NLP
Определение
Обработка естественного языка (NLP) — область AI, занимающаяся взаимодействием компьютеров с человеческим языком: понимание, генерация, перевод.
Простое объяснение
Это наука о том, как научить компьютер понимать человеческий язык — читать, писать и переводить тексты.
Подробнее
Задачи NLP:
- Классификация текста — определение тональности, темы
- NER — выделение именованных сущностей
- Машинный перевод — перевод между языками
- Генерация текста — LLM
- Question Answering — ответы на вопросы
Связанные термины
Жизненный цикл модели
Жизненный цикл ML-модели — этапы от постановки задачи до вывода из эксплуатации: сбор данных, обучение, deployment, мониторинг, обновление.
Zero-shot Learning
Zero-shot обучение — способность AI выполнять задачи, на которых модель не обучалась напрямую, используя общие знания и инструкции.
Transfer Learning
Трансфер обучения — перенос знаний, полученных моделью на одной задаче, для решения другой, родственной задачи, ускоряя обучение и улучшая результаты.
Fine-tuning
Дообучение — процесс адаптации предобученной AI-модели к конкретной задаче или домену путём дополнительного обучения на специализированных данных.
Scaling Laws
Scaling Laws — эмпирические закономерности, связывающие производительность модели с её размером, объёмом данных и compute.
LoRA
Low-Rank Adaptation — метод эффективного дообучения больших языковых моделей, который замораживает исходные веса и добавляет небольшие обучаемые матрицы.