nyelvi modell

• IPA:

nyelvi modell

1. (informatika, mesterséges intelligencia) A nyelvi modell (language model) olyan mesterséges intelligencián alapuló számítógépes rendszer, amelyet természetes nyelvek feldolgozására és megértésére terveztek. Az ilyen modellek célja, hogy képesek legyenek előre jelezni a szövegben a következő szót, megértsék a nyelvi mintázatokat, és olyan szövegeket generáljanak, amelyek hasonlítanak az ember által írott szövegre.

1. Adatgyűjtés és tanítás:
   

A nyelvi modellt hatalmas mennyiségű szöveges adat betanításával fejlesztik. Ezek az adatok lehetnek könyvek, cikkek, fórumok vagy más szöveges források. A modell a tanítás során mintázatokat és szabályokat tanul meg, amelyek a nyelvre jellemzőek.

1. Neurális hálózatok:
   

A modern nyelvi modellek, mint például a GPT (Generative Pre-trained Transformer), mély neurális hálózatokra épülnek. Ezek olyan algoritmusok, amelyek az emberi agy működéséhez hasonlóan dolgozzák fel az információkat, és képesek komplex kapcsolatok felismerésére.

1. Tokenizálás:
   

A modell a szöveget kisebb egységekre, úgynevezett tokenekre bontja. Egy token lehet egy szó, egy szimbólum vagy akár egy szó részlete. Például a “számítógép” szót a modell több tokenre is bonthatja, attól függően, hogyan lett betanítva.

1. Előrejelzés:
   

Az egyik legfontosabb képessége a nyelvi modelleknek, hogy képesek megjósolni a következő szót vagy token-t egy adott szövegkörnyezetben. Például, ha a bemenet: “A nap ma nagyon”, a modell a “süt” szót javasolhatja, mivel ez illik a kontextushoz.

1. Statikus modellek:
   

Ezek régebbi típusú nyelvi modellek, amelyek fix szabályokon vagy statisztikákon alapulnak. Példa erre az N-gram modellek, amelyek az előző N token alapján próbálják megjósolni a következőt.

1. Modern neurális modellek:
   

A mai nyelvi modellek, például a GPT, BERT vagy T5, mély tanulási algoritmusokon alapulnak. Ezek képesek a kontextus megértésére és figyelembe veszik a szöveg teljes szerkezetét.

1. Szöveggenerálás:
   

Nyelvi modellekkel teljes szövegeket lehet létrehozni, például történeteket, cikkeket vagy e-maileket.

1. Fordítás:
   

Az olyan rendszerek, mint a Google Fordító, nyelvi modelleket használnak a szövegek többnyelvű fordítására.

1. Keresés és információkinyerés:
   

Kérdés-válasz rendszerek, mint például a keresőmotorok, nyelvi modelleket használnak a releváns információk megtalálására.

1. Csevegőrobotok:
   

Chatbotok és virtuális asszisztensek, mint például ChatGPT vagy Alexa, a nyelvi modellekre támaszkodnak.

1. Szöveganalitika:
   

Nyelvi modellek segítségével elemezhetők a szövegek érzelmei, kulcsszavai vagy tematikus struktúrái.

• Emberihez hasonló kommunikáció: Nyelvi modellek egyre természetesebb interakciókat tesznek lehetővé.
• Sokoldalúság: Szinte bármilyen szöveges feladatban alkalmazhatók.
• Sebesség és hatékonyság: Nagy mennyiségű adatot képesek gyorsan feldolgozni és elemezni.

1. Pontosság és bias:
   

A modellek teljesítménye függ a betanító adatok minőségétől. Ha ezek elfogultak, a modell is torz eredményeket adhat.

1. Szövegértelmezés:
   

Bizonyos kontextusokat vagy szándékokat nehezen ért meg.

1. Erőforrás-igény:
   

Nagy modellek, mint a GPT-4, hatalmas számítási kapacitást és erőforrást igényelnek.

1. GPT (Generative Pre-trained Transformer):
   

Az OpenAI által kifejlesztett modell, amely kiválóan képes szövegeket generálni és megérteni.

1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):
   

A Google által kifejlesztett modell, amely különösen a szövegértési feladatokban jeleskedik.

1. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer):
   

Egy általános célú modell, amely minden feladatot szöveg-szöveg átalakításként kezel.

A magyar nyelv bonyolult grammatikai rendszere és agglutináló szerkezete kihívást jelent a nyelvi modellek számára. Azonban a modern modellek már egyre jobban teljesítenek magyar nyelven is, köszönhetően a globális és lokális nyelvi adatok integrálásának.

• nyelvi modell - Értelmező szótár (MEK)
• nyelvi modell - Etimológiai szótár (UMIL)
• nyelvi modell - Szótár.net (hu-hu)
• nyelvi modell - DeepL (hu-de)
• nyelvi modell - Яндекс (hu-ru)
• nyelvi modell - Google (hu-en)
• nyelvi modell - Helyesírási szótár (MTA)
• nyelvi modell - Wikidata
• nyelvi modell - Wikipédia (magyar)