Сравнительный анализ типичных интонационных моделей русского и английского языков Студенческий научный форум
Одну и ту же модель можно использовать и для генерации кода, и для имитации живого диалога или придумывания историй. Например, если на вход дано предложение «сегодня хорошая погода», от хорошо обученной модели ожидается продолжение фразы вида «на улице тепло и солнечно». Неправильное использование или злой умысел могут привести к дезинформационным кампаниям, фишинговым атакам или другим негативным последствиям, если материал, созданный ИИ, используется ненадлежащим образом. Языковые модели учатся на огромных объемах данных, которые могут случайно отражать социальные предубеждения в обучающих данных.
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТИПИЧНЫХ ИНТОНАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ РУССКОГО И АНГЛИЙСКОГО ЯЗЫКОВ
Для обучения GPT-2 авторы использовали 16 GPU (иначе говоря — графических процессоров, видеокарт), а для GPT-3 уже 3200. Для дообучения модели под определенную задачу, конечно, понадобится меньше ресурсов, но всё равно достаточно много. Языковые модели, да и вообще все модели, которые оперируют текстом, используют понятие токена. Русский язык отличается богатством и разнообразием интонационных контрастов. Интонационные контрасты в русском языке играют особую роль в передаче смысла, обнаружении чувственно-эмоционального оттенка высказывания и установлении ударной силы на определенных словах. Прагматические функции интонации являются важной составляющей коммуникативной способности русского языка. Они позволяют точнее передать и понять намерения, эмоции и отношения говорящего, а также согласовать коммуникативные взаимодействия. http://autoexotic.lv/user/SERP-Science/
Основные составляющие интонации
- Кроме того, они очень полезны для систем машинного перевода, обеспечивая точный и эффективный перевод между разными языками, тем самым преодолевая коммуникативные барьеры.
- Одним из основных подходов к анализу эмоций является машинное обучение.
- Марковские цепи также страдают от недостатка учёта длинных контекстов, но они были основой для многих ранних систем обработки естественного языка.
- Преобразователи — это мощная глубокая нейронная сеть, которая может проверять связи в последовательных данных, таких как слова во фразе.
Есть несколько способов собрать датасет для обучения reward-модели. Если меток много (например, в случае балльной оценки), можно использовать разновидности ранжирующих лоссов. Формирование такого промта, особенно на few-shot, заставляет модель рассуждать, как можно правильно решить задачу. https://glk-egoza.ru/user/SEO-Intelligence/ Авторы этой статьи сравнили на двух математических бенчмарках способность модели решать сложные задачи. Языковые модели нашли широкое применение в различных контекстах реального мира, демонстрируя свою адаптивность и эффективность. Благодаря параллельному интенсивному использованию процессов внутреннего внимания конструкция преобразователя позволяет модели изучать сложные корреляции между входными и выходными последовательностями. RNN могут интерпретировать последовательные данные, такие как фразы или абзацы, из-за их структуры, похожей на память.
Задачи языковых моделей
Для улучшения этого подхода были предложены feedforward архитектуры https://singularityhub.com нейронных сетей (feedforward neural networks), чтобы аппроксимировать вероятность слова. Эта модель представляет собой простую нейронную сеть, которая предсказывает следующее слово на основе фиксированного числа предыдущих слов. FNNLM улучшает традиционные n-граммные модели за счёт использования скрытых слоёв, которые позволяют модели лучше улавливать зависимости в данных. Однако и эта модель имеет ограничения, так как может обрабатывать только фиксированное количество предыдущих слов.● Рекуррентные нейронные сети (RNN). В отличие от FNNLM, рекуррентные нейронные сети способны учитывать произвольное количество предыдущих слов благодаря их архитектуре, которая включает в себя циклические соединения. Это позволяет моделям RNN учитывать долгосрочные зависимости в тексте, что существенно повышает качество генерации и понимания текста.● LSTM и GRU. Тематика НЛП быстро развивается благодаря достижениям в таких областях, как понимание языка, ответы на вопросы и диалоговые https://allenai.org системы. Непрерывный прогресс в создании языков позволит получать более реалистичные и похожие на человека результаты, расширяя границы того, чего могут достичь языковые модели. Будущее языковых моделей таит в себе огромные возможности для прорывов и приложений. Одной из типичных стратегий является «выборка», при которой модель угадывает следующее слово вероятностно на основе вероятностей, которые она изучила. Медленная речь может подчеркивать задумчивость, скорбь или торжество. Итак, интонация является важным элементом коммуникации, помогая передать эмоции, смысл и структуру высказывания и влияя на его восприятие. Одним из первых исследователей интонации был русский ученый Александр Андреевич Потебня. В своей работе «Основы науки о звуке» он разработал основы интонационной модели и предложил классификацию мелодических типов речи. Теория ИИ и алгоритмы для формирования заданий для ИИ – это область исследований, которая занимается разработкой алгоритмов и технологий, необходимых для создания различных задач для ИИ. Современное изучение интонации в русском языке включает в себя как описательные исследования, так и экспериментальные исследования с использованием различных акустических и фонетических методов. Самый наивный ответ — попробовать все варианты и посмотреть на результаты. Обучение языковой модели, как и других нейросетевых моделей, ресурсозатратно и требует времени, поэтому простой перебор всех вариантов нерационален. В этой статье я хотел бы поделиться своими заметками о том, как языковые модели (LMs) развивались в последние десятилетия. Этот текст может послужить туториалом для новичков и помочь понять ключевые концепции языковых моделей на протяжении их истории. Стоит отметить, что я не углубляюсь в детали реализации и математические аспекты, однако уровень описания достаточен для правильного понимания эволюции LMs.