Как развивались методы машинного обучения для автоматической идентификации языка в интернете?

Некоторые этапы развития методов машинного обучения для автоматической идентификации языка в интернете:

• 1990-е годы. 1 Интерес к обучающимся алгоритмам начал возвращаться. 1 Ключевым событием стало развитие метода обратного распространения ошибки (backpropagation) — эффективного способа обучения многослойных нейронных сетей. 1 Backpropagation позволил моделям обучаться на сложных выборках и выявлять скрытые зависимости между данными. 1
• 2000-е годы. 2 Появились статистические машинные переводчики, такие как Google Translate. 2 Они начали широко применять методы статистического анализа для автоматического преобразования текстов между различными языками. 2 Первые версии этих переводчиков анализировали миллионы параллельных текстов, чтобы находить статистические закономерности между языками. 2
• 2010-е годы. 5 Методы машинного обучения в стиле репрезентативности и глубокой нейронной сети (с множеством скрытых слоёв) получили широкое распространение при обработке естественного языка. 5
• 2018 год. 2 Исследователи Google представили языковую модель BERT — алгоритм машинного обучения, предназначенный для обработки естественного языка. 2 Задача BERT — помочь компьютерам понимать смысл выражений, используя контекст. 2
• 2020 год. 2 Появилась GPT-3 с 175 миллиардами параметров. 2 Это открыло ранее недоступные возможности, такие как few‑shot learning (обучение на 1–3 примерах) и генерация программного кода. 2 Это привело к созданию ChatGPT — первого по‑настоящему популярного диалогового ИИ. 2
• 2023 год. 2 Появилась GPT-4, которая не только улучшила текстовую генерацию, но и научилась работать с визуальной информацией. 2 Снижение количества ошибок на 40%, способность анализировать графики и схемы, более проработанные ответы — всё это стало возможным благодаря усовершенствованному механизму внимания и использованию обучения с подкреплением. 2

Во второй половине 2024 года начали активно появляться рассуждающие модели (large reasoning models, LRM). 2 Эти системы демонстрируют уникальные способности к дедуктивным рассуждениям. 2 Они используют внешнюю память и архитектурные решения, позволяющие строить длинные цепочки логических выводов — вплоть до сложных сценариев гипотетического мышления. 2