Ma mantiqa modela NLG dikare ji bo mebestên ji bilî NLG, wekî pêşbîniya bazirganiyê were bikar anîn?
Lêgerîna modelên Nifşê Zimanên Xwezayî (NLG) ji bo mebestên li derveyî çarçoweya wan a kevneşopî, wek pêşbînkirina bazirganiyê, navberek balkêş a serîlêdanên îstîxbarata çêkirî pêşkêşî dike.
Modelên NLG, bi gelemperî ji bo veguheztina daneyên birêkûpêk di metnek ku ji hêla mirovan ve tê xwendin têne bikar anîn, algorîtmayên sofîstîke yên ku bi teorîkî dikarin li qadên din werin adapte kirin, di nav de pêşbîniya darayî jî bikar tînin. Ev potansiyel ji mîmariya bingehîn a van modelan derdikeve, ku bi gelemperî bi modelên fêrbûna makîneyê yên din ên ku ji bo karên pêşdîtinê têne bikar anîn re hevpariyê parve dikin. Lêbelê, pêkandî û bandorkeriya van adaptasyonan hewceyê têgihîştinek hûrgelî ya hem jêhatîbûn û hem jî sînorên pergalên NLG hewce dike.
Di bingehê modelên NLG de, nemaze yên ku li ser mîmariyên fêrbûna kûr ên mîna modelên Transformer-ê ne, şiyana fêrbûna şêwaz û têkiliyên tevlihev di nav daneyan de ye. Van modelan, wek GPT (Generative Pre-Trained Transformer), li ser gelek daneyên nivîsê têne perwerde kirin da ku ziman fam bikin û çêbikin. Pêvajoya perwerdehiyê hînbûna têkiliyên çarçoveyî yên di navbera peyvan, biwêj û hevokan de vedihewîne, ku dihêle ku model peyva din bi rêzek li gorî çarçoweya pêşîn pêşbîn bike. Ev kapasîteya pêşbînker pêkhateyek bingehîn e ku dikare bi teorîkî ji bo karên pêşbînkirinê were bikar anîn, wek pêşbînkirina meylên bazarê an bihayên stock.
Veguheztina modelên NLG ji bo pêşbînkirina bazirganiyê bi gelek faktorên sereke ve girêdayî ye. Ya yekem, nûneriya daneyê di bazirganiyê de ji zimanê xwezayî bi rengek berbiçav cuda ye. Daneyên darayî bi gelemperî di xwezayê de hejmarî û rêzikên demkî ne, pêdivî bi pêvajoyek veguherînê heye da ku van daneyan biguhezîne formatek ku modelên NLG dikarin pêvajoyê bikin. Ev veguhertin dikare kodkirina daneyên jimareyî di rêzek nîşanan de pêk bîne ku dewlet an meylên bazarê yên cihêreng temsîl dikin, mîna ku peyvan di peywirên NLP de çawa têne nîşankirin. Lêbelê, ev pêvajo ne hindik e û pêdivî ye ku meriv bi baldarî li ser ka nîşaneyên darayî û nîşanên bazarê çawa têne temsîl kirin da ku hûrguliyên dînamîkên bazarê biparêze.
Ya duyemîn, perwerdehiya modelên NLG-ê ji bo pêşbînkirina bazirganiyê dê hewceyê guherînek girîng a databasa hatî bikar anîn hewce bike. Li şûna korpora nivîsê, pêdivî ye ku model li ser daneyên darayî yên dîrokî were perwerde kirin, ku cûrbecûr şert û mercên bazarê û nîşaneyên aborî vedihewîne. Armanca vê perwerdehiyê ew e ku modelê bi şiyana naskirina qalib û pêwendiyan di nav daneyên darayî de ku dikare tevgerên bazarê yên pêşerojê agahdar bike vebike. Lêbelê, xwezaya stokastîk a bazarên darayî, ku ji hêla gelek faktorên nediyar ve hatî bandor kirin, pirsgirêkek girîng peyda dike. Berevajî ziman, ku rêgezên rêzimanî û hevoksaziyê bi domdarî dişopîne, tevgera bazarê ji hêla gelek faktorên derveyî ve tê bandor kirin, di nav de bûyerên jeopolîtîk, polîtîkayên aborî, û hesta veberhêner, ku bi xwezayî pêşbînkirina wan dijwar e.
Digel vê yekê, metrîkên nirxandinê yên ji bo serfiraziyê di pêşbîniya bazirganiyê de ji yên ku di NLG-ê de têne bikar anîn pir cûda dibe. Dema ku modelên NLG bi gelemperî li ser bingeha xwerû, hevrêzî û têkildariya nivîsa hilberandî têne nirxandin, modelên bazirganiyê ji hêla rastbûna wan ve di pêşbînkirina tevgerên bazarê û qezenckirina wan de di senaryoyên bazirganiya cîhana rastîn de têne darizandin. Ev hewce dike ku pêşkeftina çarçoveyên nirxandina nû yên ku li gorî qada darayî hatine veguheztin, ku bikaribe performansa pêşbînker a modelên NLG-ya adapteyî bi awayek watedar binirxîne.
Tevî van dijwariyan, ji bo pêşbînkirina bazirganiyê sûdwergirtina mîmarên modela NLG-ê feydeyên potansiyel hene. Yek feydeyek jêhatîbûna van modelan e ku li ser bingeha danehevên mezin hilberandin û hilberandin, ku dema ku bi daneyên dîrokî yên berfireh ên ku di bazarên darayî de peyda dibin re mijûl dibin, jêhatîbûnek hêja ye. Wekî din, karanîna teknîkên fêrbûna veguheztinê dikare pêvajoya adaptasyonê hêsantir bike, ku dihêle ku modelên NLG-ya pêş-perwerdekirî li ser daneyên darayî baş werin guheztin, bi vî rengî çavkaniyên hesabkerî û dema ku ji bo perwerdehiyê ji nû ve hewce dike kêm bike.
Nimûneyek ji vê serîlêdana cross-domainê karanîna modelên analîzkirina hestê ye, ku bi eslê xwe ji bo têgihîştina hesta nivîsê hatî pêşve xistin, da ku hestiyariya bazarê li ser bingeha gotarên nûçeyan, medya civakî, û çavkaniyên din ên daneya nivîsê binirxîne. Bi analîzkirina hesta ku di van nivîsan de hatî diyar kirin, model dikarin reaksiyonên potansiyel ên bazarê derxînin, bi vî rengî di pêvajoya pêşbîniyê de bibin alîkar. Bi heman rengî, kapasîteyên nasîna nimûneyê yên modelên NLG dikarin werin bikar anîn da ku meylên derketinê yên di daneyên bazarê de nas bikin, ji bazirganan re têgihiştinên ku dikarin biryara xwe agahdar bikin peyda bikin.
Di pratîkê de, adaptasyona serketî ya modelên NLG ji bo pêşbînkirina bazirganiyê dibe ku nêzîkatiyek hîbrîd hebe, ku hêza NLG bi modelên din ên pispor ên ku ji bo analîzên darayî hatine çêkirin ve girêbide. Ev dibe ku têgihîştina NLG-ê bi modelên mîqdar ên ku di bazirganiyê de bêhêziya bazarê, rêveberiya xetereyê, û faktorên din ên krîtîk hesab dikin re têkildar bike. Nêzîkatiyek wusa piralî dê hêza NLG-ê di naskirina nimûne û hilberandina daneyê de bixebitîne dema ku sînorên wê di girtina cewhera tevlihev û dînamîkî ya bazarên darayî de kêm bike.
Digel ku serîlêdana rasterast a modelên NLG ji bo pêşbînkirina bazirganiyê kêşeyên girîng derdixe holê, potansiyela nûvekirina cross-domain sozdar dimîne. Bi bi baldarî adaptasyona mîmarî û pêvajoyên perwerdehiyê yên modelên NLG, û entegrekirina wan bi zanyarî û teknîkên taybetî yên domainê re, tê texmîn kirin ku pergalên zexm pêşve bibin ku karibin têgihiştinên hêja li ser tevgera bazarê peyda bikin. Ev hewildanek di navbera pisporên di prosesa zimanê xwezayî de, analîza darayî, û fêrbûna makîneyê de, û her weha dilxwaziyek ji bo vekolîn û ceribandina nêzîkatiyên nû yên çareserkirina pirsgirêkê hewce dike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google naha navê wî Vertex AI ye. Cûdahiya niha çi ye?
- Metrîkên nirxandina performansê yên modelek çi ne?
- Regression linear çi ye?
- Ma gengaz e ku meriv modelên ML-ya cihêreng bi hev re bike û AI-yek master ava bike?
- Hin algorîtmayên herî gelemperî ku di fêrbûna makîneyê de têne bikar anîn çi ne?
- Meriv çawa guhertoyek modelê biafirîne?
- Meriv çawa 7 gavên ML-ê di çarçoveyek mînak de bicîh tîne?
- Meriv çawa fêrbûna makîneyê dikare li ser daneyên destûra avahiyê were sepandin?
- Çima Tabloyên AutoML hatin rawestandin û çi bi ser dikeve?
- Erka şîrovekirina doodên ku ji hêla lîstikvanan ve di çarçoweya AI-yê de hatine kişandin çi ye?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin