6 Objašnjeni koncepti jezičkog modela

Šta je tokenizacija?

Tokenizacija je proces razbijanja teksta u manje jedinice koje se nazivaju tokeni. Ovi tokeni mogu predstavljati reči, podreči ili znakove, u zavisnosti od metode tokenizacije. Jezički modeli koriste tokene kao ulaz za obradu i predviđanje.

Kako to funkcioniše

1. Tekst se analizira kako bi se odredile granice (npr. Razmaci, interpunkcija).
2. Svaki segment se izvlači i tretira kao poseban token.
3. Tokeni se pretvaraju u numeričke vrednosti za unos modela.

Primene 

• Mašinsko prevođenje: Deli rečenice u upravljive jedinice za prevođenje.
• Analiza osećanja: Izoluje ključne reči ili fraze za analizu.

Izazove

• Rukovanje složenim jezicima kao što je kineski, gde granice reči nisu jasne.
• Izbor između podreči i tokenizacije reči za zadatke koji zahtevaju precizno značenje.

Šta su ugrađivanja?

Ugrađivanje su vektori (numerički nizovi) koji predstavljaju reči ili tokene. Svaka reč je mapirana na tačku u višedimenzionalnom prostoru, hvatajući njeno značenje i odnose sa drugim rečima.

Kako to funkcioniše

1. Rečima se dodeljuju koordinate u prostoru za ugradnju.
2. Reči sa sličnim značenjima su smeštene bliže jedna drugoj.
3. Odnosi kao što su "kralj - muškarac + žena = kraljica" su matematički kodirani.

Popularne metode

• VordKSNUMKSVEC: Snima odnose reči koristeći plitke neuronske mreže.
• GloVe: Fokusira se na zajedničko pojavljivanje reči u velikim skupovima podataka.
• Ugradnja zasnovana na transformatorima: Koristi kontekstualne odnose, omogućavajući rečima da imaju različite ugradnje na osnovu njihove upotrebe.

Primene 

• Semantička pretraga: Pronalazi dokumente sa sličnim značenjima, a ne samo ključne reči.
• Chatbots: Razume kontekst upoređujući unos korisnika sa relevantnim odgovorima.

Šta je pažnja?

Mehanizmi pažnje pomažu modelima da se fokusiraju na relevantne delove ulaza prilikom obrade sekvenci. Umesto dodeljivanja jednakog značaja svim tokenima, izračunava težine koje ističu značajne tokene.

Kako to funkcioniše

1. Model izračunava rezultate sličnosti između tokena.
2. Težine se dodeljuju na osnovu ovih rezultata, naglašavajući važne tokene.
3. Ponderisani tokeni utiču na predviđanja, obezbeđujući očuvanje kritičkog konteksta.

Ključne varijante

• Self-Attention: Odnosi tokene unutar istog redosleda (npr, Transformer modeli).
• Unakrsna pažnja: Povezuje tokene iz različitih sekvenci, kao što su pitanje i prolaz.

Primene 

• Mašinsko prevođenje: Identifikuje koje reči na izvornom jeziku odgovaraju onima na ciljnom jeziku.
• Sumiranje: Fokusira se na bitne delove dugih dokumenata.

Šta je transfer učenje?

Transfer učenje omogućava modelima da iskoriste znanje stečeno iz jednog zadatka kako bi poboljšali performanse na srodnom zadatku. Ovo smanjuje podatke i vreme obuke potrebno za nove zadatke.

Kako to funkcioniše

1. Model je unapred obučen na velikom skupu podataka opšte namene.
2. Unapred obučeni model je prilagođen za određeni zadatak koristeći manji skup podataka.

Popularni unapred obučeni modeli

• BERT: Optimizovan za razumevanje konteksta u dvosmernim sekvencama.
• GPT: Ističe se u generisanju koherentnog i kontekstualno tačnog teksta.

Primene 

• Zdravstvena zaštita: Prilagođava model opšteg jezika za analizu medicinske dokumentacije.
• Korisnička podrška: Fino podešava unapred obučeni model da odgovori na upite kupaca.

Prednosti

• Smanjuje potrebu za ogromnim označenim skupovima podataka.
• Ubrzava raspoređivanje modela za specijalizovane zadatke.

Šta je fino podešavanje?

Fino podešavanje modifikuje unapred obučeni model za obavljanje određenog zadatka tako što ga prekvalifikuje na skupu podataka specifičan za zadatak. Ovaj proces oplemenjuje znanje modela za bolje performanse zadataka.

Kako to funkcioniše

1. Model je inicijalizovan sa utezima iz pred-treninga.
2. Podaci specifični za zadatak se unose u model tokom obuke.
3. Težine modela se podešavaju na osnovu performansi zadatka.

Primeri

• Analiza raspoloženja: Fino podešava model opšteg jezika za klasifikaciju pozitivnih i negativnih kritika.
• Analiza pravnog dokumenta: Prilagođava unapred obučeni model za analizu pravnog žargona.

Uobičajeni izazovi

• Overfitting na male skupove podataka, što može smanjiti generalizaciju.
• Balansiranje opšteg znanja jezika sa nijansama specifičnim za zadatak.

Generativni modeli

Ovi modeli generišu novi tekst učenjem distribucije verovatnoće jezika. Oni predviđaju sledeći znak u nizu, proizvodeći koherentne rečenice.

Diskriminativni modeli

Ovi modeli klasifikuju ili označavaju tekst na osnovu ulaznih podataka. Oni se fokusiraju na identifikaciju obrazaca koji razlikuju kategorije.

Generativni vs. Discriminative modeli upoređivanje tabela:

Primene 

• Generativni modeli su idealni za konverzacijsku AI, generisanje priče i završetak koda.
• Diskriminativni modeli ističu se u zadacima koji zahtevaju precizno označavanje, kao što su filtriranje e-pošte ili otkrivanje prevare.

1. Kako jezički modeli rukuju višejezičnim unosom?

Jezički modeli obučeni na različitim skupovima podataka mogu obraditi više jezika, pa čak i prevesti između njih.

2. Koji su etički problemi oko jezičkih modela?

Oni mogu generisati pristrasne ili štetne rezultate, naglašavajući potrebu za odgovornim razvojem i praćenjem.

3. Mogu li se manji jezički modeli takmičiti sa velikim?

Manji modeli su brži i isplativi, ističu se u specifičnim zadacima sa finim podešavanjem.