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

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