Perbezaan antara model bahasa besar dan model pembenaman perkataan

Model bahasa berskala besar dan model pembenaman perkataan ialah dua konsep utama dalam pemprosesan bahasa semula jadi. Kedua-duanya boleh digunakan pada analisis dan penjanaan teks, tetapi prinsip dan senario aplikasi adalah berbeza. Model bahasa berskala besar terutamanya berdasarkan model statistik dan probabilistik dan sesuai untuk menjana teks berterusan dan pemahaman semantik. Model embedding perkataan boleh menangkap hubungan semantik antara perkataan dengan memetakan perkataan ke ruang vektor, dan sesuai untuk inferens makna perkataan dan klasifikasi teks.

1. Model benam perkataan

Model benam perkataan ialah teknologi yang memproses maklumat teks dengan memetakan perkataan ke dalam ruang vektor berdimensi rendah. Ia menukar perkataan dalam bahasa kepada bentuk vektor supaya komputer dapat memahami dan memproses teks dengan lebih baik. Model pembenaman perkataan yang biasa digunakan termasuk Word2Vec dan GloVe. Model ini digunakan secara meluas dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi, seperti klasifikasi teks, analisis sentimen dan terjemahan mesin. Mereka menyediakan komputer dengan maklumat semantik yang lebih kaya dengan menangkap hubungan semantik dan tatabahasa antara perkataan, dengan itu meningkatkan keberkesanan pemprosesan teks.

1.Word2Vec

Word2Vec ialah model pembenaman perkataan berasaskan rangkaian saraf yang digunakan untuk mewakili perkataan sebagai vektor berterusan. Ia mempunyai dua algoritma yang biasa digunakan: CBOW dan Skip-gram. CBOW meramalkan perkataan sasaran melalui perkataan konteks, manakala Skip-gram meramalkan perkataan konteks melalui perkataan sasaran. Idea teras Word2Vec adalah untuk mendapatkan persamaan antara perkataan dengan mempelajari pengedarannya dalam konteks. Dengan melatih sejumlah besar data teks, Word2Vec boleh menjana perwakilan vektor padat untuk setiap perkataan, supaya perkataan yang serupa secara semantik lebih dekat dalam ruang vektor. Model pembenaman perkataan ini digunakan secara meluas dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi seperti klasifikasi teks, analisis sentimen dan terjemahan mesin.

2.GloVe

GloVe ialah model pembenaman perkataan berdasarkan pemfaktoran matriks. Ia menggunakan maklumat statistik global dan maklumat konteks tempatan untuk membina matriks kejadian bersama antara perkataan, dan memperoleh perwakilan vektor perkataan melalui penguraian matriks. Kelebihan GloVe ialah ia boleh mengendalikan korpora berskala besar dan tidak memerlukan pensampelan rawak seperti Word2Vec.

2. Model bahasa berskala besar

Model bahasa berskala besar ialah model pemprosesan bahasa semula jadi berdasarkan rangkaian saraf Ia boleh mempelajari taburan kebarangkalian bahasa daripada korpus berskala besar untuk mencapai bahasa semula jadi pemahaman dan generasi. Model bahasa yang besar boleh digunakan untuk pelbagai tugas teks, seperti pemodelan bahasa, klasifikasi teks, terjemahan mesin, dsb.

1.GPT

GPT ialah model bahasa berskala besar berdasarkan Transformer, yang mempelajari taburan kebarangkalian bahasa melalui pra-latihan dan boleh menjana teks bahasa semula jadi yang berkualiti tinggi. Proses pra-latihan dibahagikan kepada dua peringkat: pra-latihan tanpa pengawasan dan penalaan halus diselia. Dalam peringkat pra-latihan tanpa pengawasan, GPT menggunakan korpus teks berskala besar untuk mempelajari pengedaran kebarangkalian bahasa dalam peringkat penalaan halus yang diselia, GPT menggunakan data berlabel untuk mengoptimumkan parameter model untuk menyesuaikan diri dengan keperluan tugasan tertentu; .

2.BERT

BERT ialah satu lagi model bahasa berskala besar berdasarkan Transformer Ia berbeza daripada GPT kerana ia adalah dua arah, iaitu, ia boleh menggunakan maklumat kontekstual untuk meramal perkataan pada masa yang sama. BERT menggunakan dua tugasan dalam peringkat pra-latihan: pemodelan bahasa topeng dan ramalan ayat seterusnya. Tugas pemodelan bahasa topeng adalah untuk menutup beberapa perkataan secara rawak dalam urutan input dan membiarkan model meramalkan perkataan bertopeng ini tugas ramalan ayat seterusnya adalah untuk menentukan sama ada dua ayat adalah berterusan. BERT boleh diperhalusi untuk menyesuaikan diri dengan pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi, seperti klasifikasi teks, pelabelan jujukan, dsb.

3. model bahasa besar ialah Pelajari taburan kebarangkalian bahasa melalui pra-latihan untuk mencapai pemahaman dan penjanaan bahasa semula jadi.

Senario aplikasi yang berbeza: model pembenaman perkataan digunakan terutamanya dalam analisis teks, pencarian maklumat dan tugas lain, seperti analisis sentimen, sistem pengesyoran, dll.; model bahasa besar digunakan terutamanya dalam penjanaan teks, klasifikasi teks, terjemahan mesin dan tugas lain, seperti menjana dialog , menjana artikel berita, dsb. .

Saiz model yang berbeza: Model benam perkataan biasanya lebih kecil daripada model bahasa besar kerana mereka hanya perlu mempelajari persamaan antara perkataan, manakala model bahasa besar perlu mempelajari struktur bahasa dan maklumat semantik yang lebih kompleks.

Kaedah pra-latihan yang berbeza: model pembenaman perkataan biasanya menggunakan pra-latihan tanpa pengawasan, manakala model bahasa besar biasanya menggunakan campuran pra-latihan yang diselia dan tanpa pengawasan.

Secara amnya, model pembenaman perkataan dan model bahasa besar merupakan teknologi yang sangat penting dalam pemprosesan bahasa semula jadi. Perbezaan mereka terutamanya terletak pada matlamat, senario aplikasi, prinsip algoritma, skala model dan kaedah pra-latihan. Dalam aplikasi praktikal, adalah sangat penting untuk memilih model yang sesuai berdasarkan keperluan tugas tertentu dan keadaan data.

Atas ialah kandungan terperinci Perbezaan antara model bahasa besar dan model pembenaman perkataan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!