Ένα επαναστατικό επίτευγμα στην τεχνητή νοημοσύνη (AI), τα εμπλουτισμένα με ανάκτηση μοντέλα γλώσσας (REALM) επαναστατούν τον τρόπο με τον οποίο εκτελούμε ερωτηματολογικές εργασίες. Το REALM, γνωστό επίσης ως RALM, συνδυάζει τη δύναμη της ανάκτησης κειμένου και της επεξεργασίας γλώσσας για να ενισχύσει τις δυνατότητες των μοντέλων AI.
Στην πυρήνα του, το REALM περιλαμβάνει έναν προ-εκπαιδευτικό διαδικασία όπου ένα μοντέλο εκπαιδεύεται αρχικά για μια εργασία πριν εκπαιδευτεί για μια άλλη σχετική εργασία ή συνολο δεδομένων. Αυτή η προσέγγιση προσφέρει σημαντικό πλεονέκτημα έναντι της εκπαίδευσης μοντέλων από την αρχή, καθώς επιτρέπει στο μοντέλο να βασιστεί σε υπάρχουσες γνώσεις και να αποκτήσει μεγάλο όγκο γνώσης του κόσμου. Αυτή η συσσωρευμένη γνώση αποδεικνύεται ανεκτίμητη για εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) όπως η απάντηση σε ερωτήσεις.
Ένα σημαντικό στοιχείο του REALM είναι η αρχιτεκτονική του, η οποία συνδυάζει μηχανισμούς ανάκτησης σημασιολογίας. Για παράδειγμα, το REALM χρησιμοποιεί έναν ανακτητή γνώσης και έναν ενισχυμένο με γνώση κωδικοποιητή. Ο ανακτητής γνώσης βοηθά το μοντέλο να εντοπίσει σχετικά αποσπάσματα κειμένου από ένα μεγάλο σώμα γνώσης, ενώ ο ενισχυμένος με γνώση κωδικοποιητής ανακτά τα απαραίτητα δεδομένα από το κείμενο. Αυτή η συνδυασμένη διαδικασία ανάκτησης επιτρέπει στο μοντέλο να παρέχει ακριβείς απαντήσεις στις ερωτήσεις των χρηστών.
Οι φάσεις που περιλαμβάνονται σε ένα πρόγραμμα προ-εκπαίδευσης REALM αποτελούνται από την αρχική εκπαίδευση, τον καθορισμό των παραμέτρων του μοντέλου και την εκπαίδευση σε ένα νέο σύνολο δεδομένων. Η φάση της αρχικής εκπαίδευσης εκθέτει το μοντέλο σε διάφορα χαρακτηριστικά και μοτίβα στα δεδομένα. Αφού το μοντέλο εκπαιδευτεί, μπορεί να διατηρηθεί για συγκεκριμένες εργασίες. Η μεταφορά μάθησης, η κατηγοριοποίηση και η εξαγωγή χαρακτηριστικών είναι κοινές εφαρμογές της προ-εκπαίδευσης.
Οι πλεονεκτήματα της προ-εκπαίδευσης με το REALM περιλαμβάνουν την ευκολία χρήσης, τη βελτιστοποίηση της απόδοσης και τη μείωση της ανάγκης για εκτεταμένα δεδομένα εκπαίδευσης. Το REALM βελτιώνει σημαντικά την αποδοτικότητα των εργασιών NLP, ιδιαίτερα στην απάντηση ερωτήσεων. Ωστόσο, υπάρχουν δυνητικά μειονεκτήματα που πρέπει να ληφθούν υπόψη, όπως η πολύ πόρων δαπανηρή διαδικασία ολοκλήρωσης του μοντέλου και ο κίνδυνος χρήσης ενός προ-εκπαιδευμένου μοντέλου για μια εργασία που αποκλίνει πολύ από την αρχική του εκπαίδευση.
Ενώ το REALM επικεντρώνεται στην ανάκτηση κειμένου από ένα σώμα γνώσης, μια άλλη σχετική προσέγγιση που ονομάζεται Εμπλουτισμένα με Ανάκτηση Δημιουργίας (RAG) επιτρέπει στα μοντέλα να έχουν πρόσβαση σε εξωτερικές πληροφορίες από πηγές όπως βάσεις γνώσης ή το διαδίκτυο. Και το REALM και το RAG λειτουργούν σε συνδυασμό με μεγάλα μοντέλα γλώσσας (LLMs), τα οποία βασίζονται σε τεχνικές βαθιάς μάθησης και μεγάλα σύνολα δεδομένων.
Συνοψίζοντας, τα εμπλουτισμένα με ανάκτηση μοντέλα γλώσσας σπρώχνουν τα όρια της μοντελοποίησης της γλώσσας, εκμεταλλευόμενα τους μηχανισμούς ανάκτησης και τεχνικές προ-εκπαίδευσης. Αυτά τα μοντέλα ανοίγουν νέες δυνατότητες για εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης, προσφέροντας βελτιωμένες
The source of the article is from the blog guambia.com.uy