Предварительно обученные языковые модели — это сложные алгоритмы, используемые различными приложениями обработки естественного языка (NLP), которые позволяют им понимать естественный язык. Они уже обучены использованию обширного массива текстов на интересующем языке, например английском, из которого они могут различать структуру языка. Это позволяет им точно распознавать слова, предложения и фразы, а также интерпретировать контекст предложений.
Первые попытки создания предварительно обученных языковых моделей начались в 1980-х и 1990-х годах, когда статистические языковые модели, такие как n-граммы и марковские модели, стали первыми моделями, использованными в компьютерной обработке языка.
Развитие более интеллектуальных систем, таких как искусственные нейронные сети, в 21 веке позволило создать более сложные предварительно обученные языковые модели. Эти модели способны адаптироваться к множеству различных типов входных данных на естественном языке и могут быть быстро и точно обучены.
Эти продвинутые модели теперь используются в таких приложениях, как машинный перевод, обобщение текста и диалоговые агенты. Они также используются для уточнения запросов поисковых систем и классификации веб-контента, которые являются важными компонентами современных веб-приложений.
Наиболее известными предварительно обученными языковыми моделями являются созданные Google BERT, GPT-2 и, с недавних пор, GPT-3. Эти модели, называемые языковыми моделями Transformer, считаются одними из самых сложных и мощных предварительно обученных языковых моделей, доступных в настоящее время.
Использование таких предварительно обученных языковых моделей значительно повысило доступность и полезность приложений для обработки естественного языка во всем мире. Это позволило небольшим организациям и отдельным разработчикам получить доступ к методам языкового анализа, которые ранее использовались только крупными технологическими компаниями.
