Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

​​ЕГЭ для нейросетей: какую языковую модель можно назвать «умн | Системный Блокъ

​​ЕГЭ для нейросетей: какую языковую модель можно назвать «умной»?
#nlp #linguistics

С развитием автоматической обработки языка (NLP) языковые модели решают все более сложные задачи. Нейросеть должна научиться понимать запрос пользователя и выдавать на него правильный и адекватный ответ. Компания OpenAi предложила решение: формулировать любую задачу ИИ как продолжение текста, введенного пользователем. Так можно делать и машинные переводчики, и вопросно-ответные системы, и вообще почти что угодно в NLP.

В языковых моделях слова представлены в виде векторов-эмбеддингов. И если на начальном этапе развития NLP эмбеддинги хранили информацию только о частотных контекстах употребления слов, то сейчас модели создают векторные представления слов с синтаксической и морфологической информацией. Ученые пытаются понять природу эмбеддингов, чтобы разобраться, почему одни модели успешны, а другие нет.

Как устроен тест

SentEval — универсальный набор тестов для оценки качества моделей, разработанный в 2018 году в Facebook. Чтобы пройти «экзамен», нужно ответить на 10 вопросов из 3 концептуальных групп: внешняя, синтаксическая и семантическая информация.
— Задания из первой группы содержат простые вопросы, например, посчитать количество слов в предложении.
— Синтаксические вопросы уже сложнее: языковой модели нужно рассчитать глубину синтаксического древа или перечислить верхнеуровневые составляющие.
— Третья часть использует синтаксические свойства предложения. Модель должна определить время глагола, число подлежащего или ответить, в каких предложениях было заменено слово.

Будущее «экзамена»

Тестирование моделей и изучение их неявных свойств постепенно становится отдельной областью науки. При изучении языковой модели BERT ученые выяснили, что внутри модели можно найти разные уровни «освоения» языка. Нижние слои специализируются на внешней информации, средние уровни лучше справляются с вопросами синтаксической группы, а верхние слои сохраняют информацию для специального задания, на которое обучается модель.

Однако пока эти выводы разделяют не все исследователи — внутреннее устройство нейросетей во многом остается «черным ящиком».

https://sysblok.ru/linguistics/egje-dlja-nejrosetej-kak-testirujut-usvoenie-jazyka-mashinami/

Анна Аксёнова