Các mô hình và thư viện được đào tạo trước tốt nhất cho các dự án NLP

Các mô hình được đào tạo trước được sử dụng để phát triển các ứng dụng học máy dễ dàng bằng cách tinh chỉnh chức năng của mô hình học sâu tại thời điểm nhúng. NLP là một lĩnh vực có nhu cầu rất lớn trong lĩnh vực CNTT hiện nay. Khi các ứng dụng của nó tăng lên, sự đổi mới của các mô hình NLP mới và được đào tạo nhanh hơn cũng đã tăng lên. Các phương pháp học chuyển tiếp sau đây được sử dụng nhiều trong đó tính khả dụng của dữ liệu ít hơn và tính di động cao hơn:

1. Chứng nhận bởi Google

BERT là một kỹ thuật NLP tinh chỉnh được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Google AI. Một trong những thành phần chính trong BERT là Transformer được sử dụng để tìm hiểu mối quan hệ giữa các thế giới khác nhau trong bộ dữ liệu. BERT được đào tạo hai chiều và cung cấp kết quả sâu hơn và tốt hơn so với các phương pháp trước đây được sử dụng trong cùng một tập hợp con các ứng dụng. BERT được nhiều nhà nghiên cứu và nhà phát triển trên toàn cầu đánh giá cao để có được kết quả tốt nhất trong NLP.

2. Ulmfit và MultiFit

ULMFIT (Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ phổ quát) được sử dụng để phát triển nhiều ứng dụng NLP có chứa các tác vụ như phân cụm kiểm tra không giám sát, phân tích dữ liệu văn bản, v.v. Multifit, một cách tiếp cận cơ bản để phân loại văn bản, dựa trên Ulmfit. Multifit có thể được các nhà phát triển sử dụng để tinh chỉnh mô hình để sử dụng trong bất kỳ ngôn ngữ nào họ chọn. Multifit đầy hứa hẹn và mang lại kết quả mạnh mẽ cho việc tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ chéo.

3. ELMo

ELMo là một phương pháp học chuyển giao được sử dụng rất nhiều để phát triển các ứng dụng NLP. Nhiệm vụ chính của Elmo, là trích xuất các tính năng từ văn bản đầu vào được cung cấp cho nhiệm vụ NLP. Các từ nhúng có sẵn trong Elmo được sử dụng để có kết quả tốt nhất trong NLP. ELMo sử dụng các LSTM hai chiều trong phần phụ trợ để tạo thành tổng trọng số của nhiều vectơ từ với 2 vectơ từ ngay lập tức. Các biểu diễn từ ngữ cảnh sâu có thể được tạo bằng ElMo, vượt xa những gì kỹ thuật nhúng truyền thống có thể đạt được. Bạn có thể tải trực tiếp một mô hình ElMo được đào tạo đầy đủ vào TensorFlow Hub để mã hóa.

4. Biến áp XL

Được Google giới thiệu vào năm 2017, kiến ​​trúc NLP dựa trên RNN (Mạng thần kinh tái phát) này được sử dụng để phát triển các chatbot cũng như để thực hiện các tác vụ giao dịch máy. Điều này sử dụng cách tiếp cận định kỳ để tìm hiểu sự tin cậy giữa các phân đoạn văn bản khác nhau. Dựa trên chức năng của máy biến áp được sử dụng để liên kết các kết nối trực tiếp giữa các đơn vị văn bản. Đó là một kỹ thuật tuyệt vời cho mô hình ngôn ngữ chu đáo. Các kiểu máy biến áp như XL bị giới hạn bởi bối cảnh dữ liệu có độ dài cố định của dữ liệu được xem xét mà Transformer-XL cung cấp kết quả tuyệt vời.

5. GPT 2

Mô hình OpenAI này là một trong những loại của nó, nó là một trong những mô hình xác suất tạo văn bản tiên tiến nhất trong nhóm mô hình học chuyển. Mục tiêu chính của nó là dự đoán từ tiếp theo trong một câu. Nó được đào tạo về khoảng 40 GB dữ liệu văn bản. Một chatbot có thể là ứng dụng mong muốn của mô hình này trong số những người khác. Bằng cách sử dụng điều này, chúng tôi có thể thực hiện một số nhiệm vụ như tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi chatbot, dịch văn bản, v.v.

6. DeepPavlov

DeepPavlov là một Thư viện phụ trợ dòng chảy căng để phát triển các chatbot cao cấp. Nó bao gồm nhiều mô hình để phát triển đặc biệt các chatbot và trợ lý đàm thoại cá nhân. Các giải pháp cấp độ kinh doanh có thể được xây dựng bằng cách sử dụng DeepPavlov. Nó đã cho thấy sự tham gia cao của nó trong việc thiết kế các hệ thống hộp thoại cũng như các chatbot chỉ bằng cách viết một vài dòng mã.

Từ cuối cùng

Xu hướng của các nhà phát triển và các nhà nghiên cứu khoa học máy tính trong lĩnh vực chuyên môn này đã tạo ra nhiều phương pháp học chuyển giao, nhiều phát sinh từ các cuộc thi mã hóa toàn cầu. Độ tự cảm của các mô hình này trong các dự án cho phép các kỹ sư máy học phát triển ứng dụng hiệu quả trong thời gian ngắn hơn.