וNLP הינו ענף של בינה מלאכותית המסייע למחשבים להבין, לפרש ולנתח את השפה האנושית. ענף זה מסייע למחשבים לתקשר עם בני אדם בשפה שלהם, ולמדוד נתונים לא מובנים Unstructured data הקשורים לשפה. כך לדוגמה, NLP מאפשר למחשבים לקרוא טקסט, לשמוע דיבור, לפרש אותו, למדוד רגש ולקבוע אילו חלקים חשובים
בטקסט. להרחבה קראו כאן
שימוש בטכנולוגית ה NLP הביא בתקופה האחרונה לפריצת דרך בשימוש בוטים כדוגמת ה ChatGpt והם אט אט נכנסים לשימוש בחיינו הן בתחומי העסקים, המחקר ואף בחיינו האישים.-נשאלת השאלה כיצד תחום זה עומד להמשיך להתפתח בשנים הקרובות?
שני צירים מרכזיים בהם התחום מתפתח וצובר תאוצה:
המשך פיתוח מודלים GPT-3 ,כדוגמת (ChatGTP) אשר פותחה ע"יOpen AI אשר יכולים לתרגם טקסט, לחלץ מידע מתוך טקסטים, לייצר קודי תוכנה ועוד. כל זאת באמצעות שיח עם בני האדם. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, אנו יכולים לצפות שנראה את ChatGPT הופך להיות מתוחכם אף יותר:
אחד מתחומי הפיתוח המרכזיים של ChatGPT הוא בתחום המודעות להקשר. נכון לעכשיו, ChatGPT מסוגל ליצור תגובות על סמך המילים והביטויים שהוא מקבל, אך אין לו את היכולת להבין באופן מלא את ההקשר שבו נעשה שימוש במילים וביטויים אלה. ככל שהטכנולוגיה תשתפר , ניתן לצפות כי ה ChatGPT יהפוך להיות הרבה יותר טוב בהבנת הקשר, מה שיוביל לתגובות מדויקות ורלוונטיות יותר.
קידום יכולת הלמידה של ChatGPT באמצעות שילוב סוגי קלט שונים כדוגמת סרטונים ותמונות בתהליך הלמידה (ללמידה רב-מודאלית) .על ידי כך, ChatGPT יוכל לייצר תגובות מדויקות ומתוחכמות יותר שלוקחות בחשבון מגוון רחב יותר של מידע.
יצירת מודלים ייעודיים של שפה המותאמים לתעשיות ספציפיות. לדוגמה, מודל שפה שתוכנן במיוחד עבור שפה משפטית או שפה רפואית יכול להיות הרבה יותר מדויק ויעיל ממודל שפה לשימוש כללי.
תרגום שפה הינו מרכיב מרכזי וחשוב בתחום ה NLP והיכולת של ChatGPT להבין וליצור שפה טבעית הופכת אותו לכלי מתאים לתרגום בין שפות. בשנים האחרונות אנו עדים להתקדמות משמעותית בתחום זה. מערכות תרגום מכונה נעשו הרבה יותר מדויקות ויכולות להתמודד עם שפות רבות. זאת בעקבות הפיתוח והשימוש ב"תרגום מכונה עצבי" (NMT) אשר משתמש ברשת עצבית מלאכותית כדי לחזות את הסבירות לרצף של מילים ותרגום משפטים שלמים במודל משולב יחיד כדי ללמוד את הקשר בין שפת המקור לשפת היעד.
הרחבת שימוש במודלי LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) אשר הינה משפחה של מודלי עיבוד LLM מבוססי שיחה (Large language model ) המסוגלים לעבד כמויות עצומות של נתוני טקסט מתאפשר על ידי מאיצי בינה מלאכותית שפותחה על ידי חברת גוגל. היתרון שהגדול בשימוש ב LaMDA בכך שהוא יכול לסייע ולענות על מספר כמעט אינסופי של נושאים. הדוגמא הכי בולטת בנושא זה היא BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) אשר אומן גם הוא על כמויות גדולות של נתונים שהוכשר מראש עם תוצאות מתקדמות במשימות NLP רבות, כגון הבנת שפה, תרגום ומענה לשאלות.
ישנם יתרונות שימוש במודלים שאומנו על כמויות גדולות של נתונים משום שהם מצריכים פחות זמן לאימון המודל , מציגים ביצועים טובים יותר עם יכולת התמודדות עם מגוון רחב יותר של משימות.
מערכות אלו יכולות רק ליצור תגובות קוהרנטיות ורלוונטיות אלא גם להבין טוב יותר את ההקשר של שיחה ולצפות את צרכי המשתמש. ולכן יוכלו לסייע גם בארגונים בהפעלת מוקדי תמיכה ושירות לקוחות.
בנוסף לצירים שצוינו, חשוב גם לזכור את השימוש ההולך וגובר בעוזרים הקוליים כדוגמת Siri ו Alexa. גם כאן השיפורים הטכנולוגיים בתחום ה NLP יסייעו למערכות העוזרים הקולים למיניהם להבין ולהגיב בצורה טובה יותר ולשאלות והבקשות מצד המשתמשים הם כנראה יהפכו לחלק בלתי נפרד מיישומים רבים בעתיד וייסעו לנו לתקשר בצורה נוחה יותר עם המכשירים.
באופן טבעי, דיסציפלינת ניהול הידע מושפעת מאד מההתפתחויות הדרמטיות בתחום הבינה המלאכותית בכלל ובתחום ה NLP בפרט. שימוש כלים אלו מאפשר קפיצת מדרגה בצריכת תוכן כמו גם בהבנתו וביצירתו. ההשפעות תהיינה בכל תחום- החל מעולמות השירות, דרך המו״פ, ועד ניהול בכלל, וכמעט כל מה שבין לבין. העתיד הוא ורוד. והוא קרוב. מאד.
מקורות:
wikipedia