यदि तपाईं प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) उत्साही हुनुहुन्छ भने, तपाईंले गोलो बनाउने दुई अवधारणाहरू याद गर्नुहुनेछ - BERT र LLM।
BERT ट्रान्सफर्मरहरूबाट द्विदिशात्मक एन्कोडर प्रतिनिधित्वको लागि खडा हुन्छ, जबकि LLM ठूलो भाषा मोडेलको लागि खडा हुन्छ। यी मोडेलहरूले NLP लाई आफ्नै तरिकाले सुधार गरेका छन् - तिनीहरूको बल र कमजोरीहरू मार्फत।
यस लेखमा, हामी दुबै BERT र LLM र उनीहरूले प्रस्ताव गर्ने कुराहरू नजिकबाट हेर्नेछौं। सुरु गरौं।
BERT - अधिक सटीक र शक्तिशाली
Google ले शब्दहरू मार्फत राम्रो सन्दर्भ बुझ्न र सिक्न अनुमति दिन BERT को विकास गर्यो। यसले एक द्विदिशात्मक दृष्टिकोण गरेर गर्छ जहाँ यसले वरपरका शब्दहरू (बायाँ र दायाँ) को बारेमा सिकेर शब्द सन्दर्भको बारेमा सिक्छ। यसले पुरानो मोडेलहरूको सीमितताहरू पार गर्दछ जुन दायाँमा मात्र शब्द पढ्न सक्षम छ।
BERT ले ट्रान्सफर्मर-आधारित मोडेल प्रयोग गर्दछ, जुन NLP अनुसन्धान क्षेत्रको द्रुत बृद्धिको मूल भाग हो। सिमान्टिक्सको सन्दर्भमा आधारित समझको चतुर मिश्रणको कारण, BERT ले उच्च सटीकता र विशिष्ट प्रश्न वा संस्थाहरूको जवाफ दिनमा उत्कृष्टता प्रदान गर्दछ। त्यसोभए, यदि कुनै व्यवसाय वा संस्थाले प्रश्नहरूको जवाफ दिनको लागि अत्यधिक सटीक र सन्दर्भ-भारी मोडेल चाहन्छ भने, त्यसपछि BERT जाने बाटो हो।
BERT को आन्तरिक
प्राविधिक रूपमा, BERT ले दुई मुख्य उद्देश्यहरूसँग द्विदिशात्मक ट्रान्सफर्मर प्रयोग गर्दछ: अर्को वाक्य भविष्यवाणी र मुखौटा भाषा मोडेल (MLM)। BERT द्विदिशात्मक भएकोले, मोडेल सिमेन्टिक सिकाइ बायाँबाट दायाँ र दायाँबाट बायाँ एकैसाथ हुन्छ।
सिकाइमा भारी निर्भरताको कारण, BERT लाई धेरै विशिष्ट कार्य डेटाको साथ पूर्व-प्रशिक्षण चाहिन्छ। उचित पूर्व-प्रशिक्षण बिना, BERT ले सटीकताको अपेक्षित स्तरमा प्रदर्शन गर्न सक्दैन।
LLM - NLP कार्यहरूको लागि आधारभूत
ठूला भाषा मोडेलहरूले सांख्यिकीय मोडेल प्रयोग गर्दछ जसले शब्दहरूको अनुक्रम भविष्यवाणी गर्दछ। यसले LLM लाई आधारभूत NLP कार्यहरू पूरा गर्ने फराकिलो क्षमता दिन्छ। उदाहरणका लागि, AI पाठ जनरेटरहरूले मानव-जस्तो पाठ उत्पन्न गर्न LLM मोडेलहरू प्रयोग गर्छन्। यो बोली पहिचान र मेसिन अनुवाद मा पनि प्रभावकारी छ।
BERT को विपरीत, भाषा मोडेलले पाठमा उच्च निर्भरताका साथ प्रश्नहरू ह्यान्डल गर्न सक्छ। सन्दर्भ सम्झने उच्च क्षमताको साथ, प्रयोगकर्ताले LLM मोडेलहरूसँग थप विस्तारमा अन्तर्क्रिया गर्न सक्छ र यसले जटिल समस्याहरू समाधान गर्ने क्षमता दिन्छ जुन सन्दर्भलाई लामो समयसम्म सम्झन आवश्यक छ।
LLM को आन्तरिक
LLM भित्र, तपाईंले लङ शर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) को प्रयोग फेला पार्नुहुनेछ, मेमोरी कोशिकाहरूको साथ एक आवर्ती न्यूरल नेटवर्क लामो-स्मृति क्षमताहरूसँग जानकारी भण्डारण गर्न र पुन: प्राप्त गर्न सक्षम। LLM ले छोटो अवधिको मेमोरी सीमितताहरू सजिलै पार गर्छ।
यदि तपाईंले नजिकबाट हेर्नुभयो भने, तपाईंले याद गर्नुहुनेछ कि धेरै जसो LLM पाठ उत्पन्न गर्न सक्षम छन् र, त्यसैले, अझ सटीक हुनको लागि धेरै पूर्व-प्रशिक्षण पाठ चाहिन्छ। LLM ले दिइएको डेटाबाट ढाँचाहरू बुझ्ने तरिकाको रूपमा गहिरो शिक्षा पनि प्रयोग गर्दछ। LLM तालिम प्राप्त भएपछि, यो अब प्रयोगकर्तालाई दैनिक कार्यहरूमा सहयोग गर्न सक्षम छ। यी ढाँचाहरू र जडान पहिचानले नयाँ सामग्री उत्पन्न गर्न ढाँचाहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्दछ।
BERT आवेदन र सीमाहरू
BERT सँग NLP को क्षेत्रमा धेरै अनुप्रयोगहरू छन्। केहि उल्लेखनीयहरू निम्न समावेश छन्:
- सिमान्टिक समानता मापन गर्न वाक्य तुलना गर्नुहोस्।
- वर्गीकरणको आधारमा पाठ वर्गीकरण गर्नुहोस्।
- तिनीहरूलाई राम्रो परिणाम दिन प्रयोगकर्ताको क्वेरी सन्दर्भ बुझ्न BERT प्रयोग गर्नुहोस्।
- पक्षमा आधारित भावना विश्लेषण गर्नुहोस्।
- इनपुट विवरणमा आधारित प्रयोगकर्ताहरूलाई सही सिफारिसहरू प्रदान गर्नुहोस्।
जे होस्, यसमा सीमितताहरू छन् जुन तपाईंले जान्नुपर्छ। यी सीमाहरू निम्न समावेश छन्:
- BERT लाई काम गर्नको लागि तपाईंले धेरै प्रशिक्षण समय र कम्प्युटेसनल स्रोतहरू लगानी गर्न आवश्यक छ।
- BERT अटो-रिग्रेसिभ कार्यहरूसँग संघर्ष गर्दछ, अर्थात्, हस्तक्षेपको समयमा टोकनहरू भविष्यवाणी गर्ने।
- BERT सँग केवल 512 टोकन अधिकतम इनपुट लम्बाइ छ जसको प्रयोगका केसहरू सीमित छन्।
LLM आवेदन र सीमाहरू
LLM ले विभिन्न प्रकारका अनुप्रयोगहरू प्रदान गर्दछ, जसमा निम्न समावेश छन्:
- राम्रो सन्दर्भ बुझाइको साथ सुधारिएको खोज इन्जिन परिणामहरू।
- सुधारिएको AI बटहरू र सहायक कार्यसम्पादन, खुद्रा विक्रेताहरूलाई ग्राहक सेवा गर्ने क्षमता प्रदान गर्दै।
- LLMs को विविध डेटाको ठूलो सेटको साथ पूर्व-प्रशिक्षित हुने क्षमताले यसलाई अनुवादमा उत्कृष्ट बनाउँछ।
- Google को SecPALM LLM ले स्क्रिप्ट व्यवहारको बारेमा जान्न र दुर्भावनापूर्ण व्यवहार पहिचान गर्न सक्छ।
- एक अद्वितीय सामग्री निर्माण को लागी उत्कृष्ट विकल्प
- कोड उत्पादन, कोड पूरा, र बग पत्ता लगाउन प्रस्ताव गर्दछ।
BERT र LLM को तुलना गर्दै - तपाईंले BERT वा LLM रोज्नुपर्छ?
BERT र LLM बीचको छनोट तपाईंको आवश्यकताहरूमा निर्भर गर्दछ। दुबै NLP मोडेलहरू उनीहरूले के गर्छन् भन्नेमा उत्कृष्ट छन्। त्यसोभए, यो तपाइँमा निर्भर छ कि तपाइँको आवश्यकताहरु लाई मिल्ने एक छनोट गर्नुहोस्।
उदाहरणका लागि, यदि तपाइँ सिमान्टिक्स (द्वि-दिशात्मक सन्दर्भ) र भाषा सन्दर्भ बुझाइमा उत्कृष्ट मोडेल चाहनुहुन्छ भने, त्यसपछि BERT ले तपाइँको उद्देश्य पूरा गर्दछ। यसले विभिन्न NLP कार्यहरूमा राम्रो प्रदर्शन गर्न सक्छ जहाँ तपाईंले भावना विश्लेषण, संस्था पहिचान, वा प्रश्न-उत्तर गर्न आवश्यक छ। यद्यपि, तपाईंले BERT छनोट गर्नु अघि, तपाईं फरक हुनुपर्दछ कि यसले धेरै पूर्व-प्रशिक्षण-विशिष्ट डेटा चाहिन्छ। यो डोमेन-विशिष्ट पनि हुनुपर्छ। अर्को कुरा जुन तपाइँ फरक हुनुपर्दछ कम्प्युटेसनल स्रोतहरू। BERT लाई महत्त्वपूर्ण कम्प्युटेशनल स्रोतहरू चाहिन्छ।
LLM, अर्कोतर्फ, एक राम्रो छनोट हो यदि तपाईं कम कम्प्यूटेशनल-भोको भाषा मोडेल खोज्दै हुनुहुन्छ। LLM प्रयोगका मामिलाहरूमा पनि राम्रोसँग फिट हुन्छ जहाँ तपाईंसँग सीमित डेटा सेट छ, कुनै विशेष डोमेनमा अविशिष्ट। यसले यसलाई NLP कार्यहरू जस्तै वाक् पहिचानको लागि उत्कृष्ट छनोट बनाउँछ। LLM ले जानकारीलाई लामो समयसम्म सम्झन सक्छ, यो कुनै पनि कार्यको लागि उत्कृष्ट छनोट हो जुन सन्दर्भ सम्झना आवश्यक छ।
निष्कर्ष
NLP को संसारमा, दुबै BERT र LLM ले अद्वितीय क्षमताहरू प्रदान गर्दछ। ती दुबैका आफ्ना सीमितताहरू छन्, तर सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कुरा, तिनीहरूसँग महत्त्वपूर्ण NLP समस्याहरू समाधान गर्न अद्वितीय क्षमताहरू छन्। BERT एक उत्कृष्ट NLP मोडेल हो जसले द्विदिशात्मक शिक्षा प्रदान गर्न सक्षम छ। अर्थशास्त्र र सन्दर्भको गहिरो बुझाइको कारणले, यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई शक्तिशाली कार्य ह्यान्डलिङलाई समर्थन गर्ने उपकरण दिन्छ।
LLM, अर्कोतर्फ, कम्प्युटेशनली भारी हुनु आवश्यक बिना दीर्घकालीन सन्दर्भ-सम्झनामा पहुँचको साथ थप आरामदायी दृष्टिकोण प्रदान गर्दछ।
