ஒரு ஜெனரேட்டிவ் ப்ரீ-ட்ரெய்ன்டு டிரான்ஸ்ஃபார்மர் (GPT) என்பது ஒரு வகையான செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரியாகும், இது மனிதனைப் போன்ற உரையைப் புரிந்துகொள்ளவும் உருவாக்கவும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது. GPT மாதிரிகள் பரந்த அளவிலான உரைத் தரவுகளில் முன் பயிற்சியளிக்கப்பட்டவை மற்றும் உரை உருவாக்கம், மொழிபெயர்ப்பு, சுருக்கம் மற்றும் கேள்வி-பதில் போன்ற குறிப்பிட்ட பணிகளுக்குச் சிறப்பாகச் செய்யலாம்.
இயந்திரக் கற்றலின் பின்னணியில், குறிப்பாக இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் (NLP) பகுதியில், ஒரு உருவாக்கும் முன் பயிற்சி பெற்ற மின்மாற்றி பல்வேறு உள்ளடக்கம் தொடர்பான பணிகளுக்கு மதிப்புமிக்க கருவியாக இருக்கும். இந்த பணிகள் அடங்கும் ஆனால் இவை மட்டும் அல்ல:
1. உரை உருவாக்கம்: GPT மாதிரிகள் கொடுக்கப்பட்ட ப்ராம்ட்டின் அடிப்படையில் ஒத்திசைவான மற்றும் சூழலுக்கு ஏற்ற உரையை உருவாக்க முடியும். உள்ளடக்க உருவாக்கம், சாட்போட்கள் மற்றும் எழுத்து உதவி பயன்பாடுகளுக்கு இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
2. மொழி மொழிபெயர்ப்பு: GPT மாதிரிகள் மொழிபெயர்ப்புப் பணிகளுக்குச் சிறப்பாகச் செய்யப்படலாம், அதிகத் துல்லியத்துடன் ஒரு மொழியிலிருந்து மற்றொரு மொழிக்கு உரையை மொழிபெயர்க்க உதவுகிறது.
3. சென்டிமென்ட் அனாலிசிஸ்: சென்டிமென்ட்-லேபிளிடப்பட்ட தரவுகளில் ஜிபிடி மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம், கொடுக்கப்பட்ட உரையின் உணர்வை பகுப்பாய்வு செய்ய இது பயன்படுத்தப்படலாம், இது வாடிக்கையாளர் கருத்து, சமூக ஊடக கண்காணிப்பு மற்றும் சந்தை பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றைப் புரிந்துகொள்வதற்கு மதிப்புமிக்கது.
4. உரை சுருக்கம்: GPT மாதிரிகள் நீண்ட உரைகளின் சுருக்கமான சுருக்கங்களை உருவாக்கலாம், அவை ஆவணங்கள், கட்டுரைகள் அல்லது அறிக்கைகளிலிருந்து முக்கிய தகவல்களைப் பிரித்தெடுக்க பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
5. கேள்வி-பதில் அமைப்புகள்: கொடுக்கப்பட்ட சூழலின் அடிப்படையில் கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்கும் வகையில் GPT மாதிரிகளை நன்றாகச் சரிசெய்து, அறிவார்ந்த கேள்வி-பதில் அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கு ஏற்றதாக இருக்கும்.
உள்ளடக்கம் தொடர்பான பணிகளுக்கு ஜெனரேட்டிவ் முன் பயிற்சி பெற்ற மின்மாற்றியைப் பயன்படுத்துவதைக் கருத்தில் கொள்ளும்போது, பயிற்சி தரவின் அளவு மற்றும் தரம், பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்திற்குத் தேவையான கணக்கீட்டு வளங்கள் மற்றும் பணியின் குறிப்பிட்ட தேவைகள் போன்ற காரணிகளை மதிப்பீடு செய்வது அவசியம். கையில்.
கூடுதலாக, டொமைன்-குறிப்பிட்ட தரவுகளில் முன் பயிற்சி பெற்ற GPT மாதிரியை நன்றாகச் சரிசெய்வது, சிறப்பு உள்ளடக்க உருவாக்கப் பணிகளுக்கு அதன் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தும்.
இயந்திரக் கற்றல் துறையில், குறிப்பாக இயற்கையான மொழி செயலாக்கத்தின் களத்தில், பரந்த அளவிலான உள்ளடக்கம் தொடர்பான பணிகளுக்கு ஒரு ஜெனரேட்டிவ் முன்-பயிற்சி பெற்ற மின்மாற்றி திறம்படப் பயன்படுத்தப்படலாம். முன் பயிற்சி பெற்ற மாடல்களின் சக்தியைப் பயன்படுத்தி, குறிப்பிட்ட பணிகளுக்கு அவற்றை நன்றாகச் சரிசெய்வதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் அதிநவீன AI அப்ளிகேஷன்களை உருவாக்க முடியும்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல்:
- டெக்ஸ்ட் டு ஸ்பீச் (TTS) என்றால் என்ன, அது AI உடன் எவ்வாறு செயல்படுகிறது?
- இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
- இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
- டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
- பெரிய தரவுத்தொகுப்பு உண்மையில் என்ன அர்த்தம்?
- அல்காரிதத்தின் ஹைபர்பாராமீட்டர்களின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
- இசையமைத்தல் கற்றல் என்றால் என்ன?
- தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பொருத்தமானதாக இல்லாவிட்டால் என்ன செய்வது மற்றும் சரியானதைத் தேர்ந்தெடுப்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது?
- ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி அதன் பயிற்சியின் போது மேற்பார்வை தேவையா?
- நியூரல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவுருக்கள் யாவை?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க