Brug LLMs til NLP-opgaver (Natural Language Processing)
NLP-opgaver (Common Natural Language Processing) udnytter funktionerne i STORE sprogmodeller (LLMs) til at håndtere en lang række sprogrelaterede udfordringer.
Disse opgaver omfatter:
- Opsummering: Komprimer lange tekster til præcise opsummeringer.
- Synspunktsanalyse: Identificerer teksts følelsesmæssige tone.
- Oversættelse: Konvertér tekst mellem sprog.
- Nul-skudklassificering: Kategoriser tekst i foruddefinerede mærkater uden tidligere eksempler.
- Læring med få skud: Tilpas dig nye opgaver med minimale oplæringsdata.
Disse programmer demonstrerer det transformative potentiale ved VM'er i behandling og forståelse af menneskeligt sprog.
Lad os udforske hver af disse opgaver mere detaljeret.
Opsummer tekst
Opsummering er en almindelig NLP-opgave, hvor en sprogmodel komprimerer en lang tekst til en kortere version, samtidig med at de vigtigste oplysninger og hovedidéer bevares.
Der er to typer opsummering:
- Uddragende opsummering omfatter valg af vigtige sætninger eller udtryk direkte fra kildeteksten.
- Abstrakt opsummering genererer nye sætninger, der henter kernen i den oprindelige tekst.
LLMs, med deres avancerede forståelse af kontekst og sprog, excel i abstrakte opsummeringer, der producerer sammenhængende og kontekstuelt nøjagtige opsummeringer.
Du kan bruge opsummering i forskellige programmer, f.eks. oprettelse af nyhedsoversigter, opsummering af forskningsartikler og oprettelse af præcise rapporter.
Udfør synspunktsanalyse
Synspunkt analyse, også kendt som udtalelse minedrift, er processen med at bestemme den følelsesmæssige tone bag et organ af tekst.
Synspunktsanalyse omfatter klassificering af teksten i kategorier som f.eks. positivt, negativt eller neutralt synspunkt.
LLMs er yderst effektive til denne opgave på grund af deres evne til at forstå nuanceret sprog og kontekst. Ved at analysere ordvalg, sætningsstruktur og kontekst kan disse modeller nøjagtigt måle synspunktet udtrykt i anmeldelser, indlæg på sociale medier, kundefeedback og meget mere.
Synspunktsanalyse bruges i vid udstrækning i virksomheder til at overvåge brandomdømmet, måle kundetilfredshed og forstå den offentlige mening om forskellige emner.
Oversætte tekst
Oversættelse er opgaven med at konvertere tekst fra ét sprog til et andet, og LLMs revolutionerede dette felt med deres evne til at udføre maskinoversættelse i høj kvalitet.
Disse sprogmodeller bruger store flersprogede datasæt og avancerede neurale netværksarkitekturer til at forstå og generere tekst på flere sprog. LLMs kan fange nuancer og idiomatiske udtryk på forskellige sprog og producere oversættelser, der ikke kun er nøjagtige, men også kontekstafhængigt passende.
Sammenlignet med tidligere teknikker til oversættelse er CHAT'er ofte mere nøjagtige, da de kan forstå den semantiske betydning af en tekst, før den oversættes, hvilket resulterer i mindre bogstavelige oversættelser.
Maskinoversættelse, der drives af LLMs, er afgørende for global kommunikation, så virksomheder, regeringer og enkeltpersoner kan interagere på tværs af sprogbarrierer med større lethed og nøjagtighed.
Brug nul-shot klassificering
Nulskudsklassificering er en teknik, hvor en LLM kan kategorisere tekst i foruddefinerede mærkater uden at se nogen navngivne eksempler under træningen.
Nul-shot klassificering opnås ved hjælp af modellens omfattende generelle viden og sprogforståelse.
Du angiver en beskrivelse af mærkaterne på et naturligt sprog, og modellen klassificerer teksten på baggrund af dette input.
Zero-shot klassificering er meget alsidig og effektiv, da det fjerner behovet for store, mærkede træningsdatasæt, der er specifikke for hver ny opgave. Denne funktion er nyttig i felter, hvor der ofte opstår nye kategorier, hvilket giver mulighed for øjeblikkelig tilpasning og anvendelse.
Brug læring med få skud
Når du bruger læring med få skud, angiver du en LLM med et par eksempler, før den udfører en bestemt opgave.
Hvis du leverer en model med nogle få eksempler, kan modellen hurtigt tilpasse sig nye opgaver med minimale data ved hjælp af dens etablerede sprogkendskab.
Læring med få skud er fordelagtig i scenarier, hvor mærkaterede data er knappe eller dyre at hente. Ved at angive en håndfuld eksempler kan du guide modellen til at udføre specialiserede opgaver, f.eks. domænespecifik tekstklassificering, brugerdefineret synspunktsanalyse eller enhedsgenkendelse.
Fleksibiliteten og effektiviteten gør læring med få skud til et effektivt værktøj til udrulning af LLM'er i forskellige programmer i den virkelige verden.
Du kan f.eks. udforske følgende prompt, der indeholder læring med få skud:
## Instructions
For each tweet, describe its sentiment.
## Examples
Tweet: I hate it when my phone battery dies
Sentiment: Negative
Tweet: My day has been great
Sentiment: Positive
Tweet: This is the ink to the article
Sentiment: Neutral
Tweet: This new music video is incredible
Sentiment: Positive
LLM bruger eksemplerne til at forstå, hvad den skal gøre, og fuldfører prompten ved at returnere synspunktet for det sidste tweet.
Nu, hvor du har udforsket forskellige opgaver for CHAT'er, kan du bruge Azure Databricks til at eksperimentere med llMs med åben kildekode og teste deres funktioner ved hjælp af prompts.