Dil modeli

Dil modeli, kelimelerin dizileri üzerinde bir olasılık dağılımıdır. Herhangi bir uzunluktaki m kelimeler dizisi verildiğinde, bir dil modeli, tüm dizinin olasılığına bir olasılık atar .

Bu, doğal dil işleme, makine çevirisi, text-to-speech sistemleri ve diğer pek çok yapay zeka uygulamasında kullanılır. Dil modelleri, hem parametrik hem de non-parametrik olabilir. Parametrik dil modelleri, önceden belirlenmiş bir sayıda parametreye sahip bir yapay sinir ağı kullanırken, non-parametrik dil modelleri, önceden belirlenmemiş sayıda parametreye sahiptir.[1]

Bir dil modeli, bir kelimenin bir sonraki kelime olarak ne olacağına dair tahminler yapmak için kullanılabilir. Örneğin, bir dil modeli, "Bugün hava çok ____" gibi bir cümlede boşluğun ne olacağına dair bir tahminde bulunabilir. Dil modelleri, ayrıca metin üretimi için de kullanılabilir. Örneğin, bir dil modeli, belirli bir konuda yeni bir makale yazmak için kullanılabilir.

Dil modelleri, büyük ölçekli doğal dil verileri kullanılarak eğitilir. Bu veriler, metin belgeleri, makaleler, kitaplar ve web sayfaları gibi kaynaklardan toplanabilir. Bu verilerin kullanılması, dil modellerinin doğruluğunu artırır ve daha geniş bir kelime dağarcığına sahip olmalarını sağlar.

Dil modelleri, günümüzde birçok endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, bir dil modeli, bir metni otomatik olarak çevirmek veya bir metnin konusunu anlamak için kullanılabilir. Dil modelleri ayrıca, kişisel asistanlar gibi sesli kullanıcı arayüzleri için de kullanılabilir.[2]

Önde gelen dil modelleri

Önde gelen dil modelleri arasında PaLM, GLaM, LaMDA, Megatron-Turing NLG, DreamFusion/Imagen, Get3D, MineClip, BLOOM, GPT, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5/ChatGPT/InstructGPT, GPT-NeoX-20B, BERT, OPT-175B, Point-E, RT-1, ERNIE-Code ve VALL-E dahil olmak üzere birçok önemli dil modeli sayılabilir. Bu modeller boyut, parametre ve amaçlanan uygulamalar açısından görüntü üretiminden metinden konuşmaya sentezine ve robot işletimine kadar çeşitlilik göstermektedir. BLOOM, birden fazla dilde ve programlama dilinde çalışan açık kaynaklı bir LM'dir.

Kaynakça

  1. ^ Jurafsky, Dan; Martin, James H. (2021). "N-gram Language Models". Speech and Language Processing. 3rd. 22 Mayıs 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Mayıs 2022. 
  2. ^ Htut, Phu Mon, Kyunghyun Cho, and Samuel R. Bowman (2018). "Grammar induction with neural language models: An unusual replication" 14 Ağustos 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. arXiv:1808.10000.