Сравнительный анализ типичных интонационных моделей русского и английского языков Студенческий научный форум

В широком смысле, языковое моделирование — это процесс формализации языка, в частности — естественного языка, чтобы сделать его машинно‑читаемым и обрабатывать различными способами. Таким образом, это касается не только генерации текста, но и представления языка. Хотя можно показать, что современные языковые модели, такие как GPT-3, соответствуют способностям человека в некоторых задачах, неясно, являются ли они правдоподобными когнитивными моделями. Например, было показано, что рекуррентные нейронные сети изучают шаблоны, которые люди не изучают, и не могут изучать шаблоны, которые люди изучают[40]. Большие языковые модели, такие как GPT, построены на архитектуре трансформеров, которая особенно подходит для обработки длинных текстовых последовательностей. Трансформеры применяют механизм внимания, который позволяет модели сосредотачиваться на наиболее важных частях текста и опускать менее значимые элементы.

Сравнительный анализ типичных интонационных моделей русского и английского языков

Языковые модели обучены на больших объёмах текстовых данных, и их обучение направлено на то, чтобы уметь предсказывать слова или фразы, понимать контекст и в конечном итоге генерировать связный и осмысленный текст. Модели учатся понимать, какие слова чаще всего встречаются в тексте, как они используются в различных контекстах и какие ассоциации между словами существуют.● Частотность и распространённость слов. Модели обучаются на текстах, содержащих миллионы слов и выражений, и узнают, какие из них являются наиболее распространёнными. Например, слова «и», «в», «на» встречаются очень часто и имеют ключевую роль в формировании структуры предложений русского языка.● Синонимы и омонимы.

Алгоритмы анализа тональности текста в искусственном интеллекте

• В будущем дальнейшие разработки будут сосредоточены на повышении надёжности и уменьшении ошибок, таких как «галлюцинации».
• Как только это сделано, в словарь добавляются все символы из текста, ищутся самые частые их сочетания и снова добавляются.
• Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду.
• Вполне логично, что в лингвистической литературе выделяется эмотивная функция языка, целью которой является осуществление специфической формы эмоциональной коммуникации людей.
• Например, хорошо известно, что Джек Николсон — болельщик «Лейкерс».

Инструкционная модель — это та, которая обучена отвечать на пользовательские запросы  в режиме zero-shot (а вообще, и few-shot, и любой человекочитаемый формат) с высоким качеством. Тогда, можно «заморозить» все параметры в модели, кроме этих токенов, и сэкономить на обучении. Если токенов 100 и каждый из них имеет размерность в 1024, то необходимо оптимизировать лишь 100 тысяч параметров вместо 175 млрд в случае обучения всей модели.  https://enereff.co.za/forums/users/metalsong97/ Few-shot действительно полезен и помогает получать от модели нужный результат без обучения, но всё же недостаточно хорошо.

Сила обработки естественного языка

Например, хорошо известно, что Джек Николсон — болельщик «Лейкерс». Что произойдёт, если он вдруг откажется от своего фэндома, станет болельщиком «Пэйсерс» и переедет в Индианаполис? Маловероятно, что языковая модель столкнулась бы с этим в процессе обучения, а значит, в её словаре вряд ли найдутся суперслова, представляющие Джека Николсона как фаната «Пэйсерс». Но суперслова могут существовать и между любыми двумя точками на карте, так же как вы можете посетить любое место между, скажем, 1-й и 2-й улицами, даже если этот конкретный адрес на сетке не отмечен. Учение о русской интонации в школе не только помогает ученикам улучшить свои навыки русского языка, но и расширить их общекультурное развитие. Знание и умение использовать правильную интонацию является неотъемлемой частью успешного общения и важным элементом эффективной речи. В будущем такие модели смогут решать больше задач, связанных с текстом. Например, даже GPT-3 пока не умеет отслеживать источники и предоставлять пользователю доказательства своих ответов. Но в перспективе её можно научить сохранять и оценивать сайты, с которых она берет информацию. Так как в учебнике рассматривался лишь базовая архитектура трансформеров, то опишем, что в ней необходимо изменить, чтобы получить LLaMa-модель. Так, в задачах CoLA (бенчмарк классификационный, в нём надо определить грамматическую корректность предложения) результат вырос до 45,4 против прежнего результата в 35,0 у RNN. Поэтому, в отличие от BPE, он способен работать с такими языками, как японский или китайский.  https://heseneskeri.az/user/casekiss54/ Способность вести осмысленный диалог, отвечать на https://huggingface.co   практически любые вопросы и быть применимыми без дообучения в большом спектре задач с высоким качеством — вот залог их популярности.