この記事では、すでに言語モデルの謎を明らかにし、元のテキスト データを処理するためのその基本概念とメカニズムを明らかにしました。ニューラル ネットワーク ベースのモデルに焦点を当て、いくつかの種類の言語モデルと大規模な言語モデルをカバーします。
言語モデルは、人間のようなテキストを生成する機能に焦点を当てています。一般言語モデルは本質的に、各シーケンスに単語が出現する可能性を説明する一連の単語の統計モデルまたは確率分布です。これは、文内の前の単語に基づいて次の単語を予測するのに役立ちます。
単純化された確率的言語モデルは、機械翻訳、自動エラー修正、音声認識、オートコンプリートなどのさまざまなアプリケーションで使用でき、ユーザーに次の単語を入力したり、考えられる単語シーケンスを提案したりできます。
このタイプのモデルは、次の単語をより正確に予測できるトランス モデルなど、より高度なモデルに進化しました。
自然言語処理 (NLP) は、言語モデル、コンピューター サイエンス、人工知能 (AI) と密接に関連する重要な下位分野です。人工知能の主な目的は、人間の知能をシミュレートすることです。言語は人間の認知の特徴であり、この取り組みには不可欠です。 自然言語処理の基礎は、言語モデリングとコンピューター サイエンスです。言語モデルは、言語の構造と規則を分析することで、自然言語現象をモデル化する手法です。コンピューター サイエンスは、この目標を達成するためのツールと技術を提供します。 自然言語処理を通じて、機械翻訳、音声認識、感情分析、テキスト分類などの多くのアプリケーションを実現できます。これらのテクノロジーにより、コンピューターは人間のようなテキストを理解して生成し、機械学習を実装することができます。機械学習では、機械が文法規則や品詞などの単語間の文脈的、感情的、意味的な関係を理解し、人間のような理解をシミュレートします。
この機械学習機能は、真の人工知能に向けた重要なステップであり、自然言語による人間と機械の対話を促進し、人間の言語の理解と生成を含む複雑な NLP タスクを機械が実行できるようにします。これには、翻訳、音声認識、感情分析などの最新の自然言語処理タスクが含まれます。
生のテキスト コーパスを読む
言語モデルは、用語、コンテキスト、またはテキスト データベースを一語一語読み取ることによって学習し、それによって言語の複雑な基礎構造とパターンを捕捉します。これは、単語を数値ベクトルにエンコードすることによって行われます。これは単語埋め込みと呼ばれるプロセスです。これらのベクトルには、単語を表す意味と構文特性があります。たとえば、同様の文脈で使用される単語は、同様のベクトルを持つ傾向があります。単語をベクトルに変換するモデル プロセスは、言語モデルを数学的形式で動作させることができるため、非常に重要です。単語シーケンスのリンクを予測し、翻訳や感情分析などのより高度なプロセスを可能にします。
生のテキスト コーパスを読み取ってエンコードした後、言語モデルは人間のようなテキストまたは予測された単語シーケンスを生成できます。これらの NLP タスクで採用されるメカニズムはモデルごとに異なります。ただし、それらはすべて、実生活で発生する特定のシーケンスの確率を解釈するという基本的な目標を共有しています。これについては、次のセクションで詳しく説明します。
言語モデルの種類を理解する
統計言語モデルは、最も基本的な形式では、テキスト データ内の単語シーケンスの頻度に依存して、前の単語に基づいて将来の単語を予測します。
これとは対照的に、ニューラル言語モデルはニューラル ネットワークを使用して文内の次の単語を予測し、より正確な予測のためにより多くのコンテキストとより多くのテキスト データを考慮します。一部の神経言語モデルは、文の完全なコンテキストを評価して理解することにより、確率分布において他のモデルよりも優れた機能を果たします。
BERT や GPT-2 などのトランスフォーマー ベースのモデルは、予測を行う際に単語のコンテキストを考慮する機能で有名になりました。これらのモデルのベースとなっている Transformer モデル アーキテクチャにより、さまざまなタスクで最適な結果を達成することができ、最新の言語モデルの力を実証しています。
クエリ尤度モデルは、情報検索に関連する別の言語モデルです。クエリ尤度モデルは、特定のクエリへの回答に対する特定のドキュメントの関連性を判断します。
N-gram 言語モデルは、自然言語処理の基本的な手法の 1 つです。 N グラムの「N」は、モデル内で一度に考慮される単語の数を表し、他の単語とは独立して予測できる単一の単語に基づく単項モデルの進歩を表しています。 N グラムの「N」は、モデルで一度に考慮される単語の数を表します。 N グラム言語モデルは、(N-1) 個の以前の単語に基づいて単語の出現を予測します。たとえば、バイナリ モデル (N が 2) では、単語の予測は前の単語に依存します。 3 値モデル (N が 3 に等しい) の場合、予測は最後の 2 つの単語に依存します。
N グラム モデルは統計的特性に基づいて動作します。トレーニング コーパス内での出現頻度に基づいて、特定の単語が一連の単語の後に出現する確率を計算します。たとえば、バイナリ モデルでは、「Iam」というフレーズの場合、「anapple」という単語よりも「going」という単語が続く可能性が高くなります。これは、英語では「Iamgetting」のほうが「Iamanaapple」よりも一般的であるためです。
N グラム モデルはシンプルで計算効率が高いですが、制限もあります。これらは、N の値が増加するにつれて確率分布が疎になる、いわゆる「次元の呪い」に悩まされています。また、(N-1) 個前の単語しか考慮できないため、長期的な依存関係や文内の文脈を捉える能力も欠如しています。
これにもかかわらず、N グラム モデルは今日でも関連性があり、音声認識、オートコンプリート システム、携帯電話の予測テキスト入力、さらには検索クエリの処理など、多くのアプリケーションで使用されています。これらは現代の言語モデリングのバックボーンであり、言語モデリングの開発を推進し続けています。
ニューラル ネットワーク ベースの言語モデルは指数モデルとみなされ、言語モデリングにおける大きな進歩を表します。 N-gram モデルとは異なり、ニューラル ネットワークの予測能力を利用して、従来のモデルではキャプチャできない複雑な言語構造をシミュレートします。一部のモデルは、隠れ層内の以前の入力を記憶し、この記憶を使用して出力に影響を与え、次の単語をより正確に予測できます。
RNN は、過去の入力の「メモリ」を統合することによって連続データを処理するように設計されています。基本的に、RNN はシーケンスのあるステップから次のステップに情報を渡し、時間の経過とともにパターンを認識して、次の単語をより適切に予測できるようにします。これにより、言語の場合のように、要素の順序が重要なタスクに特に効果的になります。
ただし、言語モデリング手法には制限がないわけではありません。シーケンスが長すぎると、RNN は情報を接続する能力を失う傾向があり、これは勾配消失問題として知られる問題です。言語データの長期依存関係を保存するために、長期短期記憶 (LSTM) と呼ばれる特定のモデル バリアントが導入されました。 Gated Recurrent Unit (GRU) は、別のより具体的なモデル バリアントを表します。
RNN は、特定のタスクにおいてシンプルで効果的であるという主な理由から、現在でも広く使用されています。しかし、それらは徐々に、より優れた性能を備えたトランスフォーマーなどのより高度なモデルに置き換えられてきました。それにもかかわらず、RNN は依然として言語モデリングの基礎であり、最新のニューラル ネットワークと Transformer モデルベースのアーキテクチャの基礎です。
Transformer は、言語モデルの最新の進歩を表しており、RNN の制限を克服するように設計されています。シーケンスを段階的に処理する RNN とは異なり、Transformer はすべてのシーケンス要素を同時に処理するため、シーケンス アライメントの周期的な計算の必要がなくなります。 Transformer アーキテクチャに特有のこの並列処理アプローチにより、モデルはより長いシーケンスを処理し、予測においてより広範囲のコンテキストを活用できるようになり、機械翻訳やテキスト要約などのタスクで利点が得られます。
Transformer の中核は、シーケンスのさまざまな部分に異なる重みを割り当てるアテンション メカニズムです。これにより、モデルは無関係な要素ではなく、関連する要素により重点を置くことができます。この機能により、Transformer は、初期のモデルにとって大きな課題であった人間の言語の重要な側面であるコンテキストの理解に非常に優れています。
BERT は、Transformers Bidirectional Encoder Representation の略称で、Google が開発した破壊的言語モデルです。文内の固有の単語を順番に処理する従来のモデルとは異なり、双方向モデルは単語のシーケンス全体を同時に読み取ることでテキストを分析します。この独自のアプローチにより、双方向モデルは単語の周囲 (左側と右側) に基づいて単語のコンテキストを学習できます。
この設計により、BERT のような双方向モデルが単語や文の完全なコンテキストを把握し、言語をより正確に理解して解釈できるようになります。ただし、BERT の欠点は、計算量が多く、ハイエンドのハードウェアおよびソフトウェア コードが必要となり、トレーニング時間が長くなるということです。それにもかかわらず、質問応答や口頭推論などの NLP タスクにおけるパフォーマンス上の利点により、自然言語処理の新しい標準が確立されました。
LaMDA は「Language Model for Conversational Applications」の略で、Google が開発したもう 1 つの革新的な言語モデルです。 LaMDA は会話型 AI を次のレベルに引き上げ、たった 1 つのプロンプトで会話全体を生成します。
これは、注意メカニズムといくつかの最先端の自然言語理解技術を活用することで実現されます。これにより、たとえば、LaMDA は文法規則や品詞をよりよく理解し、ユーモア、皮肉、感情的な文脈などの人間の会話のニュアンスを捉えることができるようになり、人間のように会話を行うことができるようになります。
LaMDA はまだ開発の初期段階にありますが、会話型人工知能に革命をもたらし、人間と機械の間の溝を真に埋める可能性を秘めています。
言語モデルは強力ですが、依然として重大な制限があります。大きな問題は、固有の単語の実際の文脈が理解されていないことです。これらのモデルは文脈に関連したテキストを生成できますが、生成されたコンテンツを理解することはできません。これは人間の言語処理との大きな違いです。
もう 1 つの課題は、これらのモデルのトレーニングに使用されるデータに固有のバイアスです。トレーニング データには人間によるバイアスが含まれることが多いため、モデルがこれらのバイアスを誤って永続させ、結果が歪んだり不公平になったりする可能性があります。強力な言語モデルは、誤解を招く情報やディープフェイク コンテンツの生成に使用される可能性があるため、倫理的な問題も生じます。
今後、これらの制限と倫理的問題に対処することが、言語モデルと NLP タスクの開発の重要な部分になるでしょう。言語モデルの理解と公平性を向上させながら、誤用の可能性を最小限に抑えるには、継続的な研究と革新が必要です。
これらの重要なステップが現場の推進者によって優先されると仮定すると、言語モデリングの未来は明るく、無限の可能性を秘めています。深層学習と転移学習の進歩により、言語モデルは人間のようなテキストの理解と生成、NLP タスクの完了、さまざまな言語の理解が向上しています。 BERT や GPT-3 などのトランスフォーマーはこれらの開発の最前線にあり、言語モデリングや音声生成アプリケーションの限界を押し広げ、より複雑な機械学習や手書き認識などの高度なアプリケーションを含む、この分野の新境地を開拓するのに役立ちます。
ただし、進歩には新たな課題も伴います。言語モデルがますます複雑になり、データ集約型になるにつれて、コンピューティング リソースの需要が増加し続けており、効率性とアクセシビリティに関する疑問が生じています。私たちが前進するときの目標は、これらの強力なツールを責任を持って活用して人間の能力を強化し、よりスマートで、より繊細で、より共感力のある AI システムを作成することです。
言語モデルの進化には、大きな進歩と課題がたくさんあります。テクノロジーが配列データを理解する方法に革命をもたらした言語モデルである RNN の導入から、BERT や LaMDA などの革新的なモデルの出現に至るまで、この分野は目覚ましい進歩を遂げました。
これらの進歩により、言語をより深く、より微妙に理解できるようになり、この分野に新たな標準が設定されました。これらの強力なツールが公平性と倫理を損なうことなくその可能性を最大限に発揮できるようにするには、継続的な研究、革新、規制が必要です。
言語モデルのトレーニングと実行には強力なコンピューティング能力が必要であるため、このテクノロジはハイ パフォーマンス コンピューティングのカテゴリに分類されます。これらの需要を満たすために、データセンターは、言語モデルが中断することなく確実に実行できるように、データ処理機器への電力供給と冷却に必要なエネルギー消費による環境への影響を相殺する、将来性のあるインフラストラクチャとソリューションを最適化する必要があります。
これらの影響は、コア データ センターにとって重大であるだけでなく、クラウドとエッジ コンピューティングの継続的な成長にも影響を与えるでしょう。多くの組織は、言語モデルの機能をサポートするために、専用のハードウェアとソフトウェアをオンプレミスに展開します。他の組織は、コンピューティング能力をエンド ユーザーに近づけて、言語モデルが提供できるエクスペリエンスを向上させたいと考えています。
いずれの場合でも、組織とデータセンター運営者は、テクノロジーのニーズと効率的でコスト効率の高い施設を運用するニーズのバランスを考慮したインフラストラクチャの選択を行う必要があります。
以上が自然言語処理 (NLP) の仕組みの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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