Introduction à l'intelligence artificielle : Traitement du langage naturel

Le développement de la technologie de l'IA (Intelligence Artificielle) est né de l'exploration par les scientifiques, dans les années 1950, de la simulation de l'intelligence humaine par une machine. Ces dernières années, grâce aux progrès des technologies de l'information, du matériel informatique et des algorithmes, l'IA est passée du traitement des premiers symboles à l'apprentissage automatique et à l'apprentissage profond, et a été largement utilisée dans des domaines tels que les traitements médicaux et les transports, favorisant ainsi grandement le progrès social. Avec les débuts fracassants du robot conversationnel ChatGPT, la technologie de l'IA a fait des progrès décisifs dans le domaine du NLP (Natural Language Processing), montrant au public l'énorme potentiel de l'IA dans la compréhension et la génération du langage humain. Maintenant, commençons ensemble le voyage d'exploration du NLP.

Qu'est-ce que

LA PNL ?

Le langage naturel est un système linguistique que les humains ont naturellement développé dans leur vie quotidienne pour exprimer leurs pensées et communiquer. Le code binaire est un langage que les ordinateurs peuvent traiter directement, et les langages artificiels tels que les langages de programmation et les protocoles de communication peuvent également être traités efficacement par les ordinateurs. La PNL vise à combler l'énorme fossé entre le langage naturel et le langage artificiel, en explorant les théories et les méthodes permettant une communication efficace entre les humains et les ordinateurs à l'aide du langage naturel. Il s'agit de l'un des principaux axes de recherche dans les domaines de l'informatique et de l'intelligence artificielle.

Classification des

Tâches de la PNL

Tâches de la PNL	Description	Tâches secondaires
Analyse lexicale	L'analyse lexicale du langage naturel est une tâche fondamentale dans le domaine du langage naturel.	Tokenisation, découverte de nouveaux mots, analyse morphologique, marquage de la partie du discours, vérification de l'orthographe
Analyse des phrases	Analyse du langage naturel au niveau de la phrase, y compris l'analyse syntaxique et d'autres tâches au niveau de la phrase	Chunking, Supervised Labeling, Constituency Parsing, Dependency Parsing, Language Modeling, Language Identification, Sentence Boundary Detection (détection des limites de la phrase)
Analyse sémantique	Analyser et comprendre le texte donné pour en faire une représentation formelle ou distribuée qui en exprime le sens.	Désambiguïsation du sens des mots, étiquetage des rôles sémantiques, analyse de la représentation sémantique abstraite, logique des prédicats du premier ordre, analyse sémantique des cadres, représentation vectorisée des mots, des phrases et des paragraphes.
Extraction d'informations	Extraire des informations structurées d'un texte non structuré.	Reconnaissance d'entités nommées (NER), désambiguïsation d'entités, extraction de terminologie, résolution de coréférences, extraction de relations, extraction d'événements, analyse de sentiments, reconnaissance d'intentions, remplissage de fentes.
Tâche de premier niveau	Les tâches au niveau du système qui sont directement orientées vers les utilisateurs finaux et qui fournissent des services de traitement du langage naturel, qui impliquent plusieurs couches de techniques de traitement du langage naturel.	Traduction automatique, résumé de texte, compréhension de la lecture, classification automatique des textes, systèmes de réponse aux questions, systèmes de dialogue, systèmes de génération intelligents.

Le modèle linguistique (LM) vise à modéliser la distribution de probabilité du langage naturel. Un modèle de langage sur un ensemble de vocabulaire V peut être formellement construit comme la probabilité qu'une séquence de mots apparaisse comme une phrase. Toutefois, la complexité informatique de cette approche est trop élevée. Pour y remédier, la probabilité conjointe peut être convertie en un produit de probabilités conditionnelles, et le modèle de langage est construit en maximisant la probabilité conditionnelle d'apparition du mot suivant.

L'histoire du développement de la

PNL

1. Début de l'exploration (années 1950-1970) :
Les premières recherches sur le NLP étaient principalement basées sur des règles, comme ELIZA. Ces systèmes simulaient la communication humaine en simulant des conversations, mais la couverture des règles était limitée et il était difficile de traiter des phénomènes linguistiques complexes.

2. Méthodes d'apprentissage statistique (années 1980-1990) :
Avec l'amélioration de la puissance de calcul, les méthodes d'apprentissage statistique sont devenues populaires, telles que les modèles de Markov cachés (HMM) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN), qui ont démontré de fortes capacités à traiter des données séquentielles et à capturer des dépendances temporelles.

3. L'ère de l'apprentissage profond (années 2010 - 2017) :
L'émergence de l'apprentissage profond a apporté des changements révolutionnaires au NLP. Les technologies représentées par Encoder - Decoder, Gated Recurrent Unit (GRU), et ELMO (Embeddings from Language Models) ont permis aux modèles d'avoir la capacité de traiter des caractéristiques linguistiques complexes telles que la polysémie et les synonymes et de capturer des dépendances complexes dans les phrases. Cependant, lorsqu'ils sont confrontés à des tâches en aval, ils nécessitent toujours une formation au transfert.

4. L'ère des grands modèles (2017 - aujourd'hui) :
En 2017, Google a proposé le modèle Transformer, qui a complètement changé les méthodes de recherche du NLP. Transformer adopte un mécanisme d'auto-attention pour traiter les données séquentielles, ce qui permet non seulement le calcul parallèle, améliorant ainsi considérablement la vitesse d'entraînement du modèle, mais aussi d'étendre considérablement la capacité du modèle, nécessitant une énorme quantité de données textuelles pour l'entraînement. Au final, les grands modèles de langage peuvent recevoir diverses tâches en aval sous la forme de langage naturel et y répondre avec une grande qualité. Les grands modèles tels que la série BERT, la série GPT et la série LLAMA en sont des représentants typiques.

Application principale

Scénarios

En fonction des différentes méthodes de mise en œuvre, les applications d'atterrissage traditionnelles du NLP peuvent être divisées en quatre types : les robots de dialogue (Q&R sémantique vocale), la compréhension de la lecture, la recherche intelligente et la traduction automatique. L'émergence et la popularisation de grands modèles ont considérablement élargi le champ d'application du NLP et favorisé le développement de nombreux domaines innovants, tels que la création de textes de haute qualité, l'interaction fluide à plusieurs reprises, l'interaction multimodale, la recherche scientifique auxiliaire, l'analyse professionnelle des émotions et de la psychologie, la programmation auxiliaire, l'apprentissage personnalisé, etc.

Actuellement, les LLM dans les domaines verticaux à travers diverses industries ont commencé à émerger dans les applications commerciales et démontrent une tendance de développement rapide. S'appuyant sur sa profonde expertise industrielle et technologique, WatchData s'aligne sur les tendances évolutives de l'époque et développe activement des LLM pour la cryptographie, les cartes à puce et l'Internet des objets, en collaborant avec des instituts de recherche clés pour étudier les questions relatives au modèle fondamental, tout en explorant de nouvelles approches pour établir la confiance numérique à l'ère des LLM.