2021. 03. 27. - 08:00

Nagy segítség lehet a mesterséges intelligencia fejlett nyelvfeldolgozása miatt

Nagy segítség lehet a mesterséges intelligencia fejlett nyelvfeldolgozása miatt

Jelentősen felgyorsult a 2020-as évben a mesterséges intelligencia fejlődése, mely nemcsak az önjáró autók vagy kvantumszámítás, hanem a nyelvfeldolgozás terén is komoly előrelépést hozott.

Annak ellenére, hogy 2020-ban jelentős gondokkal kellett a világnak szembenéznie a koronavírus-járvány miatt, a mesterséges intelligencia éppen ebben a helyzetben szilárdította meg előretörését.
 
A Baidu vállalat például növelte teljesítményét az oltások, az autonóm járművek, a nyelvfeldolgozás és a kvantumszámítás terén is.
 
Az alkalmazott természetes nyelv feldolgozása számos területen hozhat komoly hasznot. 2020-ban a természetes nyelvi rendszerek sokkal fejlettebbek lettek az emberi nyelv egyes aspektusainak feldolgozásában, mint például az érzelem és a szándék. Olyan nyelvet hoztak létre ezzel, amely igazodik az emberi beszéd- és írásmintákhoz, sőt vizuális megértést is jelent – vagyis, akár egy kép megértését is képes kifejezni a nyelv segítségével. Olvasd el: 100 nyelven  végez fordításokat a Facebook MI-modellje
 
Sokat segíthet a pontos nyelvfeldolgozás az emberek és a gépek interakciójában is
Sokat segíthet a pontos nyelvfeldolgozás az emberek és a gépek interakciójában is
 
 
Ezen, természetes nyelvű modellek jóval pontosabb keresési eredményekkel, kifinomultabban működő csevegő chat-robotokkal és virtuális asszisztensekkel szolgálhatnak, amelyek jobb felhasználói élményhez vezetnek, s valós értéket teremtenek a vállalkozások számára. Olvasd el: Árnyék-közösséget épít a Facebook a botokból
 
De hogyan történik mindez a gyakorlatban?
 
A Baidu vállalat egy új, ún. multiflow szekvencia keretet jelentetett meg a nyelvgeneráláshoz, ERNIE-GEN néven. A modell kiképzésével - mely szemantikailag teljes szövegblokkok előrejelzésére szolgál - az ERNIE-GEN magas szinten teljesít számos nyelvgenerációs feladatot illetően, beleértve a párbeszéd kezdeményezését, kérdések feltevését és a tartalmi összefoglalást.
 
A cég egy látás-alapú modellt is létrehozott, az ERNIE-ViL-t, mely szintén komoly előrelépést ért el a vizuális megértés terén – mi több, első helyezést ért el a Washingtoni Egyetem vizuális megértési képességet tesztelő VCR ranglistáján. A tesztet az egyetem és az Allen AI-intézet készítette, s egy 290 ezer kérdésből álló adatkészletről van szó.
 
Ígéretes az is, hogy az ERNIE-ViL a legkorszerűbb teljesítményt nyújtotta az öt látásnyelvet tartalmazó downstream feladatban.
 
A vizuális megértés komoly alapot biztosít a számítógépes rendszerek fizikai interakciójához a mindennapi tevékenységek során - magába foglalja ugyanis a vizuális tartalom megértését és a nyelven keresztüli kifejezést is.
 
Döntő fontosságú lesz abban is, hogy javuljon az emberek és a gépek interakciójának minősége.
 
 
László Adrienn

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.
hungarospa_logo_kicsi
gyulai_vafurdo

profight_banner.