Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein dynamisches und sich ständig weiterentwickelndes Feld, das vielen der heutigen Spitzentechnologien zugrunde liegt. Von der Bereitstellung intelligenter Suchmaschinen, die Informationen innerhalb von Sekundenbruchteilen zugänglich machen, über die Bereitstellung von Übersetzungs-Apps, die Kommunikationslücken zwischen Kulturen schließen, und von der Einführung sprachaktivierter Assistenten, die bei der Bewältigung unserer Alltagsaufgaben helfen, bis hin zur Entwicklung hochentwickelter Chatbots, die simulieren können Menschenähnliche Gespräche – NLP revolutioniert die Artwork und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren.
Im letzten Jahrzehnt hat die Entwicklung von Deep-Studying-Techniken zu einem exponentiellen Sprung in den Fähigkeiten der NLP-Technologien geführt. Dieser Fortschritt spiegelt sich in Modellen wie Transformers wider, die Aufmerksamkeitsmechanismen nutzen, um den Kontext und die Semantik der Sprache besser zu verstehen. Die Dynamik des Fachgebiets gibt uns die Gewissheit, dass noch weitere Durchbrüche bevorstehen. Lassen Sie uns auf einige der jüngsten Entwicklungen und zukünftigen Tendencies im NLP eingehen.
- Übersetzung und Transkription in Echtzeit: Mit der rasanten Verbesserung der NLP-Techniken nähern wir uns dem Zeitalter präziser Echtzeit-Übersetzungs- und Transkriptionsdienste. Diese Entwicklung wird die Kommunikation über verschiedene Sprachen und Kulturen hinweg noch reibungsloser machen.
- Argumentation mit gesundem Menschenverstand: Die meisten heutigen NLP-Technologien konzentrieren sich auf das Verständnis der expliziten Semantik in Textdaten. Zukünftige NLP-Modelle werden jedoch wahrscheinlich die Fähigkeit entwickeln, implizite Bedeutungen zu verstehen und „zwischen den Zeilen zu lesen“ – eine Fähigkeit, die oft als „logisches Denken“ bezeichnet wird. Diese Fähigkeit wird eine differenziertere und genauere Interpretation der menschlichen Sprache ermöglichen.
- Personalisierte Sprachmodelle: Da datenschutzschonende Techniken des maschinellen Lernens wie das föderierte Lernen ausgereift sind, werden wir wahrscheinlich erleben, dass personalisierte Sprachmodelle alltäglich werden. Diese Modelle können Ihren Schreibstil und Ihre Vorlieben erlernen und gleichzeitig Ihre Daten auf Ihrem Gerät behalten, wodurch das Benutzererlebnis in vielen Anwendungen verbessert wird.
- Unüberwachtes Lernen: Heutzutage ist überwachtes Lernen in großem Maßstab (Lernen aus gekennzeichneten Daten) das vorherrschende Paradigma im NLP. Allerdings verfügen wir nur für einen winzigen Bruchteil aller uns zur Verfügung stehenden Texte über Etiketten. Zukünftige Fortschritte bei unbeaufsichtigten und selbstüberwachten Lerntechniken könnten das Potenzial der riesigen Mengen unbeschrifteter Textdaten erschließen.
- Ethisches und faires NLP: Da NLP-Modelle zunehmend bei Entscheidungen mit hohem Risiko eingesetzt werden, wächst die Besorgnis über Vorurteile in diesen Modellen. Zukünftige NLP-Forschung wird sich nicht nur auf die Verbesserung der Modellleistung konzentrieren, sondern auch darauf, sicherzustellen, dass diese Modelle ethisch und truthful sind.
Einer der bedeutendsten Fortschritte in der Welt des NLP ist die Entwicklung und Weiterentwicklung von Transformatormodellen. Im Gegensatz zu früheren Modellen sind die Transformatoren nicht sequentiell; Sie verarbeiten Eingabedaten parallel und können so mit zunehmenden Datenmengen effizienter skalieren.
Kürzlich hat Hugging Face, ein Open-Supply-Anbieter von NLP-Instruments, maßgeblich zu den Fortschritten bei Transformer-Modellen beigetragen. Über ihre Transformers-Bibliothek haben sie vorab trainierte Transformer-Modelle leicht zugänglich und für eine Vielzahl von NLP-Aufgaben wie die Erkennung benannter Entitäten, Sentimentanalyse, Textgenerierung und mehr leicht zugänglich und feinabstimmbar gemacht.
from transformers import pipeline# Utilizing sentiment-analysis pipeline
nlp = pipeline("sentiment-analysis")
end result = nlp("I really like this product")[0]
print(f"label: {end result['label']}, with rating: {end result['score']}")
Ausgang:
label: POSITIVE, with rating: 0.9998656511306763
Der Codeausschnitt zur Sentimentanalyse ist ein Beispiel dafür, wie man die Transformers-Bibliothek von Hugging Face zur Durchführung einer Sentimentanalyse verwenden kann. Die Stimmungsanalyse ist eine NLP-Aufgabe, bei der die Stimmung (normalerweise positiv, negativ oder impartial) bestimmt wird, die in einem Textual content ausgedrückt wird.
Lassen Sie uns das Code-Snippet aufschlüsseln:
- from Transformers Import Pipeline: Diese Zeile importiert die Pipeline-Funktion aus der Hugging Face Transformers-Bibliothek. Die Pipeline-Funktion bietet eine benutzerfreundliche API auf hoher Ebene für die Durchführung von Vorhersagen mit einem Transformatormodell.
- nlp =pipeline(“sentiment-analysis”): Diese Zeile erstellt ein Pipeline-Objekt für die Sentimentanalyse. Das Argument „Sentiment-Analyse“ teilt der Funktion mit, dass wir eine Sentiment-Analyse durchführen möchten. Unter der Haube wählt die Funktion automatisch ein vorab trainiertes Modell aus, das für die Stimmungsanalyse geeignet ist.
- end result = nlp(„Ich liebe dieses Produkt“)[0]: Diese Zeile speist den Satz „Ich liebe dieses Produkt“ in die Pipeline ein, die dann den Textual content mit dem vorab trainierten Modell verarbeitet und das Ergebnis ausgibt. Der [0] am Ende ist notwendig, da die Pipeline-Funktion eine Ergebnisliste zurückgibt (eines für jeden Eingabesatz) und wir in diesem Fall nur einen Satz haben.
- print(f“label: {end result[‘label’]}, mit Ergebnis: {end result[‘score’]}“): Diese Zeile gibt das Ergebnis aus. Das Ergebnis ist ein Wörterbuch, das ein „Label“ (entweder „POSITIVE“ oder „NEGATIV“) und einen „Rating“ (eine Zahl zwischen 0 und 1, die die Konfidenz der Vorhersage angibt) enthält.
Zusammenfassend bietet dieser Codeausschnitt ein Beispiel dafür, wie ein vorab trainiertes Modell aus der Hugging Face Transformers-Bibliothek für die Stimmungsanalyse verwendet werden kann.
Die Feinabstimmung von Sprachmodellen (LLM) an domänenspezifischen Korpora ist zu einer wesentlichen Aufgabe geworden. Es ermöglicht Modellen, die Nuancen und sprachlichen Besonderheiten eines bestimmten Bereichs zu verstehen und so die Genauigkeit verschiedener NLP-Aufgaben zu verbessern. Die Bibliothek von Hugging Face macht diesen Vorgang völlig reibungslos.
Ich habe ausführlichere Artikel zur Feinabstimmung und Bewertung von LLM geschrieben, die Sie hier finden:
Code-Komplettlösungen – Feinabstimmung des LLM & Bewertung von LLM
Dieser zweite Codeausschnitt zeigt jedoch, wie man mithilfe der Hugging Face Transformers-Bibliothek ein vorab trainiertes Sprachmodell für eine Sequenzklassifizierungsaufgabe verfeinert. Dabei handelt es sich nicht um eine Code-Komplettlösung, sondern um eine Vorstellung des Prozesses.
from transformers import BertTokenizer, BertModel
from captum.attr import LayerIntegratedGradients, TokenReferenceBase, visualizationtokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
mannequin = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', return_dict=True)
lig = LayerIntegratedGradients(mannequin, mannequin.bert.embeddings)
# Generate reference for BERT mannequin and calculate attributions
token_reference = TokenReferenceBase(reference_token_idx=tokenizer.pad_token_id)
reference_indices = token_reference.generate_reference(sequence_length, machine=machine).unsqueeze(0)
attributions, delta = lig.attribute(inputs, reference_indices, return_convergence_delta=True)
# Visualize attributions
visualization.visualize_text([visualization.VisualizationDataRecord(
word_attributions, pred_prob, pred_label, true_label,
attr_class, attributions.sum(), raw_input, delta)])
Dieser Feinabstimmungsprozess ermöglicht es dem vorab trainierten BERT-Modell, sich mithilfe des bereitgestellten Trainingsdatensatzes an die Besonderheiten der jeweiligen Aufgabe anzupassen.
Mehrsprachige Modelle und Transferlernen im NLP
Da das digitale Zeitalter Menschen auf der ganzen Welt verbindet, struggle der Bedarf an mehrsprachigen NLP-Technologien (Pure Language Processing) noch nie so groß wie heute. Bis vor kurzem struggle die Welt des NLP aufgrund der Fülle an englischsprachigen Daten im Web und der Voreingenommenheit im Forschungsschwerpunkt stark auf Englisch ausgerichtet. Das Aufkommen mehrsprachiger Modelle hat jedoch die Spielregeln verändert und es Forschern und Entwicklern ermöglicht, fortschrittliche NLP-Technologien auf eine Vielzahl von Sprachen anzuwenden und so den Zugang zu KI auf der ganzen Welt zu demokratisieren.
Mehrsprachige Modelle sind, wie der Identify schon sagt, Modelle für maschinelles Lernen, die darauf trainiert sind, mehrere Sprachen zu verstehen. Ein bemerkenswertes Beispiel ist mBERT (Multilingual BERT), eine Variante des beliebten BERT-Modells, das auf Wikipedia-Daten von 104 Sprachen trainiert wurde. mBERT teilt ein einziges Vokabular für alle Sprachen und ermöglicht so das Erlernen gemeinsamer Darstellungen in verschiedenen Sprachen. Dieses sprachübergreifende Verständnis ermöglicht es dem Modell, Aufgaben in Sprachen auszuführen, auf die es nicht explizit trainiert wurde, ein Phänomen, das als Zero-Shot-Studying bekannt ist.
Das Coaching solcher mehrsprachigen Modelle ist aufgrund der großen sprachlichen Vielfalt eine gewaltige Aufgabe. Dennoch sind sie ein entscheidender Schritt hin zu wirklich globalen NLP-Anwendungen. Anwendungen wie maschinelle Übersetzung, mehrsprachige Chatbots und internationale Social-Media-Analysen sind nur einige Beispiele, bei denen mehrsprachige Modelle glänzen können.
Transferlernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein vorab trainiertes Modell auf eine andere, aber verwandte Aufgabe abgestimmt wird. Beispielsweise kann ein Modell, das für eine umfangreiche Sprachverständnisaufgabe (wie Sprachmodellierung oder Übersetzung) trainiert wurde, anhand eines kleineren, spezifischen Datensatzes für eine Aufgabe wie eine Sentimentanalyse oder die Erkennung benannter Entitäten verfeinert werden. Diese Technik reduziert die Daten- und Rechenanforderungen von Trainingsmodellen von Grund auf erheblich.
Im Kontext mehrsprachiger Modelle hat Transferlernen maßgeblich zur Erweiterung der Reichweite von NLP-Technologien beigetragen. Durch die Feinabstimmung eines Modells wie mBERT können Entwickler NLP-Anwendungen für Sprachen erstellen, für die nur begrenzte Ressourcen verfügbar sind.
Die Kombination aus mehrsprachigen Modellen und Transferlernen hat sich als wirkungsvoll erwiesen und ermöglicht es Entwicklern und Forschern, das Potenzial von NLP für eine Vielzahl von Sprachen zu nutzen. Diese globale Reichweite hat transformative Auswirkungen und stellt sicher, dass die Vorteile von KI und NLP über englischsprachige Regionen hinaus zugänglich sind und in ihrer Wirkung wirklich international sind. Da sich der Bereich weiter weiterentwickelt, können wir mit noch fortschrittlicheren und vielfältigeren mehrsprachigen Technologien rechnen.
Die wachsende Bedeutung von Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit im NLP
In den Anfängen des NLP waren die Modelle relativ unkompliziert und basierten oft auf einfachen statistischen oder regelbasierten Techniken. Diese Modelle könnten leicht zerlegt, analysiert und verstanden werden. Allerdings hat sich das Gebiet erheblich weiterentwickelt, und der Aufstieg des Deep Studying hat eine Reihe immer komplexerer Modelle wie Transformatoren eingeführt. Diese Modelle haben bei einer Reihe von NLP-Aufgaben bemerkenswerte Leistungen erbracht, von der maschinellen Übersetzung über die Stimmungsanalyse bis hin zur Beantwortung von Fragen und darüber hinaus.
Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten ähneln diese Modelle aufgrund ihrer komplexen internen Funktionsweise „Black Packing containers“, in denen ihre Vorhersagen beobachtet werden können. Der Prozess, mit dem sie zu diesen Vorhersagen gelangen, bleibt jedoch unklar. Dieser Mangel an Transparenz kann zu ernsthaften Problemen führen, insbesondere bei sensiblen Anwendungen, bei denen es wichtig ist zu verstehen, warum ein Modell eine bestimmte Entscheidung getroffen hat.
Folglich legt die NLP-Neighborhood zunehmend Wert auf die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit dieser Modelle. Hier bezieht sich Interpretierbarkeit auf die Fähigkeit, das Innenleben eines Modells zu verstehen, während Erklärbarkeit sich auf die Fähigkeit bezieht, zu verstehen, warum ein Modell eine bestimmte Entscheidung getroffen hat.
Es wurden mehrere Instruments entwickelt, um die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit dieser komplexen Modelle zu gewährleisten. Unter diesen stechen Captum und ELI5 als führende Ressourcen hervor.
Captum ist eine von Fb AI entwickelte Modellinterpretierbarkeitsbibliothek für PyTorch. Es bietet eine Reihe von Algorithmen zur Zuordnung von Vorhersagen neuronaler Netze zu ihren Eingabemerkmalen. Beispielsweise können Layer Built-in Gradients (eine Methode zur Merkmalszuordnung) verwendet werden, um zu verstehen, welche Wörter in einem Eingabesatz den größten Einfluss auf die Vorhersage eines Modells hatten.
ELI5 (Clarify Like I am 5) ist eine Python-Bibliothek, die eine einheitliche API zum Erklären der Vorhersagen von Modellen für maschinelles Lernen bereitstellt. Während ELI5 keine nativen Deep-Studying-Modelle unterstützt, kann es mit anderen Bibliotheken (wie der Transformers-Bibliothek von Hugging Face) kombiniert werden, um Vorhersagen aus transformatorbasierten Modellen zu erklären.
Das Streben nach besserer Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit führt zu faszinierender Forschung und praktischen Innovationen. Indem wir uns bemühen, diese „Black Packing containers“ transparenter zu machen, können wir sicherstellen, dass unsere NLP-Modelle nicht nur leistungsstark und effektiv, sondern auch vertrauenswürdig und rechenschaftspflichtig sind.
Die Zukunft von NLP ist zweifellos spannend, da eine Fülle neuer Technologien am Horizont steht. Von den aktuellen Fortschritten bei Transformatoren bis hin zu kommenden Tendencies wie dem gesunden Menschenverstand ist das NLP-Gebiet führend bei der Überbrückung der Kluft zwischen Mensch und Maschine.
Es ist eine aufregende Zeit, in dieser Branche tätig zu sein, da die Innovationen und Durchbrüche keine Anzeichen einer Verlangsamung zeigen und unseren Umgang mit Technologie weiterhin neu gestalten werden.
Vielen Dank wie immer fürs Lesen. Teilen Sie es gerne mit Ihrem Netzwerk.
David.
