीन पर लागू किया जा सकता है कई भाषाओं के लिए अनुवाद की समस्या, अधिक समावेशी प्लेटफार्मों और संचार के द्वार खोलना माध्यम।
एआई और मशीन लर्निंग नई सीमाओं को आगे बढ़ाना जारी रखते हैं
इसमें कोई संदेह नहीं है कि BERT जैसे मॉडल खेल को बदल रहे हैं और शोध के नए रास्ते खोल रहे हैं। लेकिन, इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि ऐसे उपकरणों को मौजूदा कार्यप्रवाहों में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है।
