Мовні моделі для аналізу великих об'ємів тексту

Abstract

В останні роки сфера обробки природної мови (Natural Language Processing, NLP) стала свідком чудової трансформації, спричиненої появою великих мовних моделей. Ці моделі, здатні обробляти величезні обсяги текстових даних, революціонізували наш підхід до завдань, пов’язаних з аналізом тексту. Буде представлено представлено вичерпний огляд ландшафту, що оточує великі мовні моделі, їх значення в області обробки природньої мови і їх застосування в різних сферах аналізу тексту. Експоненціальне зростання даних у цифрову епоху зумовило потребу в складніших інструментах для отримання значущої інформації з текстової інформації. Великі мовні моделі, навчені величезним об’ємам тексту, стали потужним інструментом у цій спробі. Їхня здатність розуміти контекст, робити висновки про семантику та генерувати зв’язний текст вивела їх на передовий край у методологіях аналізу тексту. Мається на меті з’ясувати фундаментальні концепції, що лежать в основі великих мовних моделей. Буде досліждено їхню архітектуру, методології навчання та ключові досягнення, які привели до їхніх поточних можливостей. Крім того, буде описано різні типи великих мовних моделей та їхні сильні сторони в різних програмах аналізу тексту. Крім того, будуть окреслені цілі та обсяг цієї дипломної роботи. Встановлюючи тверде розуміння великих мовних моделей та їхньої відповідності аналізу тексту, буде закладено основу для наступних розділів, де докладніше буде розглянуто конкретні програми та методології. У підсумку, ця робота служить воротами в динамічну сферу великих мовних моделей і їх ключову роль в аналізі тексту. Буде досліджено дослідити безліч шляхів, якими ці моделі змінили сферу обробки природньої мови, і як вони продовжують розширювати межі того, що можна досягти в царині аналізу тексту.