Mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens wächst auch unsere Fähigkeit, menschliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Eine der bedeutendsten Entwicklungen in diesem Bereich ist das Giant Language Mannequin (LLM), eine Technologie, die das Potenzial hat, alles vom Kundenservice bis zur Inhaltserstellung zu revolutionieren.
In diesem Weblog untersuchen wir, was ein LLM ist, diskutieren einige Beispiele für LLM-Anwendungen und betrachten ihre zukünftigen Auswirkungen.
Was bedeutet „Giant Language Mannequin“ (LLM)?
Giant Language Fashions (LLMs) sind eine Artwork Deep-Studying-Algorithmus, der menschenähnlichen Textual content verarbeitet und generiert. Diese Modelle sind ausgebildet auf riesigen Datensätzen mit Texten aus verschiedenen Quellen, wie Büchern, Artikeln, Web sites, Kundenfeedback, Social-Media-Beiträgen und Produktrezensionen.
Das Hauptziel eines LLM besteht darin, Muster in der menschlichen Sprache zu verstehen und vorherzusagen, um kohärenten und kontextuell passenden Textual content zu generieren.
Der Ausbildungsprozess für einen LLM umfasst Folgendes:
- Das Modell Milliarden oder Billionen Sätzen aussetzen.
- Ermöglicht das Erlernen von Grammatik, Syntax und Semantik.
- Erfahren Sie sachliche Informationen.
Dadurch können diese Modelle Fragen beantworten, Texte generieren, Sprachen übersetzen und viele andere sprachbezogene Aufgaben mit hoher Genauigkeit ausführen.
Beispiel 1: Google Translate
Google Translate ist eines der am häufigsten verwendeten Giant Language Mannequin (LLM)-Beispiele. Seit der Einführung im Jahr 2006 unterstützt das Unternehmen mittlerweile über 130 Sprachen und bedient täglich über 500 Millionen Benutzer. Das System verwendet einen Deep-Studying-Algorithmus namens Neural Machine Translation (NMT), um Textual content zu verarbeiten und zu übersetzen.
In den Anfängen basierte Google Translate auf einer statistischen maschinellen Übersetzungsmethode. Es ordnete den Eingabetext basierend auf der Wahrscheinlichkeit von Wortsequenzen der wahrscheinlichsten Übersetzung zu. Jedoch, 2016 stellte Google sein NMT vorwas die Übersetzungsqualität durch die gleichzeitige Verarbeitung und Übersetzung ganzer Sätze unter Berücksichtigung des Kontexts und der Beziehungen zwischen Wörtern erheblich verbesserte.
Der NMT-Algorithmus von Google wird auf riesigen Mengen zweisprachiger Textdaten trainiert und nutzt eine Encoder-Decoder-Architektur.
- Der Encoder verarbeitet den Eingabetext, während der Decoder die Übersetzung generiert.
- Das Modell lernt, die Bedeutung eines Satzes in einem kontinuierlichen Raum darzustellen, der als Einbettung bezeichnet wird, und ermöglicht so das Verstehen und Übersetzen komplexer Sprachstrukturen.
Laut NewYorkTimesDas neuronale maschinelle Übersetzungssystem (NMT) von Google übersetzt täglich mehr als 140 Milliarden Wörter für über 500 Millionen Nutzer. Diese erstaunliche Zahl unterstreicht die Wirkung und das Potenzial von LLMs beim Abbau von Sprachbarrieren und der Erleichterung der globalen Kommunikation.
Google Translate wurde kontinuierlich verfeinert und aktualisiert, wodurch die Übersetzungsqualität verbessert und die Sprachunterstützung erweitert wurde. Der Dienst ist für Millionen Menschen weltweit unverzichtbar geworden und ermöglicht nahtlose Kommunikation und Informationszugang über Sprachbarrieren hinweg.