Buckets:

hf-doc-build
/

doc-dev

Files

xet

hf-doc-build/doc-dev / course /pr_1069 /rum /chapter1 /2.html

rtrm

22 days ago

download

raw

13.9 kB

	<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"Procesarea limbajului natural","local":"procesarea-limbajului-natural","sections":[{"title":"Ce este NLP?","local":"ce-este-nlp","sections":[],"depth":2},{"title":"Ascensiunea a Large Language Models (LLM-uri)","local":"rise-of-llms","sections":[],"depth":2},{"title":"De ce este o provocare?","local":"de-ce-este-o-provocare","sections":[],"depth":2}],"depth":1}">
	<link href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/assets/0.e3b0c442.css" rel="modulepreload">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/entry/start.1de7c3d2.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/scheduler.37c15a92.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/singletons.e13b7dfd.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/index.18351ede.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/paths.e130b7b0.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/entry/app.1f82014c.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/index.2bf4358c.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/nodes/0.3c83e1ab.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/each.e59479a4.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/nodes/5.bc599f1e.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"Procesarea limbajului natural","local":"procesarea-limbajului-natural","sections":[{"title":"Ce este NLP?","local":"ce-este-nlp","sections":[],"depth":2},{"title":"Ascensiunea a Large Language Models (LLM-uri)","local":"rise-of-llms","sections":[],"depth":2},{"title":"De ce este o provocare?","local":"de-ce-este-o-provocare","sections":[],"depth":2}],"depth":1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END --> <p></p> <h1 class="relative group"><a id="procesarea-limbajului-natural" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#procesarea-limbajului-natural"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>Procesarea limbajului natural</span></h1> <div class="flex space-x-1 absolute z-10 right-0 top-0"><a href="https://discuss.huggingface.co/t/chapter-1-questions" target="_blank"><img alt="Ask a Question" class="!m-0" src="https://img.shields.io/badge/Ask%20a%20question-ffcb4c.svg?logo=data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciIHZpZXdCb3g9IjAgLTEgMTA0IDEwNiI+PGRlZnM+PHN0eWxlPi5jbHMtMXtmaWxsOiMyMzFmMjA7fS5jbHMtMntmaWxsOiNmZmY5YWU7fS5jbHMtM3tmaWxsOiMwMGFlZWY7fS5jbHMtNHtmaWxsOiMwMGE5NGY7fS5jbHMtNXtmaWxsOiNmMTVkMjI7fS5jbHMtNntmaWxsOiNlMzFiMjM7fTwvc3R5bGU+PC9kZWZzPjx0aXRsZT5EaXNjb3Vyc2VfbG9nbzwvdGl0bGU+PGcgaWQ9IkxheWVyXzIiPjxnIGlkPSJMYXllcl8zIj48cGF0aCBjbGFzcz0iY2xzLTEiIGQ9Ik01MS44NywwQzIzLjcxLDAsMCwyMi44MywwLDUxYzAsLjkxLDAsNTIuODEsMCw1Mi44MWw1MS44Ni0uMDVjMjguMTYsMCw1MS0yMy43MSw1MS01MS44N1M4MCwwLDUxLjg3LDBaIi8+PHBhdGggY2xhc3M9ImNscy0yIiBkPSJNNTIuMzcsMTkuNzRBMzEuNjIsMzEuNjIsMCwwLDAsMjQuNTgsNjYuNDFsLTUuNzIsMTguNEwzOS40LDgwLjE3YTMxLjYxLDMxLjYxLDAsMSwwLDEzLTYwLjQzWiIvPjxwYXRoIGNsYXNzPSJjbHMtMyIgZD0iTTc3LjQ1LDMyLjEyYTMxLjYsMzEuNiwwLDAsMS0zOC4wNSw0OEwxOC44Niw4NC44MmwyMC45MS0yLjQ3QTMxLjYsMzEuNiwwLDAsMCw3Ny40NSwzMi4xMloiLz48cGF0aCBjbGFzcz0iY2xzLTQiIGQ9Ik03MS42MywyNi4yOUEzMS42LDMxLjYsMCwwLDEsMzguOCw3OEwxOC44Niw4NC44MiwzOS40LDgwLjE3QTMxLjYsMzEuNiwwLDAsMCw3MS42MywyNi4yOVoiLz48cGF0aCBjbGFzcz0iY2xzLTUiIGQ9Ik0yNi40Nyw2Ny4xMWEzMS42MSwzMS42MSwwLDAsMSw1MS0zNUEzMS42MSwzMS42MSwwLDAsMCwyNC41OCw2Ni40MWwtNS43MiwxOC40WiIvPjxwYXRoIGNsYXNzPSJjbHMtNiIgZD0iTTI0LjU4LDY2LjQxQTMxLjYxLDMxLjYxLDAsMCwxLDcxLjYzLDI2LjI5YTMxLjYxLDMxLjYxLDAsMCwwLTQ5LDM5LjYzbC0zLjc2LDE4LjlaIi8+PC9nPjwvZz48L3N2Zz4="></a> </div> <p data-svelte-h="svelte-fmbegq">Înainte de a trece la modelele Transformer, haideți să facem o prezentare scurtă despre ce este procesarea limbajului natural și de ce ne interesează.</p> <h2 class="relative group"><a id="ce-este-nlp" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#ce-este-nlp"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>Ce este NLP?</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-8sq7wi">NLP este un domeniu al lingvisticii și al învățării automate axat pe înțelegerea a tot ceea ce este legat de limbajul uman. Scopul sarcinilor NLP nu este doar înțelegerea individuală a cuvintelor, ci și capacitatea de a înțelege contextul acelor cuvinte.</p> <p data-svelte-h="svelte-wl0akb">În continuare urmează o listă a sarcinilor obișnuite de NLP, cu câteva exemple pentru fiecare:</p> <ul data-svelte-h="svelte-11rvr2i"><li><strong>Clasificarea propozițiilor întregi</strong>: Determinarea caracterului unei recenzii, detectarea dacă un e-mail este spam, determinarea dacă o propoziție este corectă gramatical sau dacă două propoziții sunt legate logic sau nu</li> <li><strong>Clasificarea fiecărui cuvânt dintr-o propoziție</strong>: Identificarea componentelor gramaticale ale unei propoziții (substantiv, verb, adjectiv) sau a entităților nominalizate (persoană, locație, organizație)</li> <li><strong>Generarea conținutului de text</strong>: Completarea unui prompt cu text generat automat, completarea spațiilor goale dintr-un text cu cuvinte mascate</li> <li><strong>Extragerea unui răspuns dintr-un text</strong>: Având o întrebare și un context, se extrage răspunsul la întrebare pe baza informațiilor furnizate în context</li> <li><strong>Generarea unei propoziții noi dintr-un text de intrare</strong>: Traducerea unui text într-o altă limbă, rezumarea textului</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-o1yxna">NLP nu se limitează însă la textul scris. De asemenea, NLP abordează provocări complexe în domeniul recunoașterii vorbirii și al viziunii computerizate, cum ar fi generarea unei transcrieri a unui fragment audio sau a unei descrieri a unei imagini.</p> <h2 class="relative group"><a id="rise-of-llms" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#rise-of-llms"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>Ascensiunea a Large Language Models (LLM-uri)</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-t2pbhi">În ultimii ani, domeniul NLP a fost revoluționat de Large Language Models (LLM-uri). Aceste modele, care includ arhitecturi precum GPT (Generative Pre-trained Transformer) și <a href="https://huggingface.co/meta-llama" rel="nofollow">Llama</a>, au transformat ceea ce este posibil în procesarea limbajului.</p> <p data-svelte-h="svelte-1xugikh">LLM-urile se caracterizează prin:</p> <ul data-svelte-h="svelte-7j2qxw"><li><strong>Mărime</strong>: Conțin milioane, miliarde sau chiar sute de miliarde de parametri</li> <li><strong>Capacități generale</strong>: Pot realiza multiple sarcini fără antrenament specific pentru fiecare sarcină</li> <li><strong>Învățare în context</strong>: Pot învăța din exemplele oferite în prompt</li> <li><strong>Abilități emergente</strong>: Pe măsură ce aceste modele cresc în dimensiune, demonstrează capacități care nu au fost programate sau anticipate în mod explicit</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-1lmscm4">Apariția LLM-urilor a schimbat paradigma de la construirea unor modele specializate pentru sarcini NLP specifice la utilizarea unui singur model mare care poate fi direcționat prin prompturi sau ajustat pentru a aborda o gamă largă de sarcini lingvistice. Acest lucru a făcut procesarea sofisticată a limbajului mai accesibilă, dar a introdus și noi provocări în domenii precum eficiența, etica și implementarea.</p> <h2 class="relative group"><a id="de-ce-este-o-provocare" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#de-ce-este-o-provocare"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>De ce este o provocare?</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-1p2hnvv">Computerele nu procesează informațiile în același mod ca oamenii. De exemplu, atunci când citim propoziția „Mi-e foame”, îi putem înțelege cu ușurință semnificația. În mod similar, având în vedere două propoziții precum „Mi-e foame” și „Sunt trist”, suntem capabili să determinăm cu ușurință cât de asemănătoare sunt acestea. Pentru modelele de învățare automată (ML), astfel de sarcini sunt mai dificile. Textul trebuie prelucrat într-un mod care să permită modelului să învețe din conținutul său. Și deoarece limbajul este complex, trebuie să ne gândim cu atenție la modul optim de a realiza această procesare. Au fost efectuate numeroase cercetări cu privire la modul de reprezentare a textului și vom analiza câteva metode în capitolul următor.</p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/rum/chapter1/2.mdx" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1"><</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">></span> <span data-svelte-h="svelte-1dajgef"><span class="underline ml-1.5">Update</span> on GitHub</span></a> <p></p>

	<script>
	{
	__sveltekit_1ftlxhy = {
	assets: "/docs/course/pr_1069/rum",
	base: "/docs/course/pr_1069/rum",
	env: {}
	};

	const element = document.currentScript.parentElement;

	const data = [null,null];

	Promise.all([
	import("/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/entry/start.1de7c3d2.js"),
	import("/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/entry/app.1f82014c.js")
	]).then(([kit, app]) => {
	kit.start(app, element, {
	node_ids: [0, 5],
	data,
	form: null,
	error: null
	});
	});
	}
	</script>

Xet Storage Details

Size:: 13.9 kB
Xet hash:: 633d0127432ddbedff039c02ca250763ca1f45fe3405bad763dcf14be147faaa

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.