Modele językowe to modele statystyczne i uczenia maszynowego, które przewidują prawdopodobieństwo wystąpienia sekwencji słów. Są kluczowym elementem w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP).
Zastosowania modeli językowych:
- Automatyczne uzupełnianie tekstu: Przewidywanie kolejnych słów podczas pisania.
- Tłumaczenie maszynowe: Konwersja tekstu z jednego języka na inny.
- Generowanie tekstu: Tworzenie spójnych i sensownych tekstów na podstawie podanych danych wejściowych.
- Analiza sentymentu: Ocena emocji wyrażanych w tekście.
- Rozpoznawanie mowy: Konwersja mowy na tekst.
- Chatboty i asystenci wirtualni: Tworzenie interaktywnych agentów rozmów.
Popularne modele językowe:
- GPT-3: Model generowania tekstu stworzony przez OpenAI, znany z tworzenia ludzkiego tekstu na podstawie podpowiedzi.
- BERT: Model opracowany przez Google, używany do zadań NLP, takich jak klasyfikacja tekstu i odpowiedzi na pytania.
- Transformer: Architektura modelu używana w wielu nowoczesnych modelach językowych, w tym GPT-3 i BERT.
Modele językowe są kluczowym narzędziem w nowoczesnych aplikacjach NLP, umożliwiając komputerom lepsze rozumienie i generowanie języka ludzkiego.
