Vokenization: ભાષા કે જે AI જોઈ શકે છે

• લેખક:
• લેખક નામ

  ક્વોન્ટમરુન અગમચેતી
• 9 શકે છે, 2023

નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) સિસ્ટમ્સને શબ્દોને સમજીને અને સેન્ટિમેન્ટ સાથેના સંદર્ભને મેચ કરીને માનવ વાણી શીખવા માટે સક્ષમ કરી છે. એકમાત્ર નુકસાન એ છે કે આ NLP સિસ્ટમો સંપૂર્ણ રીતે ટેક્સ્ટ-આધારિત છે. વોકેનાઇઝેશન એ બધું બદલવાનું છે.

વોકેનાઇઝેશન સંદર્ભ

બે ટેક્સ્ટ-આધારિત મશીન લર્નિંગ (ML) પ્રોગ્રામ્સનો ઉપયોગ ઘણીવાર AI ને માનવ ભાષાની પ્રક્રિયા કરવા અને સમજવા માટે તાલીમ આપવા માટે થાય છે: OpenAI નું જનરેટિવ પ્રી-ટ્રેઇન્ડ ટ્રાન્સફોર્મર 3 (GPT-3) અને Googleનું BERT (ટ્રાન્સફોર્મર્સમાંથી બાયડાયરેક્શનલ એન્કોડર રિપ્રેઝન્ટેશન). AI પરિભાષામાં, NLP તાલીમમાં વપરાતા શબ્દોને ટોકન્સ કહેવામાં આવે છે. યુનિવર્સિટી ઓફ નોર્થ કેરોલિના (UNC) ના સંશોધકોએ અવલોકન કર્યું કે ટેક્સ્ટ-આધારિત તાલીમ કાર્યક્રમો મર્યાદિત છે કારણ કે તેઓ "જોઈ શકતા નથી" એટલે કે તેઓ દ્રશ્ય માહિતી અને સંચારને મેળવી શકતા નથી. 

ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ વ્યક્તિ GPT-3 ને પૂછે કે ઘેટાંનો રંગ શું છે, તો સિસ્ટમ સ્પષ્ટપણે સફેદ હોવા છતાં પણ "કાળો" જવાબ આપશે. આ પ્રતિભાવ એટલા માટે છે કારણ કે ટેક્સ્ટ-આધારિત સિસ્ટમ સાચા રંગને ઓળખવાને બદલે તેને "બ્લેક શીપ" શબ્દ સાથે જોડશે. ટોકન્સ (વોકન) સાથે વિઝ્યુઅલનો સમાવેશ કરીને, એઆઈ સિસ્ટમ્સ શરતોની સર્વગ્રાહી સમજણ મેળવી શકે છે. વોકનાઇઝેશન વોકન્સને સ્વ-નિરીક્ષણ NLP સિસ્ટમમાં એકીકૃત કરે છે, જેનાથી તેઓ "સામાન્ય જ્ઞાન" વિકસાવી શકે છે.

લેંગ્વેજ મોડલ અને કોમ્પ્યુટર વિઝનને એકીકૃત કરવું એ નવો ખ્યાલ નથી, અને તે AI સંશોધનમાં ઝડપથી વિસ્તરતું ક્ષેત્ર છે. આ બે પ્રકારના AI નું સંયોજન તેમની વ્યક્તિગત શક્તિઓનો લાભ લે છે. GPT-3 જેવા ભાષાના મોડલને અસુરક્ષિત શિક્ષણ દ્વારા પ્રશિક્ષિત કરવામાં આવે છે, જે તેમને સરળતાથી સ્કેલ કરવાની મંજૂરી આપે છે. તેનાથી વિપરિત, ઓબ્જેક્ટ રેકગ્નિશન સિસ્ટમ્સ જેવા ઇમેજ મોડલ્સ વાસ્તવિકતામાંથી સીધું શીખી શકે છે અને ટેક્સ્ટ દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવેલ એબ્સ્ટ્રેક્શન પર આધાર રાખતા નથી. ઉદાહરણ તરીકે, ઇમેજ મૉડલ ચિત્રને જોઈને ઓળખી શકે છે કે ઘેટું સફેદ છે.

વિક્ષેપકારક અસર

વોકેનાઇઝેશનની પ્રક્રિયા એકદમ સીધી છે. વોકન્સ ભાષા ટોકન્સને અનુરૂપ અથવા સંબંધિત છબીઓ સોંપીને બનાવવામાં આવે છે. તે પછી, અલ્ગોરિધમ્સ (વોકેનાઇઝર) ને દેખરેખ વિનાના શિક્ષણ (કોઈ સ્પષ્ટ પરિમાણો/નિયમો નથી) દ્વારા વોકન્સ જનરેટ કરવા માટે રચાયેલ છે. વોકેનાઇઝેશન દ્વારા પ્રશિક્ષિત કોમન સેન્સ AI વધુ સારી રીતે વાતચીત કરી શકે છે અને સમસ્યાઓનું નિરાકરણ લાવી શકે છે કારણ કે તેમની પાસે સંદર્ભની વધુ ઊંડાણપૂર્વકની સમજ છે. આ અભિગમ અનોખો છે કારણ કે તે માત્ર ભાષાના ટોકન્સની આગાહી કરે છે પરંતુ ઇમેજ ટોકન્સની પણ આગાહી કરે છે, જે કંઈક એવું છે જે પરંપરાગત BERT મોડલ્સ કરી શકતા નથી.

ઉદાહરણ તરીકે, રોબોટિક સહાયકો છબીઓને ઓળખી શકશે અને પ્રક્રિયાઓને વધુ સારી રીતે નેવિગેટ કરી શકશે કારણ કે તેઓ તેમના માટે શું જરૂરી છે તે "જોઈ" શકે છે. સામગ્રી લખવા માટે પ્રશિક્ષિત આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સિસ્ટમ્સ અસંબંધિત વાક્યોને બદલે, વધુ સારી રીતે વહેતા વિચારો સાથે, વધુ માનવીય લાગે તેવા લેખો તૈયાર કરવામાં સક્ષમ હશે. NLP એપ્લીકેશનની વિશાળ પહોંચને ધ્યાનમાં રાખીને, વોકનાઇઝેશન વધુ સારી કામગીરી બજાવતા ચેટબોટ્સ, વર્ચ્યુઅલ આસિસ્ટન્ટ્સ, ઓનલાઈન મેડિકલ ડાયગ્નોસિસ, ડિજિટલ ટ્રાન્સલેટર અને વધુ તરફ દોરી શકે છે.

વધુમાં, દ્રષ્ટિ અને ભાષા શીખવાનું સંયોજન તબીબી ઇમેજિંગ એપ્લિકેશન્સમાં લોકપ્રિયતા મેળવી રહ્યું છે, ખાસ કરીને સ્વચાલિત તબીબી છબી નિદાન માટે. ઉદાહરણ તરીકે, કેટલાક સંશોધકો આ અભિગમ સાથે રેડીયોગ્રાફ ઈમેજીસ પર ટેક્સ્ટ વર્ણનો સાથે પ્રયોગ કરી રહ્યા છે, જ્યાં સિમેન્ટીક સેગ્મેન્ટેશન સમય માંગી શકે છે. વોકેનાઇઝેશન ટેકનિક આ રજૂઆતોને વધારી શકે છે અને ટેક્સ્ટ માહિતીનો ઉપયોગ કરીને સ્વચાલિત તબીબી ઇમેજિંગને સુધારી શકે છે.

વોકેનાઇઝેશન માટેની અરજીઓ

વોકેનાઇઝેશન માટેની કેટલીક અરજીઓમાં આનો સમાવેશ થઈ શકે છે:

• સાહજિક ચેટબોટ્સ કે જે સ્ક્રીનશોટ, ચિત્રો અને વેબસાઇટ સામગ્રી પર પ્રક્રિયા કરી શકે છે. ગ્રાહક સપોર્ટ ચેટબોટ્સ, ખાસ કરીને, ઉત્પાદનો અને સેવાઓની ચોક્કસ ભલામણ કરવામાં સક્ષમ હોઈ શકે છે.
• ડિજિટલ અનુવાદકો કે જે છબીઓ અને વિડિયો પર પ્રક્રિયા કરી શકે છે અને સાંસ્કૃતિક અને પરિસ્થિતિગત સંદર્ભને ધ્યાનમાં લેતા સચોટ અનુવાદ પ્રદાન કરી શકે છે.
• સોશિયલ મીડિયા બોટ સ્કેનર્સ છબીઓ, કૅપ્શન્સ અને ટિપ્પણીઓને મર્જ કરીને વધુ સર્વગ્રાહી ભાવના વિશ્લેષણ કરવા સક્ષમ છે. આ એપ્લિકેશન સામગ્રીના મધ્યસ્થતામાં ઉપયોગી થઈ શકે છે જેમાં હાનિકારક છબીઓનું વિશ્લેષણ જરૂરી છે.
• કમ્પ્યુટર વિઝન અને એનએલપી મશીન લર્નિંગ એન્જિનિયરો અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકો માટે રોજગારની તકોમાં વધારો.
• સ્ટાર્ટઅપ્સ આ AI સિસ્ટમ્સનું વ્યાપારીકરણ કરવા અથવા વ્યવસાયો માટે કસ્ટમાઇઝ્ડ સોલ્યુશન્સ પ્રદાન કરવા માટે નિર્માણ કરે છે.

ટિપ્પણી કરવા માટેના પ્રશ્નો

• તમે કેવી રીતે વિચારો છો કે આપણે રોબોટ્સ સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરીએ છીએ તે વોકેનાઇઝેશન બદલાશે?
• અમે કેવી રીતે વ્યવસાય ચલાવીએ છીએ અને અમારા ગેજેટ્સ (સ્માર્ટફોન અને સ્માર્ટ ઉપકરણો) સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરીએ છીએ તે વોકેનાઇઝેશન કેવી રીતે બદલી શકે છે?