디지털 시대에, 지성 인공 점점 더 정교해지고 있으며, 이 혁명의 중심에서 우리는 내가 모델 언어학. 오른쪽 poco 이전에 우리는 전화 회사(뿐만 아니라)도 Xiaomi는 자체 언어 모델에 대해 생각하고 있습니다.. 그러나 그것들은 정확히 무엇이며 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 어떻게 변화시키고 있습니까?
이 문서의 주제:
언어 모델이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?
그들의 가장 기본적인 수준인 언어 패턴은 컴퓨터 시스템인간의 의사 소통 능력을 모방하는 방식으로 언어를 이해, 해석 및 생성하도록 훈련되었습니다. 이 모델들 그들은 방대한 양의 데이터 분석을 통해 언어를 "학습"합니다. 언어를 정의하는 구조, 규칙 및 뉘앙스를 흡수하는 책, 기사 및 웹 페이지와 같은 텍스트.
언어 모델의 기능은 복잡한 알고리즘과 네트워크 신경. 일련의 단어나 구가 주어지면 이러한 모델은 학습된 정보를 사용하여 다음 단어를 예측하거나 관련 응답을 생성합니다. 예를 들어 "로 문장을 시작한다면오늘은 많은…", 언어 모델은 "로 완료할 수 있습니다.뜨거운"나"감기"는 그가 훈련 중에 배운 맥락과 정보를 기반으로 합니다.
딥 러닝의 출현으로 언어 모델이 점점 더 정교하게. OpenAI의 GPT-3 또는 Google의 BERT와 같은 모델은 언어 번역에서 원본 콘텐츠 생성 및 프로그래밍에 이르기까지 매우 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 고급 모델은 심층 신경망 아키텍처를 사용하여 캡처하고 이전에는 기계가 도달할 수 없었던 언어적 뉘앙스를 이해합니다..
그러나 고급 기능에도 불구하고 언어 모델은 인간이 하는 방식으로 언어를 "이해"하지 못한다는 점에 유의해야 합니다. 꽤, 인식된 패턴과 단어와 구 사이의 연관성을 통해 작동합니다.. 이것은 그들이 일관되고 합리적으로 보이는 응답을 생성할 수 있지만, 그들은 진정한 이해나 인식이 없다 단어 뒤에 숨겨진 의미. 이것은 무엇보다도 우리가 수년 동안 스스로에게 묻고 있는 질문에 대해 안심시켜야 합니다.AI가 우리를 능가할 것인가?"
언어 모델의 역사와 진화
언어 모델의 역사는 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 기계를 만들기 위한 탐구에 깊이 뿌리를 두고 있습니다. 이 여정은 50 년대와 60 년대, 기계 번역에 대한 첫 번째 시도가 도입되었을 때. 이러한 초기 모델은 매우 초보적이고 정해진 규칙에 따라, 미래 혁신의 기반을 마련했습니다.
머신러닝 기술의 등장으로 80 년대와 90 년대, 우리는 언어 이해에 대한 접근 방식에 상당한 변화를 보았습니다. 미리 정의된 규칙을 기반으로 하는 대신 새 모델은 광고를 시작했습니다. 데이터에서 직접 "학습". 이로 인해 데이터의 복잡한 패턴을 인식할 수 있는 신경망과 같은 보다 정교한 모델이 개발되었습니다.
지난 XNUMX년 동안 딥 러닝 덕분에 급속한 발전이 있었습니다. 같은 모델 워드투벡 e 패스트텍스트 기계 내부에서 단어가 표현되는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 더 나은 캡처 컨텍스트 및 언어 뉘앙스. 그러나 BERT 및 GPT와 같은 트랜스포머의 출현으로 우리는 새로운 수준에 도달했습니다. 이러한 모델은 혁신적인 아키텍처 덕분에 이전 모델이 할 수 없었던 방식으로 컨텍스트를 이해할 수 있습니다.
오늘날 방대한 양의 데이터 및 컴퓨팅 성능에 대한 액세스를 통해 언어 모델은 계속해서 전례 없는 속도로 발전하다, 자연어 처리 분야에서 AI가 달성할 수 있는 것의 경계를 더욱 넓힐 것을 약속합니다.
GPT-3: 언어 모델의 우수성 예
생성 사전 훈련된 변환기 3더 나은로 알려진 GPT-3, 지금까지 만들어진 가장 진보되고 혁신적인 언어 모델 중 하나입니다. 2020년 OpenAI에서 출시한 이 모델은 텍스트를 생성하는 인간에 가까운 기능 덕분에 학계와 산업계 모두에서 큰 관심과 호기심을 불러일으켰습니다.
전임자들과 달리, GPT-3에는 175억 개의 매개변수가 있습니다., 그 당시까지 생산된 가장 큰 언어 모델이 되었습니다. 이 방대한 매개변수 네트워크를 통해 그는 놀라울 정도로 광범위한 언어적, 문화적, 맥락적 뉘앙스를 포착하고 이해할 수 있습니다.
하지만 GPT-3가 특별한 이유는 무엇입니까? 그의 다재. 많은 언어 모델이 특정 작업을 위해 훈련되지만 GPT-3는 다음과 같은 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다. 창의적 글쓰기 프로그래밍, 언어 번역에서 복잡한 문제 해결까지. 그는 시, 기사, 코드 소프트웨어를 쓸 수 있고 심지어 철학적 질문에 답할 수 있음을 보여주었습니다. 기계 산출물과 인간 생산물 사이의 구분에 도전하는 일관성과 깊이.
그러나 인상적인 기능에도 불구하고 GPT-3에 문제가 없는 것은 아닙니다. 그의 훈련에는 막대한 양의 에너지 및 계산 리소스, 훈련 데이터에는 항상 편향 문제가 있습니다. 그러나 한 가지는 확실합니다. GPT-3는 인공 지능의 역사에서 이정표를 세웠으며 고급 언어 모델의 거의 무한한 잠재력을 전 세계에 보여주었습니다.
윤리적 도전과 책임
이러한 모델은 판도를 바꾸는 기능을 제공하는 동시에 다양한 기능을 제공합니다. 도전 그것은 단순한 기술을 훨씬 뛰어넘는 것입니다.
먼저, 편견의 문제. 언어 모델은 출신 언어와 문화를 반영하는 대규모 데이터 세트에서 학습됩니다. 이 데이터에 편견이나 고정관념이 포함되어 있으면 모델이 이를 동화합니다., 잠재적으로 그러한 편견을 영속화하고 증폭시킵니다. 이것은 특히 의료, 법률 또는 인적 자원과 같은 중요한 부문에서 사용될 때 부정확하거나 최악의 경우 유해한 결정 및 대응으로 이어질 수 있습니다.
또한, 투명성과 책임 그것들은 근본적입니다. GPT-3와 같은 모델은 인상적인 결과를 생성할 수 있지만 특정 결론에 도달하는 방법을 이해하는 것은 복잡할 수 있습니다. 작동 방식에 대한 명확한 이해 없이 어떻게 우리가 그들의 결정을 믿으십시오? 그리고 그들이 실수를 하면 누가 책임을 져야 합니까? 모델을 만든 회사입니까, 구현한 사용자입니까, 아니면 모델 자체입니까?
마지막으로, 개인 정보 보호 및 데이터 보안 문제: 이탈리아는 그것을 잘 알고 있다.. 언어 모델을 훈련하려면 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 어떻게 수집, 저장 및 사용됩니까? 사용자는 자신의 정보가 어떻게 사용되는지 알고 있고 이에 동의합니까?
이러한 과제를 해결하려면 다학제적 접근 윤리, 법률, 사회학 및 물론 기술 전문가를 포함합니다. 적극적인 협력과 공개 토론을 통해서만 언어 모델이 윤리적이고 책임감 있게 사용되도록 보장할 수 있습니다.
