Негізгі ұсыныстар
- Машиналық оқытудың жаңа үлгісі аудармаға көмектесу үшін сөйлемнің тілдегі көрінісін галлюцинациялайды.
- VALHALLA деп аталатын AI жүйесі адамдардың тілді қабылдауына еліктеу үшін жасалған.
- Жаңа жүйе тілді түсіну үшін AI-ды пайдалану бойынша өсіп келе жатқан қозғалыстың бөлігі болып табылады.
Сөздерді аудару кезінде суреттерді визуализациялаудың адам әдісі жасанды интеллектке (AI) сізді жақсырақ түсінуге көмектесуі мүмкін.
Машиналық оқытудың жаңа үлгісі сөйлемнің тілдегі көрінісін галлюцинациялайды. Жақында жарияланған зерттеу жұмысына сәйкес, әдіс аудармаға көмектесу үшін визуализация мен басқа да анықтамаларды пайдаланады. Бұл тілді түсіну үшін жасанды интеллектті пайдалану бойынша өсіп келе жатқан қозғалыстың бір бөлігі.
«Адамдардың сөйлеуі мен жазуы ерекше, өйткені бәрімізде әр түрлі реңктер мен стильдер бар», - деді Бет Кадни, зерттеуге қатыспаған Мэривилл университетінің деректер талдауының профессоры, Lifewire-ке электронды поштамен берген сұхбатында.. "Мәтінмәнді түсіну қиын, себебі бұл құрылымдалмаған деректермен жұмыс істеу сияқты. Бұл жерде табиғи тілді өңдеу (NLP) пайдалы. NLP - машина арқылы оқуды түсіну арқылы қарым-қатынасымыздағы айырмашылықтарды қарастыратын AI бөлімі. NLP-дегі негізгі айырмашылық, AI саласы ретінде біз айтатын немесе жазған сөздердің тура мағыналарына ғана назар аудармайды. Ол мағынасына қарайды."
Барып Алисадан сұраңыз
MIT, IBM және Сан-Диегодағы Калифорния университетінің зерттеушілері жасаған VALHALLA деп аталатын жаңа AI жүйесі адамдардың тілді қабылдау тәсілін еліктеуге арналған. Ғалымдардың пікірінше, мультимедиа сияқты сенсорлық ақпаратты жаңа және бейтаныс сөздермен, мысалы, суреттері бар флешкарталармен жұптастыру тілді меңгеруді және есте сақтауды жақсартады.
Бұл жүйелер қазіргі уақытта тек оқытылған және нақты сөйлесуге қабілетті чат-боттардың қуатын арттырады…
Топ олардың әдісі тек мәтіндік аудармаға қарағанда машиналық аударманың дәлдігін жақсартады деп мәлімдейді. Ғалымдар сөйлемнің түйінді сөздері мен семантикасына назар аудара алатын тіл сияқты жүйелілікке тәуелді деректерге сәйкес келетін нейрондық желі моделінің түрі екі трансформаторы бар кодтаушы-декодер архитектурасын пайдаланды. Бір трансформатор визуалды галлюцинация жасайды, ал екіншісі бірінші трансформатордың шығыстарын пайдаланып мультимодальды аударманы орындайды.
"Нақты әлемдегі сценарийлерде сізде бастапқы сөйлемге қатысты сурет болмауы мүмкін", - деді зерттеу тобының мүшелерінің бірі Рамесвар Панда жаңалықтар релизінде. "Сонымен, біздің мотивациямыз негізінен: кіріс ретінде қорытынды жасау кезінде сыртқы кескінді пайдаланудың орнына, машиналық аударма жүйелерін жақсарту үшін визуалды галлюцинацияны - көрнекі көріністерді елестету мүмкіндігін пайдалана аламыз ба?"
AI түсіну
Айтарлықтай зерттеулер NLP-ті ілгерілетуге бағытталған, деп атап өтті Кудней. Мысалы, Илон Маск GPT-3 үлгісінде жұмыс істейтін Open AI-ның негізін қалаушы болды, ол адаммен сөйлесе алатын және Python және Java тілдерінде бағдарламалық кодты жасауды меңгерген.
Google және Meta сонымен қатар LAMDA деп аталатын жүйесімен сөйлесетін AI әзірлеумен айналысады. «Бұл жүйелер қазіргі уақытта тек оқытылатын және нақты сөйлесуге қабілетті чат-боттардың қуатын арттырады, бұл тұтынушыларды қолдау мен анықтамалық үстелдердің келбетін өзгертуі мүмкін», - деді Кудни.
Аарон Сломан, AI технологиялық компаниясының негізін қалаушы CLIPr электрондық поштасында GPT-3 сияқты үлкен тіл үлгілері адам пікірі негізінде мәтіннің қысқаша мазмұнын жақсарту үшін өте аз оқу мысалдарынан үйрене алатынын айтты. Мысалы, оның айтуынша, сіз үлкен тіл үлгісіне математикалық есеп беріп, AI-дан кезең-кезеңімен ойлануды сұрай аласыз.
"Үлкен тіл үлгілерінен үлкен түсініктер мен дәлелдер алынады, өйткені олардың мүмкіндіктері мен шектеулері туралы көбірек білеміз", - деп қосты Сломан. "Сондай-ақ мен бұл тіл үлгілері адамға ұқсас процестерді көбірек жасайды деп күтемін, өйткені модельдеушілер қызығушылық тудыратын нақты тапсырмалар үшін үлгілерді дәл баптаудың жақсы жолдарын әзірлейді."
Georgia Tech есептеуіш профессоры Дийи Ян электрондық поштаға берген сұхбатында біз күнделікті өмірде NLP негізіндегі дербестендірілген көмекшілерден бастап электрондық хаттар мен телефон қоңырауларына көмектесу үшін табиғи тілді өңдеу (NLP) жүйелерін көбірек қолданатынымызды көреміз деп болжады. саяхатта немесе денсаулық сақтауда ақпарат іздеуге арналған білімді диалог жүйелеріне."Сондай-ақ тапсырмаларды орындай алатын және адамдарға жауапты және бейтарап түрде көмектесетін әділ AI жүйелері", - деп қосты Ян.
GPT-3 және DeepText сияқты триллиондаған параметрлерді пайдаланатын орасан зор AI үлгілері барлық тілдік қолданбаларға арналған бір үлгі бойынша жұмысын жалғастырады, деп болжаған Стивен Хейдж, Dialexa машиналық оқыту инженері электрондық поштаға берген сұхбатында. Ол сондай-ақ дауыстық командалық онлайн сатып алу сияқты арнайы мақсаттарға арналған модельдердің жаңа түрлері болатынын айтты.
"Мысал ретінде сатып алушының "Маған түн ортасы көгілдір түсте осы қабақ бояуын көбірек ореолмен көрсетіңіз" деп айтуы мүмкін, оның қалай қолданылғанын аздап бақылай отырып, сол реңкті адамның көзіне көрсету үшін", - деп қосты Хейдж.
