Как устроена языковая модель
Если говорить упрощённо, это разветвлённая система алгоритмов, которая генерирует и анализирует естественную речь. Принцип работы языковых моделей чаще всего основан на теории вероятности. Учитывая контекст, значения слов и множество других параметров, алгоритмы вычисляют, в какой ситуации уместно то или иное словосочетание.
Модели обучают, пропуская через них большие объёмы текста. В результате они учатся улавливать сложные зависимости и тонкости при построении предложений.
Это используется во многих интернет-сервисах. Языковые модели помогают голосовым ассистентам выдавать логичные ответы, быстро предсказывают ваши поисковые запросы, создают более качественные и естественные онлайн-переводы с иностранных языков, оценивают содержание текстов и прочее. Чем умнее модель, тем лучше результат.
Конечно, они пока далеки от идеала и могут упускать контекстуальные нюансы, которые были бы понятны человеку. Но постепенно совершенствуются способы машинного обучения, наращиваются вычислительные мощности. И уже сейчас системы обработки естественного языка (NLP) полезны в различных сферах.
Например, языковая модель, разработанная в Университете Пенсильвании, анализирует посты пользователей в Facebook и на их основе прогнозирует развитие депрессии. А GPT-3, одна из крупнейших существующих моделей, применяется в маркетинге. Нейросеть интеллектуально адаптирует рекламные слоганы и тексты для разных возрастных аудиторий.
Что умеет MT-NLG от Microsoft и NVIDIA?
По словам специалистов, модель Megatron-Turing Natural Language Generation насчитывает 530 миллиардов параметров. Это в три раза больше, чем у прежнего лидера в этом классе — GPT-3. Так достигается впечатляющая точность при выполнении разнообразных языковых задач.
Среди них выделяют такие сценарии:
- предсказание завершения текста по смыслу;
- понимание прочитанного;
- генерация логических выводов;
- создание заключений на естественном языке;
- различение смысла слов с несколькими значениями.
Что касается области применения, языковая модель MT-NLG как минимум будет интегрирована во многие сервисы Microsoft, включая поисковик Bing и Microsoft Office. Поисковая выдача, анализ орфографии и общая работа с текстом теперь станут умнее и эффективнее. Ещё MT-NLG можно, подобно GPT-3, использовать на платформе по разработке приложений Power Apps, чтобы упростить процессы программирования и написания кода.
