В чем основные отличия между различными моделями обработки естественного языка?

Некоторые основные отличия между различными моделями обработки естественного языка:

• Архитектура. practicum.yandex.ru blog.skillfactory.ru Разные модели различаются по своим архитектурам, методам обучения и применению. practicum.yandex.ru Например, первые языковые модели были статистическими, основанными на вероятностном алгоритме цепей Маркова. blog.skillfactory.ru Более поздние имели в основе рекуррентные нейронные сети (RNN). blog.skillfactory.ru Современные большие языковые модели, такие как BERT или GPT, основаны на структуре «трансформер». blog.skillfactory.ru
• Направление обработки данных. blog.skillfactory.ru Например, BERT предсказывает слово внутри предложения и учитывает все окружающие слова до и после скрытого. blog.skillfactory.ru GPT всегда предсказывает следующее слово и обращает внимание только на предыдущие слова в предложении. blog.skillfactory.ru
• Методы обучения. blog.skillfactory.ru Среди основных выделяют предварительное обучение на больших текстовых данных, тонкую настройку и prompt-инженерию. blog.skillfactory.ru
• Применение. practicum.yandex.ru Модели могут использоваться для разных задач, например машинного перевода, генерации текста, автоматического резюмирования текста, образования и обучения. practicum.yandex.ru
• Размер и гибкость. blog.skillfactory.ru Отдельным классом языковых моделей выделяют LLM (large language model), или большие языковые модели. blog.skillfactory.ru Они отличаются большим размером, обучением на огромном количестве входных данных, большими вычислительными ресурсами и способностью обрабатывать входные данные параллельно, а не последовательно. blog.skillfactory.ru