کیا NLG ماڈل منطق کو NLG کے علاوہ دیگر مقاصد کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جیسے تجارتی پیشن گوئی؟
نیچرل لینگویج جنریشن (NLG) ماڈلز کی تلاش ان کے روایتی دائرہ کار سے باہر کے مقاصد کے لیے، جیسے کہ تجارتی پیشن گوئی، مصنوعی ذہانت کی ایپلی کیشنز کا ایک دلچسپ تقطیع پیش کرتی ہے۔ NLG ماڈلز، جو عام طور پر سٹرکچرڈ ڈیٹا کو انسانی پڑھنے کے قابل متن میں تبدیل کرنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں، جدید ترین الگورتھم کا فائدہ اٹھاتے ہیں جن کو نظریاتی طور پر دوسرے ڈومینز میں ڈھال لیا جا سکتا ہے، بشمول مالیاتی پیشن گوئی۔ یہ امکان اس سے پیدا ہوتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں مزید اقدامات, قدرتی زبان کی نسل
نیورل مشین ٹرانسلیشن (NMT) میں کیا چیلنجز ہیں اور توجہ کے طریقہ کار اور ٹرانسفارمر ماڈلز چیٹ بوٹ میں ان پر قابو پانے میں کس طرح مدد کرتے ہیں؟
نیورل مشین ٹرانسلیشن (NMT) نے اعلیٰ معیار کے ترجمے تیار کرنے کے لیے گہری سیکھنے کی تکنیکوں کو بروئے کار لا کر زبان کے ترجمے کے شعبے میں انقلاب برپا کر دیا ہے۔ تاہم، NMT کو کئی چیلنجز بھی درپیش ہیں جن سے نمٹنے کی ضرورت ہے تاکہ اس کی کارکردگی کو بہتر بنایا جا سکے۔ NMT میں دو اہم چیلنجز طویل فاصلے تک انحصار کو سنبھالنا اور متعلقہ چیزوں پر توجہ مرکوز کرنے کی صلاحیت ہیں۔
دیگر ڈیٹا کی اقسام جیسے تصاویر اور ساختی ڈیٹا کے مقابلے قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے منفرد چیلنجز کیا ہیں؟
نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) دیگر ڈیٹا کی اقسام جیسے کہ تصاویر اور ساختی ڈیٹا کے مقابلے میں منفرد چیلنجز کا سامنا کرتی ہے۔ یہ چیلنجز انسانی زبان کی موروثی پیچیدگی اور تغیر کی وجہ سے پیدا ہوتے ہیں۔ اس جواب میں، ہم NLP میں درپیش مختلف رکاوٹوں کو تلاش کریں گے، بشمول ابہام، سیاق و سباق کی حساسیت، اور معیاری کاری کی کمی۔ میں سے ایک