- Tubelator AI
- >
- Videos
- >
- Education
- >
- LLM Course - Chapter 1 Unit 2 - Why is Language Processing Challenging
LLM Course - Chapter 1 Unit 2 - Why is Language Processing Challenging
Install Tubelator On Chrome
Video Summary & Chapters
No chapters for this video generated yet.
Video Transcript
Welcome everyone. This presentation
automatically generated from the course
material of chapter 2 will walk you
through the key
topics. Natural language processing or
NLP is a field at the intersection of
linguistics and machine learning is not
just about understanding individual
words but grasping the context in which
they're used. NLP encompasses a wide
range of tasks from analyzing sentiment
in reviews to generating text and even
recognizing speech. Let's dive deeper
into what makes NLP so powerful and
challenging. In recent years, the rise
of large language models or LLMs has
transformed the NLP landscape. models
like GPT and Llama trained on vast
amounts of text data can understand and
generate humanlike text. This shift has
moved us away from building specialized
models for specific tasks to using a
single versatile model that can handle a
wide range of language tasks. Let's
explore what makes LLMs so
groundbreaking.
Despite the advancements in NLP and
LLMs, language processing remains a
challenging task. Computers don't
process information the way humans do,
and language is inherently complex.
Ambiguity, cultural context, sarcasm,
and humor are just a few of the hurdles
that make this field so intricate. We'll
discuss how these challenges are being
addressed and why they still persist.
NLP involves a variety of tasks that
help machines understand and generate
language. From classifying entire
sentences to identifying the grammatical
structure of words, these tasks are the
building blocks of NLP. Text generation,
translation, and question answering are
just a few examples of how NLP is
applied in real world
scenarios. Let's take a closer look at
these tasks and their applications.
Large language models are characterized
by their immense scale with millions to
hundreds of billions of parameters. This
Video Summary & Chapters
No chapters for this video generated yet.
Video Transcript
خوش آمدید به همه.این سخنرانی، به طور خودکار از مواد دوره فصل تولید شده
2، شما را از طریق موضوعات کلیدی راه اندازی خواهد کرد.
پردازش زبان طبیعی، یا NLP، یک زمینه در تقاطع زبان شناسی و
یادگیری ماشین. این فقط در مورد درک کلمات فردی نیست، بلکه درک زمینه
در آن استفاده می شود. NLP شامل طیف گسترده ای از وظایف، از تجزیه و تحلیل احساسات است.
در بررسی ها، برای تولید متن و حتی شناخت سخنرانی، بیایید عمیق تر غوطه ور شویم
چه چیزی باعث می شود NLP بسیار قدرتمند و چالش برانگیز باشد.
در سال های اخیر، افزایش مدل های زبان بزرگ
یا LLMs، چشم انداز NLP را تغییر داده است. مدل هایی مانند GPT و LLAMA،
آموزش بر روی مقدار زیادی از داده های متن، می تواند متن های شبیه به انسان را درک و تولید کند.
این تغییر ما را از ساخت مدل های تخصصی برای خاص دور کرده است.
وظایف استفاده از یک مدل متنوع که می تواند طیف گسترده ای از زبان ها را مدیریت کند
وظایف. بیایید بررسی کنیم که چه چیزی باعث می شود LLMs آن را پیشگام.
با وجود پیشرفت های NLP و LLM، پردازش زبان همچنان یک وظیفه چالش برانگیز است.
کامپیوترها اطلاعات را به گونه ای که انسان انجام می دهد پردازش نمی کنند و زبان در اصل پیچیده است.
غافلگیری، زمینه فرهنگی، سرکاسم و شوخ طبعی فقط برخی از موانع هستند که این زمینه را بسیار پیچیده می کند.
ما بحث خواهیم کرد که چگونه این چالش ها را حل می کنند و چرا آنها همچنان ادامه دارند.
NLP شامل کارهای مختلفی است که به ماشین ها کمک می کند تا زبان را درک کنند و تولید کنند.
از طبقه بندی تمام عبارات تا شناسایی ساختار لغات کلمات،
این وظایف بلوک های ساختمانی NLP هستند.
تولید متن، ترجمه و پاسخ دادن به سوال
این فقط چند نمونه از نحوه استفاده NLP در سناریوهای دنیای واقعی است.
بیایید به این وظایف و کاربردهای آنها نگاهی بیندازیم.
مدل های زبان بزرگ با مقیاس عظیم آنها با میلیون ها تا صدها میلیارد پارامتر مشخص شده است.
این مقیاس به آنها اجازه می دهد تا طیف گسترده ای از وظایف را بدون نیاز به آموزش خاص انجام دهند.
آنها می توانند از مثال های ارائه شده در دستورالعمل یاد بگیرند و حتی توانایی های نوظهور را نشان دهند که به طور صریح برنامه ریزی نشده بودند.
بیایید بررسی کنیم که چه چیزی این مدل ها را بسیار متنوع و قدرتمند می کند.
در حالی که LLM ها فوق العاده قدرتمند هستند، آنها بدون محدودیت نیستند.
آنها می توانند هلیکوپتر کنند، اطلاعات نادرست را با اعتماد به نفس و عدم حقیقت تولید کنند.
درک جهان، به جای تکیه بر الگوهای آماری.
تعصب در داده های آموزش همچنین می تواند بازسازی شود و پنجره های زمینه آنها، اگر چه بهبود،
محدود باقی می ماند.
علاوه بر این، این مدل ها نیاز به منابع محاسباتی قابل توجهی دارند.
بیایید این چالش ها و عواقب آنها را در نظر بگیریم.
ظهور LLM ها پارادایم در NLP را تغییر داده است،
حرکت از مدل های تخصصی به یک مدل بزرگ که می تواند طیف گسترده ای از وظایف را مدیریت کند.
این تغییر باعث شده که پردازش زبان پیشرفته قابل دسترسی تر شود.
اما همچنین چالش های جدیدی را در زمینه هایی مانند بهره وری، اخلاق و توزیع معرفی کرده است.
بیایید بررسی کنیم که چگونه این تغییرات این زمینه را بازسازی می کند و چه معنایی برای آینده NLP دارد.
