Ngôn ngữ học liệu còn quan trọng trong thời đại Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)? 6 Vai trò của ngôn ngữ học trong NLP
by: Vietnam PhamPosted on:

Ngôn ngữ học liệu còn quan trọng trong thời đại Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)? 6 Vai trò của ngôn ngữ học trong NLP

Số người xem bài viết (Post Views): 240

Trong một bài báo xuất bản vào ngày 9 tháng 5 năm 2024, Juri Opitz từ Đại học Zurich, cùng với Shira Wein và Nathan Schneider từ Đại học Georgetown, đã thảo luận về tầm quan trọng của chuyên môn ngôn ngữ học trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong kỷ nguyên thống trị bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Sự Trỗi Dậy Của LLM Và Vị Trí Của Ngôn Ngữ Học

Các tác giả giải thích rằng trong khi dịch máy (MT) trước đây phụ thuộc rất nhiều vào các nhà ngôn ngữ học, thì bối cảnh hiện tại đã thay đổi. “Ngôn ngữ học không còn là trung tâm trong cách chúng ta xây dựng các hệ thống NLP“, họ nói. Với sự xuất hiện của LLM, có khả năng tạo ra văn bản trôi chảy mà không cần các mô-đun chuyên biệt để xử lý ngữ pháp hoặc kết nối ngữ nghĩa, nhu cầu về chuyên môn ngôn ngữ học trong NLP đang bị đặt dấu hỏi.

Tuy nhiên, các tác giả không cho rằng sự trỗi dậy của LLM báo hiệu sự kết thúc của ngôn ngữ học trong NLP. Họ nhấn mạnh rằng việc thiết kế cách thức hoạt động của hệ thống chỉ là một phần trong toàn bộ quy trình nghiên cứu, phát triển và triển khai các công nghệ NLP. Có “nhiều khía cạnh mà NLP (vẫn) dựa vào ngôn ngữ học, hoặc nơi tư duy ngôn ngữ học có thể soi sáng những hướng đi mới“, họ nói.

6 Vai Trò Quan Trọng Của Ngôn Ngữ Học Trong NLP (RELIES)

Các tác giả đã xác định sáu khía cạnh chính mà ngôn ngữ học đóng góp cho NLP, được tóm tắt trong từ viết tắt RELIES:

Khía CạnhMô Tả
Resources (Tài Nguyên)Chuyên môn ngôn ngữ học giúp phát triển tài nguyên cho các nhiệm vụ NLP thông qua lựa chọn và quản lý dữ liệu, chú thích dữ liệu (chú thích tiêu chuẩn vàng) và tạo kho ngữ liệu, đảm bảo chất lượng và tính đa dạng của tập dữ liệu và do đó, đảm bảo hoạt động tốt của hệ thống.
Evaluation (Đánh Giá)Kiến thức ngôn ngữ học rất cần thiết để thiết kế các đánh giá của con người hiệu quả, đánh giá chất lượng của các số liệu tự động bằng cách tương quan sự thống nhất giữa đánh giá của con người và điểm số liệu tự động (“siêu đánh giá”) và xác định các hiện tượng ngôn ngữ thách thức hệ thống (chẳng hạn như phép đồng nhất hoặc biến thể phương ngữ).
Low-Resource Settings (Môi Trường Nguồn Lực Thấp)Chuyên môn ngôn ngữ học rất cần thiết không chỉ để thu thập dữ liệu nhằm bảo tồn các ngôn ngữ ít người dùng mà còn để phát triển hiệu quả các công nghệ cho các ngôn ngữ này.
Interpretability (Khả Năng Diễn Giải)Ngôn ngữ học cung cấp cho NLP một siêu ngôn ngữ phù hợp, đóng vai trò như một ngôn ngữ chung để thể hiện các quan sát và đưa ra lời giải thích. Ngôn ngữ chung này tạo điều kiện thuận lợi cho các cuộc thảo luận hợp lý về các quy trình NLP phức tạp.
Explainability (Khả Năng Giải Thích)Ngôn ngữ học cung cấp cho NLP một siêu ngôn ngữ quan trọng để thể hiện các quan sát, chẳng hạn như về dự đoán mô hình và đưa ra giả thuyết giải thích.
Study of Language (Nghiên Cứu Ngôn Ngữ)Ngôn ngữ học và các lĩnh vực liên quan đóng vai trò là lĩnh vực ứng dụng cho NLP. Các nhà nghiên cứu ngôn ngữ, ngay cả những người không phải là nhà ngôn ngữ học tính toán, tạo thành “cơ sở người dùng” thúc đẩy sự phát triển của các công cụ và nhiệm vụ NLP.

Vai Trò Quan Trọng Của Đánh Giá Từ Con Người

Các tác giả đã nêu bật “vai trò quan trọng” của các đánh giá từ con người trong việc đánh giá đáng tin cậy trạng thái của lĩnh vực — đặc biệt là khi các hệ thống tiếp tục được cải thiện — với kiến thức siêu ngôn ngữ là điều bắt buộc trong các nghiên cứu đánh giá của con người để đảm bảo phân tích lỗi và đánh giá chất lượng hiệu quả.

Ngoài ra, chuyên môn về lý thuyết ngôn ngữ học là cần thiết bởi vì các hiện tượng ngôn ngữ cụ thể có thể gây khó khăn hơn cho các mô hình cần được hiểu để xác định.

“Ngôn ngữ học giúp lấy dấu vân tay của hệ thống, đánh giá hệ thống theo các danh mục cụ thể và thúc đẩy hiểu biết về các mô hình phức tạp bằng cách ràng buộc hành vi quan sát được với các danh mục ngôn ngữ có thể hiểu được“, các tác giả cho biết.

Kết Luận

Các tác giả lưu ý rằng danh sách này không đầy đủ. Mục đích của họ là cung cấp một cái nhìn tổng quan chung hơn là một phân tích chi tiết. Họ nhấn mạnh rằng chuyên môn ngôn ngữ học rất có giá trị nhưng không phải là khía cạnh duy nhất hoặc quan trọng nhất khi làm việc với dữ liệu và hệ thống ngôn ngữ. Họ đã chứng minh cách ngôn ngữ học có thể đóng góp cho các dự án cụ thể và lĩnh vực rộng lớn hơn, phối hợp với các hình thức chuyên môn khác.

“Chúng tôi hy vọng rằng nghiên cứu này sẽ thúc đẩy công việc trong tương lai tận dụng sự cộng tác và kết nối giữa ngôn ngữ học và các nhà khoa học máy tính với mục tiêu tiến bộ NLP trong các lĩnh vực đa dạng“, họ kết luận.

[++++]

Rate this post

Related posts:

Phân biệt NLP & LLM. Khi nào nên dùng thuật ngữ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing), khi nào dùng Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model)Phân biệt NLP & LLM. Khi nào nên dùng thuật ngữ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing), khi nào dùng Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model) In-Context Learning (ICL) trong LLM: Học trong ngữ cảnh cho Mô hình ngôn ngữ lớnIn-Context Learning (ICL) trong LLM: Học trong ngữ cảnh cho Mô hình ngôn ngữ lớn Spectral Labs ra mắt Syntax, một LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) AI tự viết code Solidity bằng ngôn ngữ tự nhiên cho người thường non-coderSpectral Labs ra mắt Syntax, một LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) AI tự viết code Solidity bằng ngôn ngữ tự nhiên cho người thường non-coder LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) cách mạng hóa lĩnh vực tài chính trong 2 năm tới như thế nào?LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) cách mạng hóa lĩnh vực tài chính trong 2 năm tới như thế nào? Vision Language Model (VLM) Mô hình ngôn ngữ thị giác là gì? Công dụng LLM + hình ảnhVision Language Model (VLM) Mô hình ngôn ngữ thị giác là gì? Công dụng LLM + hình ảnh 3 ứng dụng của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), AI trong ngành quản lý nhân sự (HR)3 ứng dụng của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), AI trong ngành quản lý nhân sự (HR) Small Language Model (SLM) Mô hình ngôn ngữ nhỏ là gì? Khác gì Large Language Model (LLM)?Small Language Model (SLM) Mô hình ngôn ngữ nhỏ là gì? Khác gì Large Language Model (LLM)? NASA hợp tác IBM xây mô hình ngôn ngữ IBM-NASA giúp kiến thức khoa học dễ tiếp cận hơn, dựa trên TransfomerNASA hợp tác IBM xây mô hình ngôn ngữ IBM-NASA giúp kiến thức khoa học dễ tiếp cận hơn, dựa trên Transfomer Các trường hợp ứng dụng NLP trong Marketing, AnalyticsCác trường hợp ứng dụng NLP trong Marketing, Analytics Ứng dụng NLP trong việc lọc thư rác, spam email – Xử lý ngôn ngữ tự nhiênỨng dụng NLP trong việc lọc thư rác, spam email – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Ứng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP trong ngành Bán lẻ và E-commerce Thương mại điện tử cho doanh nghiệpỨng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP trong ngành Bán lẻ và E-commerce Thương mại điện tử cho doanh nghiệp Natural Language Inference: Xác định 2 câu hợp lý hay vô lý, Suy luận Ngôn ngữ Tự nhiên, NLI / NLP InferenceNatural Language Inference: Xác định 2 câu hợp lý hay vô lý, Suy luận Ngôn ngữ Tự nhiên, NLI / NLP Inference Dùng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phát hiện bệnh tâm thần, case study tại MỹDùng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phát hiện bệnh tâm thần, case study tại Mỹ 5 khó khăn thách thức trong đào tạo mô hình NLP, LLM5 khó khăn thách thức trong đào tạo mô hình NLP, LLM Trọng số (weight) trong mô hình máy học là gì? Vai trò của nó? Ví dụ về GPT-4Trọng số (weight) trong mô hình máy học là gì? Vai trò của nó? Ví dụ về GPT-4 Ngôn ngữ gà: AI đang học cách phân tích cuộc trò chuyện và cảm xúc của loài gà bằng trí tuệ nhân tạoNgôn ngữ gà: AI đang học cách phân tích cuộc trò chuyện và cảm xúc của loài gà bằng trí tuệ nhân tạo Các mô hình AI và NLP đã có thể tự học, tự dạy cho nhau mà không cần đào tạoCác mô hình AI và NLP đã có thể tự học, tự dạy cho nhau mà không cần đào tạo IsoBench là gì: Bộ câu hỏi đánh giá các mô hình NLP cho 4 lĩnh vực: Toán, Khoa học, Thuật toán, GameIsoBench là gì: Bộ câu hỏi đánh giá các mô hình NLP cho 4 lĩnh vực: Toán, Khoa học, Thuật toán, Game LLaVA gemma là gì? Mô hình ngôn ngữ nhỏ gọn giúp xác định lại thị giácLLaVA gemma là gì? Mô hình ngôn ngữ nhỏ gọn giúp xác định lại thị giác Large Action Model (LAM) là gì? Mô hình hành động lớn khác gì Large Language Model (LLM)? Cách hoạt động?Large Action Model (LAM) là gì? Mô hình hành động lớn khác gì Large Language Model (LLM)? Cách hoạt động? OpenAI cung cấp GPT-4 Turbo với API Vision, giúp các doanh nghiệp tích hợp khả năng ngôn ngữOpenAI cung cấp GPT-4 Turbo với API Vision, giúp các doanh nghiệp tích hợp khả năng ngôn ngữ Tác động của AI tới các thư viện hiện đại, định hình lại các kho tài liệuTác động của AI tới các thư viện hiện đại, định hình lại các kho tài liệu NVIDIA thông báo ra mắt Blackwell GPU để trao quyền cho máy tính thế hệ tiếp theo chạy AI trên các mô hình LLMNVIDIA thông báo ra mắt Blackwell GPU để trao quyền cho máy tính thế hệ tiếp theo chạy AI trên các mô hình LLM PDFTriage: Mô hình LLM đọc hiểu cả file PDF thay vì chỉ file textPDFTriage: Mô hình LLM đọc hiểu cả file PDF thay vì chỉ file text 6 bước để bắt đầu tạo mô hình NLP, xây dựng natural language processing model6 bước để bắt đầu tạo mô hình NLP, xây dựng natural language processing model Đại học Pakistan ra mắt các lớp học đầu tiên trên metaverseĐại học Pakistan ra mắt các lớp học đầu tiên trên metaverse Đại học Thụy Sĩ triển khai khóa học về BitcoinĐại học Thụy Sĩ triển khai khóa học về Bitcoin Default ThumbnailCách tìm airdrop, retroactive, bounty kiếm vài trăm đến vài nghìn $ trong downtrend crypto SAFE: Công cụ AI của Google DeepMind kiểm tra sự thật, tính chính xác kết quả câu trả lời đầu ra của LLM như ChatGPTSAFE: Công cụ AI của Google DeepMind kiểm tra sự thật, tính chính xác kết quả câu trả lời đầu ra của LLM như ChatGPT DBRX: Mã nguồn mở LLM của Databricks mạnh gần bằng GPT-3.5DBRX: Mã nguồn mở LLM của Databricks mạnh gần bằng GPT-3.5

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *