Kevin TopolskyJaunievedosie AI tehnoloģijas virza Lielo Valodu modeļu (LLM) evolūciju, izmantojot Dabiskās Valodas Apstrādes (NLP) spējas. NLP nodrošina datoriem spēju interpretēt cilvēku valodu, ļaujot tiem apstrādāt tekstu un runu, pamatojoties uz semantiku.
NLP virzās tālāk par vienkāršiem Ģeneratīvās AI lietotājiem, pierādot savu būtiskumu visām organizācijām, kas apstrādā tekstveida un valodisku informāciju. NLP prasmes ir neatņemamas visiem, kas nodarbojas ar AI saistītām nozarēm, uzsvērojot tās vispārējo nozīmi.
NLP kalpo kā speciāla joma AI sfērā, fokusējoties uz dabiskās valodas pārvēršanu formātā, ko datori spēj saprast. Datori analizē un apstrādā tekstu un runāto valodu, izmantojot NLP, ļaujot cilvēkam līdzīgi saprast un manipulēt valodas nianses un emocijas.
Neskatoties uz to, ka NLP saknes sākas 1950. gadu sākumā, tās atdzimšana 2020. gadu desmitā var būt saistīta ar nesenās Ģeneratīvās AI tehnoloģijas uzliesmojumu. Vadošie AI piegādātāji, piemēram, OpenAI “ChatGPT” un Google “Gemini”, izmanto NLP, demonstrējot tās daudzpusību dažādās valodu uzdevumu jomās ārpus čatas saskarnēm.
Ģeneratīvā AI tirgus paplašināšanos ir palielinājis pieprasījums pēc NLP inženieriem. Piesaistītiem NLP inženieriem nepieciešama daudzveidīga prasmju kopa, iekļaujot lingvistikas, matemātikas, programmēšanas un mašīnmācīšanās aspektus. Pamata lingvistikas zināšanas ir svarīgas, lai saprastu dabiskās valodas jēdzienus, kamēr matemātiskās un mašīnmācīšanās prasmes ir būtiskas teksta izgūšanai un analīzei.
Sekojiet līdzi nākamajam rakstam, kurā tiks padziļināti izpētītas NLP inženieru lomas un nepieciešamās prasmes.
Atslēdu nozīmešanas atslēgas jautājumu izpētei un izaicinājumiem.
