Große Sprachmodelle besitzen ein immenses Transformationspotenzial. Sogenannte Foundation-Modelle können mittlerweile nicht nur die Bedeutung von Texten und Bildern erfassen und selbst erzeugen, sondern sind auch auf Videos anwendbar.
In diesem Beitrag zeigt Autor Eduardo Brito wie die Klassifizierung von Artikeln in Online-Shops automatisiert werden kann und präsentiert anhand eines Anwendungsbeispiels eine ressourcenschonende Lösung.
In das Erstellen von Finanzberichten investiert ein Unternehmen viele Arbeitsstunden und viel Geld. ART ist ein neues Verfahren, mit dem es möglich sein soll, strukturierte Tabellendaten aus Finanzberichten in Text umzuwandeln.
Bisher erstellen Sprachmodell-basierte Bewertungen von Chatbots nur einen Score über die Gesamtqualität, ohne beispielsweise den Zusammenhang des Dialogs zu beachten. Mit Modellen, die auf GLUE-Aufgaben trainiert sind, hat das ein Ende.
Dialogsysteme sind in Sprachassistenten wie Siri oder Alexa oder in Chatbots auf Social-Media-Plattformen weit verbreitet. Aber woher weiß man, dass der eigens entwickelte Chatbot tatsächlich funktioniert?
BERT ermöglicht es viele Probleme der Interpretation natürlicher Sprache zu lösen. Dieser Beitrag erläutert detailliert die Architektur, die Eigenschaften und Funktionsweise des von Google entwickelten Modells.
Der Sinngehalt von Worten lässt sich durch numerische Vektoren darstellen, die auch die Nachbarschaftsworte einbeziehen. Dadurch lassen sich syntaktische und semantische Zusammenhänge der Sprache erfassen und zur Interpretation von Bedeutungen verwenden.
