நீங்கள் ஒரு இயற்கை மொழி செயலாக்க (NLP) ஆர்வலராக இருந்தால், BERT மற்றும் LLM ஆகிய இரண்டு கருத்துகளை நீங்கள் கவனிக்கலாம்.
BERT என்பது டிரான்ஸ்ஃபார்மர்களிடமிருந்து இருதரப்பு குறியாக்க பிரதிநிதித்துவங்களைக் குறிக்கிறது, அதேசமயம் LLM என்பது பெரிய மொழி மாதிரியைக் குறிக்கிறது. இந்த மாதிரிகள் தங்கள் சொந்த வழியில் NLP-யை மேம்படுத்தியுள்ளன - அவற்றின் பலம் மற்றும் பலவீனங்கள் மூலம்.
இந்த கட்டுரையில், BERT மற்றும் LLM இரண்டையும் மேலும் அவை என்ன வழங்குகின்றன என்பதைப் பற்றி விரிவாகப் பார்ப்போம். தொடங்குவோம்.
BERT - மிகவும் துல்லியமான மற்றும் சக்திவாய்ந்த
வார்த்தைகள் மூலம் சிறந்த சூழலைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் கற்றுக்கொள்வதற்கும் Google BERT ஐ உருவாக்கியது. சுற்றியுள்ள சொற்களைப் பற்றி (இடது மற்றும் வலது) கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் ஒரு சொல் சூழலைப் பற்றி அறிந்து கொள்ளும் இருதரப்பு அணுகுமுறையை இது செய்கிறது. வலதுபுறத்தில் உள்ள வார்த்தையை மட்டுமே படிக்கும் திறன் கொண்ட பழைய மாடல்களின் வரம்புகளை இது கடக்கிறது.
BERT ஆனது மின்மாற்றி அடிப்படையிலான மாதிரியைப் பயன்படுத்துகிறது, இது NLP ஆராய்ச்சிப் பகுதியின் விரைவான வளர்ச்சியின் மையத்தில் உள்ளது. சொற்பொருள் பற்றிய சூழல் சார்ந்த புரிதலின் புத்திசாலித்தனமான கலவையின் காரணமாக, BERT அதிக துல்லியத்தை வழங்குகிறது மற்றும் குறிப்பிட்ட கேள்விகள் அல்லது நிறுவனங்களுக்கு பதிலளிப்பதில் சிறந்து விளங்குகிறது. எனவே, ஒரு வணிகம் அல்லது நிறுவனம் கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க மிகவும் துல்லியமான மற்றும் சூழல்-கனமான மாதிரியை விரும்பினால், BERT தான் செல்ல வழி.
BERT இன் உட்புறங்கள்
தொழில்நுட்ப ரீதியாக, BERT இரண்டு முக்கிய நோக்கங்களுடன் இருதரப்பு மின்மாற்றியைப் பயன்படுத்துகிறது: அடுத்த வாக்கியம் மற்றும் முகமூடி மொழி மாதிரி (MLM). BERT இரு திசையில் இருப்பதால், மாதிரி சொற்பொருள் கற்றல் இடமிருந்து வலமாகவும், வலமிருந்து இடமாகவும் ஒரே நேரத்தில் நடைபெறுகிறது.
கற்றலில் அதிகம் சார்ந்திருப்பதால், BERTக்கு டன் குறிப்பிட்ட பணித் தரவுகளுடன் முன் பயிற்சி தேவைப்படுகிறது. சரியான முன் பயிற்சி இல்லாமல், BERT எதிர்பார்த்த அளவில் துல்லியமாக செயல்படாது.
LLM — NLP பணிகளுக்கு அடிப்படை
பெரிய மொழி மாதிரிகள் சொற்களின் வரிசையைக் கணிக்கும் புள்ளிவிவர மாதிரியைப் பயன்படுத்துகின்றன. இது LLM க்கு அடிப்படையான NLP பணிகளைச் செய்வதற்கான பரந்த திறனை வழங்குகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, AI உரை ஜெனரேட்டர்கள் மனிதனைப் போன்ற உரையை உருவாக்க LLM மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. பேச்சு அங்கீகாரம் மற்றும் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பிலும் இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
BERT போலல்லாமல், மொழி மாதிரியானது உரையின் மீது அதிக சார்பு கொண்ட வினவல்களைக் கையாள முடியும். சூழலை நினைவில் வைத்துக்கொள்ளும் அதிக திறனுடன், பயனர் எல்எல்எம் மாடல்களுடன் இன்னும் விரிவாக தொடர்பு கொள்ள முடியும், இது நீண்ட காலத்திற்கு சூழலை நினைவில் வைத்திருக்க வேண்டிய சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் திறனை அளிக்கிறது.
எல்எல்எம் இன் இன்டர்னல்ஸ்
LLM இன் உள்ளே, நீண்ட குறுகிய கால நினைவகத்தின் (LSTM) பயன்பாட்டை நீங்கள் காணலாம், இது நினைவக செல்களைக் கொண்ட தொடர்ச்சியான நரம்பியல் வலையமைப்பை நீண்ட நினைவக திறன்களுடன் சேமித்து மீட்டெடுக்கும் திறன் கொண்டது. LLM ஆனது குறுகிய கால நினைவாற்றல் வரம்புகளை எளிதில் கடக்கிறது.
நீங்கள் உற்று நோக்கினால், பெரும்பாலான எல்எல்எம்கள் உரையை உருவாக்கும் திறன் கொண்டவை என்பதை நீங்கள் கவனிப்பீர்கள், எனவே, மிகவும் துல்லியமானதாக மாறுவதற்கு நிறைய முன் பயிற்சி உரை தேவை. கொடுக்கப்பட்ட தரவுகளிலிருந்து வடிவங்களைப் புரிந்துகொள்வதற்கான ஒரு வழியாக LLM ஆழ்ந்த கற்றலையும் பயன்படுத்துகிறது. எல்.எல்.எம் பயிற்சி பெற்றவுடன், அதன் அன்றாடப் பணிகளில் பயனருக்கு உதவி செய்யும் திறன் கொண்டது. இந்த வடிவங்களும் இணைப்பு அங்கீகாரமும் புதிய உள்ளடக்கத்தை உருவாக்குவதற்கான வடிவங்களைக் கண்டறிய உதவுகின்றன.
BERT பயன்பாடுகள் மற்றும் வரம்புகள்
NLP துறையில் BERTக்கு டன் பயன்பாடுகள் உள்ளன. குறிப்பிடத்தக்க சிலவற்றில் பின்வருவன அடங்கும்:
- சொற்பொருள் ஒற்றுமையை அளவிட வாக்கியங்களை ஒப்பிடுக.
- வகைப்பாட்டின் அடிப்படையில் உரையை வகைப்படுத்தவும்.
- சிறந்த முடிவுகளை வழங்க பயனரின் வினவல் சூழலைப் புரிந்து கொள்ள BERT ஐப் பயன்படுத்தவும்.
- அம்சம் சார்ந்த உணர்வுப் பகுப்பாய்வை மேற்கொள்ளுங்கள்.
- உள்ளீட்டு விளக்கத்தின் அடிப்படையில் பயனர்களுக்கு துல்லியமான பரிந்துரைகளை வழங்கவும்.
இருப்பினும், நீங்கள் தெரிந்து கொள்ள வேண்டிய வரம்புகள் உள்ளன. இந்த வரம்புகளில் பின்வருவன அடங்கும்:
- BERT வேலை செய்ய நீங்கள் நிறைய பயிற்சி நேரம் மற்றும் கணக்கீட்டு வளங்களை முதலீடு செய்ய வேண்டும்.
- BERT தன்னியக்க பின்னடைவு பணிகளுடன் போராடுகிறது, அதாவது குறுக்கீட்டின் போது டோக்கன்களை கணித்தல்.
- BERT 512 டோக்கன்களை மட்டுமே கொண்டுள்ளது, அதன் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளைக் கட்டுப்படுத்துகிறது.
LLM விண்ணப்பங்கள் மற்றும் வரம்புகள்
LLM பல்வேறு வகையான பயன்பாடுகளை வழங்குகிறது, இதில் பின்வருவன அடங்கும்:
- சிறந்த சூழல் புரிதலுடன் மேம்படுத்தப்பட்ட தேடுபொறி முடிவுகள்.
- மேம்படுத்தப்பட்ட AI போட்கள் மற்றும் உதவியாளர் செயல்திறன், சில்லறை விற்பனையாளர்களுக்கு வாடிக்கையாளர் சேவை செய்யும் திறனை வழங்குகிறது.
- எல்எல்எம்களின் பலதரப்பட்ட தரவுகளுடன் முன் பயிற்சி பெறும் திறன், மொழிபெயர்ப்பில் சிறந்ததாக அமைகிறது.
- கூகிளின் SecPALM LLM ஆனது ஸ்கிரிப்ட் நடத்தை பற்றி அறிந்து கொள்ள முடியும் மற்றும் தீங்கிழைக்கும் நடத்தையை அடையாளம் காண முடியும்.
- தனித்துவமான உள்ளடக்க உருவாக்கத்திற்கான சிறந்த தேர்வு
- குறியீடு உருவாக்கம், குறியீட்டை நிறைவு செய்தல் மற்றும் பிழை கண்டறிதல் ஆகியவற்றை வழங்குகிறது.
BERT மற்றும் LLM ஐ ஒப்பிடுவது - நீங்கள் BERT அல்லது LLM ஐ தேர்வு செய்ய வேண்டுமா?
BERT மற்றும் LLM ஆகியவற்றிற்கு இடையே தேர்வு செய்வது உங்கள் தேவைகளைப் பொறுத்தது. இரண்டு NLP மாடல்களும் அவர்கள் செய்வதில் சிறந்து விளங்குகின்றன. எனவே, உங்கள் தேவைகளுக்கு ஏற்ற ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுப்பது உங்களுடையது.
எடுத்துக்காட்டாக, சொற்பொருள் (இரு-திசை சூழல்) மற்றும் மொழி சூழல் புரிதல் ஆகியவற்றில் சிறந்து விளங்கும் மாதிரியை நீங்கள் விரும்பினால், BERT உங்கள் நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. நீங்கள் உணர்வு பகுப்பாய்வு, நிறுவன அங்கீகாரம் அல்லது கேள்வி-பதில் செய்ய வேண்டிய வெவ்வேறு NLP பணிகளில் இது சிறப்பாகச் செயல்படும். இருப்பினும், நீங்கள் BERT ஐத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு முன், அதற்கு நிறைய முன் பயிற்சி-குறிப்பிட்ட தரவு தேவை என்பதில் நீங்கள் மாறுபட வேண்டும். இது டொமைன் சார்ந்ததாகவும் இருக்க வேண்டும். நீங்கள் வேறுபட்டிருக்க வேண்டிய மற்றொரு விஷயம், கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள். BERTக்கு குறிப்பிடத்தக்க கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள் தேவை.
மறுபுறம், நீங்கள் குறைவான கணக்கீட்டு-பசி மொழி மாதிரியைத் தேடுகிறீர்களானால், LLM ஒரு நல்ல தேர்வாகும். எந்தவொரு குறிப்பிட்ட டொமைனுக்கும் குறிப்பிடப்படாத, வரையறுக்கப்பட்ட தரவுத் தொகுப்பைக் கொண்டிருக்கும் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கும் LLM நன்றாகப் பொருந்தும். பேச்சு அங்கீகாரம் போன்ற NLP பணிகளுக்கு இது சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது. LLM ஆனது தகவல்களை நீண்ட நேரம் நினைவில் வைத்திருக்க முடியும் என்பதால், சூழல் நினைவூட்டல் தேவைப்படும் எந்தவொரு பணிக்கும் இது ஒரு சிறந்த தேர்வாகும்.
தீர்மானம்
NLP உலகில், BERT மற்றும் LLM இரண்டும் தனித்துவமான திறன்களை வழங்குகின்றன. அவர்கள் இருவருக்கும் அவற்றின் வரம்புகள் உள்ளன, ஆனால் மிக முக்கியமாக, முக்கியமான NLP சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் தனித்துவமான திறன்கள் உள்ளன. BERT என்பது இருதரப்புக் கற்றலை வழங்கும் ஒரு சிறந்த NLP மாதிரியாகும். சொற்பொருள் மற்றும் சூழல் பற்றிய ஆழமான புரிதலின் காரணமாக, இது பயனர்களுக்கு சக்திவாய்ந்த பணி கையாளுதலை ஆதரிக்கும் கருவியை வழங்குகிறது.
மறுபுறம், LLM ஆனது, கணக்கீட்டுரீதியாக கனமாக இருக்க வேண்டிய அவசியமின்றி, நீண்ட கால சூழல்-நினைவூட்டலுக்கான அணுகலுடன் மிகவும் நிதானமான அணுகுமுறையை வழங்குகிறது.