ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ
TensorFlow Keras Tokenizer API ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow Keras Tokenizer API ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। TensorFlow Keras ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਰ ਉਦਾਹਰਨ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ `num_words` ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਜੋ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰੱਖੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਅਧਿਕਤਮ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੀ TensorFlow Keras Tokenizer API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
TensorFlow Keras Tokenizer API ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਇੱਕ ਕੋਰਪਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਛੋਟੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਸਬਵਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। TensorFlow ਵਿੱਚ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਰ API ਕੁਸ਼ਲ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ (GPT) ਮਾਡਲ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ (GPT) ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। GPT ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣ, ਅਨੁਵਾਦ, ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ-ਉੱਤਰ ਵਰਗੇ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਅੰਦਰ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ ਕੀ ਹਨ?
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਕਾਸ ਹਨ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਮਨੁੱਖ-ਵਰਗੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ
ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਲੇਮੈਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਟੈਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਲੇਮੈਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਟੈਮਿੰਗ ਦੋਵੇਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਜਾਂ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਦੋਨਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਅੰਤਰ ਹਨ। ਸਟੈਮਿੰਗ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੋਂ ਅਗੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਪਿਛੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਸਟੈਮ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਮ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕਲਾਸਾਂ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਮ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ
ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਐਨ-ਗ੍ਰਾਮ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪੈਡਿੰਗ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ n-ਗ੍ਰਾਮ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪੈਡਿੰਗ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। N-ਗ੍ਰਾਮ n ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਕੱਢੇ ਗਏ ਅੱਖਰਾਂ ਦੇ ਇਕਸਾਰ ਕ੍ਰਮ ਹਨ। ਉਹ NLP ਕੰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਐਨ-ਗ੍ਰਾਮ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਤੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
TensorFlow ਅਤੇ NLP ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਵਿਤਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬੋਲਾਂ ਨੂੰ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
TensorFlow ਅਤੇ NLP ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਵਿਤਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬੋਲਾਂ ਨੂੰ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਟੋਕਨ ਨਾਮਕ ਛੋਟੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਗੀਤਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਬੋਲਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
ਕਈ LSTM ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਕ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ "return_sequences" ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਸਹੀ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ LSTM ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਕ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ "return_sequences" ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸਹੀ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ LSTM ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਆਖਰੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਪੂਰਾ ਕ੍ਰਮ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ