מהו עיבוד שפה טבעית (NLP)?

כפי שהמדע הבדיוני כבר חזה מזמן, אנו בני האדם מרגישים יותר ויותר בנוח לדבר עם המחשבים שלנו. מודלי השפה הגדולים של היום, או LLM בקיצור, וסוכני בינה מלאכותית הם זינוק גדול בכיוון זה - ויכולות ההתבטאות של שניהם מתאפשרות הודות לתחום עיבוד השפה הטבעית, או NLP. בכל פעם שאתם מכתיבים הודעה לטלפון שלכם, מקלידים שאלת חיפוש מבולגנת או מבקשים מבינה מלאכותית לסכם מסמך - טכניקות וטכנולוגיות עיבוד שפה טבעית תמיד שם. הן מבינות כל מה שתאמרו ויוצרות תגובות בסוג השפה שתשתמש כדי לשוחח עם השכן שלכם בבית ליד. זו התפתחות ששווה לחקור.

מה זה NLP?

עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא ענף של בינה מלאכותית המאפשר למחשבים להבין, ליצור ולהשתמש בשפה האנושית. עיבוד שפה טבעית חל על דיבור וטקסט כתוב וניתן להשתמש בו בכל השפות האנושיות. חלק מהטכנולוגיות והשיטות לעיבוד שפה טבעית שהיו קיימות כבר עשרות שנים ראו לאחרונה שיפורים משמעותיים, ובשנים האחרונות, מודלי שפה גדולים פופולריים, התלויים בטכניקות עיבוד שפה טבעית, הביאו אותן לשימוש רחב יותר. והשילוב של מודלי שפה גדולים בתהליכי עבודה מורכבים יותר - בצורת סוכני בינה מלאכותית - צפוי להגדיל את השימוש בעיבוד שפה טבעית בחיי היום-יום.

הגדרה וסקירה

מודלי שפה גדולים של היום מגיעים מהתחום המדעי של בלשנות חישובית, או CL, שבו חוקרים את המידול החישובי של השפה האנושית, ואילו עיבוד שפה טבעית הוא תחום החקר ההנדסי שעוסק בבניית שיטות חישוביות שעוזרות למחשבים להבין, ליצור ולהשתמש בשפה האנושית. פריצות דרך משמעותיות בעשור האחרון התאפשרו בזכות למידת מכונה, ענף של בינה מלאכותית המפתח מערכות שלומדות לפי דוגמאות. פיתוחים של השנים האחרונות אפשרו ללמידת מכונה להבין דפוסים מורכבים מאוד במערכי נתונים גדולים, מה שהופך אותה למתאימה ביותר ללמידת המורכבויות שבשפה.

מפתחים המשלבים עיבוד שפה טבעית ביישומים מנצלים את שני הענפים העיקריים של עיבוד שפה טבעית - האחד מתמקד בהבנת השפה והשני בהפקת תגובות חדשות לפניות. הבנת שפה טבעית, או NLU, נועדה למשימות כגון ניתוח סנטימנטים, זיהוי ישויות וחילוץ ביטויי מפתח. משימות אלה דורשות מיישומי עיבוד שפה טבעית לנתח טקסט או דיבור כדי להבין מה נאמר, ואילו יצירת שפה טבעית, או NLG, יוצרת תשובות, תרגומים וסיכומים המבוססים על הבנת הסנטימנטים והפרטים בשפה האנושית שניתנו לה. המספר ההולך וגדל של מודלי שפה גדולים הזמינים מספקי ענן או מאתרי קוד פתוח, כמו Hugging Face, משלבים הן הבנה והן יצירה של שפה טבעית בפעילות שלהם.

מדוע עיבוד שפה טבעית חשוב?

מודלי שפה גדולים שמשתפרים כל הזמן חוללו מהפך בעיבוד שפה טבעית בסיסי שזיהה את משמעות השאלה והגיב בתשובה נכונה מוכנה מראש - ממודל בסיסי זה הוא הפך לאיש שיח גמיש שאומן על כמויות אדירות של נתונים לשימוש כללי ברשתות עצביות מתוחכמות. כתוצאה מכך, מחשבים יכולים כעת להבין את המבנה והמשמעות של שפות אנושיות, מה שמאפשר למפתחים ולמשתמשי יישומים לנהל איתם שיחות מורכבות יותר. יש לכך השלכות בעסקים, ניתוחי נתונים, יחסי אנוש, שירות לקוחות, שירותי בריאות ועוד - עם הזמן נהיה קל יותר לחפש ולסכם נתונים ומסמכים, ולכן הם בעלי ערך רב יותר מאי פעם. להלן כמה דוגמאות לאופן השימוש בעיבוד שפה טבעית.

יישומים של עיבוד שפה טבעית

מכיוון שעיבוד שפה טבעית הוא תת-תחום של בינה מלאכותית ובלשנות חישובית שמתמקד במתן היכולת למחשבים להבין ולפרש שפה אנושית, יש לו מגוון רחב של יישומים. כל תרחיש שימוש שיכול להפיק תועלת ממחשבים המסוגלים לקרוא, לפרש ולהפיק משמעות מנתונים טקסטואליים, המחקים את האופן שבו אנשים מתקשרים, הוא תרחיש שימוש טוב. ראו את האפשרויות הספציפיות הבאות:

• אוטומציית משימות: צ'אטבוטים וסוכני בינה מלאכותית המשתמשים בעיבוד שפה טבעית יכולים לעבד משימות מורכבות ביותר בתחום אחריות כלשהו, כגון הנפקת חשבוניות, ניתוח נתונים או אבטחת סייבר. התוצאה היא סוג חדש של יעילות. לדוגמה, סוכן בינה מלאכותית ביישום ארגוני יוכל לחלץ באופן אוטומטי מידע רלוונטי מהצעת מחיר של ספק, נניח ממסמך PDF סרוק, ואז לתרגם אותו במידת הצורך וליצור בקשת רכש בתוך המערכת. יעילות זו מסייעת להפוך את תהליך הרכש לאוטומטי ויכולה גם לסייע בסימון אוטומטי של החשבונית הסופית של הספק לבדיקה של מנהל, במקרה שהמספרים הסופיים שונים.
• שיפור החיפוש: עיבוד שפה טבעית מסורתי מספק טכניקות רבות לשיפור החיפוש והאחזור של מילות מפתח מתאימות על ידי זיהוי מילים המבוססות על ההקשר. לדוגמה, למילה "תא" פירוש שונה בהקשרים ביו-רפואיים ולוגיסטיים. ארכיטקטורות עדכניות יותר שממנפות מאגרי מידע וקטורים משפרות במידה רבה את היכולת של עיבוד שפה טבעית להבין את המשמעות הסמנטית בשפה האנושית. תהליך השיבוץ הווקטורי מקצה ייצוגים מספריים למילים, ביטויים ומסמכים שלמים, ומאפשר לבצע משימות כגון חיפוש סמנטי, ניתוח סנטימנטים וניתוח דמיון מסמכים במהירות ובדיוק רב. חיפושים סמנטיים המונעים על ידי עיבוד שפה טבעית הם חלק מרכזי בשירותים נפוצים, כגון מערכות ההמלצות הנמצאות באתרים קמעונאיים או שירותי סטרימינג לבידור.
• ניתוח וארגון של אוספי מסמכים גדולים: טכניקות עיבוד שפה טבעית כגון קיבוץ באשכולות של מסמכים ומידול נושאים מפשטות את המשימה הגדולה של הבנת מגוון התוכן באוספי מסמכים גדולים, כגון דוחות ארגוניים, מאמרי חדשות או מסמכים מדעיים. לאחרונה, מספר גדל והולך של מודלי הטמעה קידמו רמה חדשה של אינטראקציה בשפה האנושית עם נתונים ומסמכים. עבודה בארכיטקטורת יצירה מועצמת ע"י שליפה (RAG) מאפשרת ליישומים עם עיבוד שפה טבעית לאפשר סקירת מידע במאגרי מסמכים באמצעות מנחים בשפה אנושית, במקום להשתמש ב-SQL או בשפות קוד אחרות.
• ניתוח נתוני רשתות חברתיות: עיבוד שפה טבעית יכול לנתח ביקורות ותגובות של לקוחות ברשתות החברתיות כדי להבין טוב יותר כמויות עצומות של מידע. ניתוח סנטימנטים מזהה תגובות חיוביות ושליליות בזרם התגובות ברשתות החברתיות, ובכך הוא מספק מדד ישיר לסנטימנט הלקוחות בזמן אמת. בהמשך הדרך, ניתוח זה יכול להשתלם משמעותית, למשל בשיפור שביעות רצון הלקוחות ועסקאות חוזרות.
• תובנות על השוק: עיבוד שפה טבעית יכול לעזור לנתח את השפה של לקוחות העסק, וכך יהיה לו מושג טוב יותר לגבי מה הם רוצים ואיך לתקשר איתם. לדוגמה, ניתוח סנטימנטים יכול לזהות את ההיבטים או המוצרים הספציפיים שהוזכרו ברשתות החברתיות (למשל, "המקלדת נהדרת, אבל המסך כהה מדי"), ובכך לספק מידע ישיר שניתן לפעול בעזרתו עבור עיצוב מוצרים ושיווק.
• הנחיית תוכן: אם לעסק שלכם יש רשתות חברתיות פעילות, עיבוד שפה טבעית יכול לעזור למנחים לעקוב אחר מה שנאמר ברשתות ולהגיב, מה שמאפשר למנחים לשמור על איכות ואדיבות על ידי ניתוח לא רק של המילים, אלא גם של הנימה והכוונה של התגובות. ניתוח תוכן זה יכול לשמש כתחליף לדירוג לקוחות נפוץ ולסימון מערכות.

כיצד עיבוד שפה טבעית עובד?

מודלים של עיבוד שפה טבעית משתמשים לרוב ברשתות עצביות כדי ללמוד דפוסים וייצוגים מנתוני אימון של טקסטים. ניתן לאמן מודלי עיבוד שפה טבעית על מערכי נתונים גדולים כדי לבצע משימות כמו ניתוח סנטימנטים, זיהוי ישויות, תרגום מכונה וסיכום טקסט. במסגרת עיבוד שפה טבעית, מודלי שפה גדולים לומדים לבצע תחזיות או ליצור טקסט על סמך הדפוסים והמאפיינים שחולצו מנתוני הקלט.

מטרת עיבוד שפה טבעית היא לגשר על הפער בין תקשורת אנושית להבנת המחשב, מה שמאפשר למכונות לבצע משימות שדורשות הבנת שפה טבעית. להלן כמה תחומים ספציפיים שיש להביא בחשבון.

• בלשנות חישובית: בלשנות חישובית היא תחום מחקר המשתמש בשילוב של מדעי מחשב, בינה מלאכותית ובלשנות כדי לפתח מודלי בינה מלאכותית שיכולים לעבד חלקים שונים בשפה האנושית. התוצאה היא שיטות חישוביות לניתוח ושימוש בטקסט ושפה מדוברת. בלשנות חישובית כרוכה במחקר של תחביר וניתוח דקדוק, ניתוח סמנטי וניתוח שיח. היישום של מחקר זה מניב את יכולות עיבוד השפה הטבעית שאנו רואים כבר בתרגום מכונה, זיהוי דיבור, ניתוח סנטימנטים ויצירת שפות.
• למידת מכונה בעיבוד שפה טבעית: מכיוון שמודלים של בינה מלאכותית לומדים לבצע משימות מבוססות שפה שונות על ידי ניתוח מערכי נתוני האימון הגדולים המספקים את הבסיס להבנת השפה, עיבוד שפה טבעית מודרני דורש למידת מכונה או ML. התוצאה בעיבוד שפה טבעית היא מודל למידת מכונה שמבצע משימת יעד כלשהי, כמו ניתוח סנטימנטים, זיהוי ישויות או יצירת שפה.
  
  לדוגמה, נתוני אימון לניתוח סנטימנטים כוללים משפטים שתויגו עם הסנטימנט שלהם - חיובי, שלילי או ניטרלי. אלגוריתם למידת מכונה קורא מערך נתונים זה ומפיק מודל שלוקח משפטים כקלט ומחזיר את הסנטימנטים שלהם כפלט. מודל סיווג המסמך המתקבל יכול לקבוע במהירות אם תוכן המסמך חיובי, ניטרלי או שלילי ובאיזה נושא הוא דן, למשל בספורט, בכספים או בפוליטיקה. באופן דומה, מודל למידת מכונה עשוי להיות מאומן לזהות ולסווג ישויות במסמך, כגון שמות, מקומות ותאריכים.
• עיבוד שפה טבעית בלמידה עמוקה: למידה עמוקה היא למידת מכונה המשתמשת במודלים של רשת עצבית עמוקה. לרשת עצבית עמוקה יש מספר שכבות של צמתים מחוברים, או עצבים, המאפשרים למודל ללמוד דפוסים מורכבים מאוד מנתוני האימון שלו. למידה עמוקה בשילוב עם מערכי נתוני אימון גדולים יכולה לשפר את הביצועים במשימות עיבוד שפה טבעית, כגון תרגום מכונה, ניתוח סנטימנטים וזיהוי דיבור.
• למידת העברה: למידת העברה, המכונה לעיתים קרובות כוונון עדין של מודל בינה מלאכותית, כרוכה בהתאמת מודל שפה גדול יסודי ומתוחכם למשימה ספציפית באמצעות מערך נתונים קטן יותר וספציפי למשימה. מודלי שפה גדולים יסודיים אלה מגיעים עם הבנה חזקה של השפה וידע כללי עצום שניתן לכוונן כדי להתאים לניואנסים של משימה חדשה. בעיבוד שפה טבעית, ארגון יכול להשתמש בלמידת העברה כדי לעזור למודל בינה מלאכותית לשפר את הדיוק שלו בניב מקומי או כדי לעבוד בתעשייה עם ניב ענפי משלה, כמו מדעי הרפואה.

שלבי היישום של עיבוד שפה טבעית

השלבים הנפוצים ליישום עיבוד שפה טבעיות הם:

1. איסוף והכנה של נתוני טקסט: אספו נתוני טקסט ממקורות שונים, כגון רשתות חברתיות, מסמכים או תוכן אינטרנטי, ולאחר מכן עבדו אותם מראש בתבנית שמתאימה לניתוח על ידי מכונות.

2. שליפת תכונות וייצוג: המירו את הטקסט שעובד מראש לתבנית מספרית שמודלי למידת מכונה יכולים להבין. הטכניקות המתקדמות ביותר כוללות המרת מקטעי מילים וטקסט לשיבוצים וקטוריים.

3. בחירה ואימון של מודל: בחרו מודל עיבוד שפה טבעית מתאים המבוסס על המשימה שברצונכם לבצע, כגון ניתוח סנטימנטים או סיווג טקסט, ולאחר מכן אמנו אותו על מערך הנתונים המוכן שלכם, וערוכו היפר-פרמטרים כדי למטב את הביצועים והדיוק.

4. הערכה ופריסה של המודל שלכם: העריכו את הדיוק והרגישות של עיבוד השפה הטבעית, והאם הוא יכול להכליל היטב כשמוצגים בפניו נתונים חדשים. ברגע שתהיו שבעי רצון, פרסו את המודל בסביבת ייצור כדי לעבד ולנתח נתוני טקסט בהגדרות העולם האמיתי.

טכניקות ומשימות מפתח של עיבוד שפה טבעית

עיבוד שפה טבעית משתמש בבינה מלאכותית כדי להקל על אינטראקציות מדוברות בין מכונות ואנשים. זה כרוך במגוון של טכניקות ומשימות כדי להשיג זאת.

• טכניקות עיבוד מקדים: בעיבוד שפה טבעית, ניקוי והכנת נתוני טקסט לניתוח היו חיוניים באופן מסורתי. טכניקות אלה כוללות טוקניזציה, שמפצלת טקסט גולמי – למשל משפט או מסמך – לרצף של אסימונים, כגון מילים או יחידות משנה של מילים. טוקניזציה היא לרוב השלב הראשון בצינור עיבוד NLP. חיפוש מורפולוגי ולמטיזציה מצמצמים את המילים לצורת הבסיס או השורש שלהן. למשל, revisited מורכב מהתחילית -re, הבסיס visit והסיומת של זמן עבר ed-. והסרת מילות עצירה מסייעת לשפר את הביצועים ולחסוך בעיבוד על ידי הסרת מילים נפוצות שאינן נושאות משמעות רבה, בדרך כלל מילים קצרות ותדירות כגון a, the ו-an.
  
  שלבי עיבוד מקדים נוספים עשויים לכלול הסרת סימני פיסוק, טיפול בתווים מיוחדים ותיקון שגיאות איות. טכניקות אלה עוזרות להבטיח שהנתונים יהיו בפורמט עקבי ושימושי למשימות ליבה של עיבוד שפה טבעית.
• משימות ליבה של עיבוד שפה טבעית: משימות ליבה של עיבוד שפה טבעית התפתחו עם הזמן, אבל כולן תורמות להבנת המבנה והמשמעות של הטקסט ומשמשות בשילוב לעיתים קרובות לבניית מערכות עיבוד שפה טבעית מורכבות.
  
  משימות ליבה של עיבוד שפה טבעית מפרקות את השפה האנושית כך שמחשבים יוכלו לזהות, לחלץ מידע ולחקות אותה. משימות אלה כוללות תיוג חלק הדיבור (POS), המזהה את התפקיד הדקדוקי של כל מילה במשפט – למשל, שם עצם, פועל או תואר; ניתוח תחבירי כדי לזהות את כיצד המילים משתלבות ויוצרות ביטויים, פסוקיות ומשפטים שלמים; זיהוי ישויות, או NER, המזהה ומסווג אנשים, ארגונים ומיקומים; וניתוח סנטימנטים, הקובע את הטון הרגשי של חלק טקסט.
  
  לאחרונה, רשתות עצביות עמוקות הפכו לטכנולוגיה חדשנית עבור מודלי שפה גדולים, והחליפו גם את תיוג חלק הדיבור וגם את הניתוח התחבירי בשיבוצים וקטוריים המאפשרים להשתמש באופן גמיש ומדויק יותר בשפה האנושית.
• משימות עיבוד שפה טבעית מתקדמות: מודלי שפה גדולים מסתמכים על טכניקות מתקדמות של עיבוד שפה טבעית כדי לאפשר שיחות טבעיות וזורמות בין בני אדם למכונות. שיטות אלה יכולות לכלול תרגומים אוטומטיים משפה אחת לאחרת; סיכומי טקסט המספקים סיכומים תמציתיים של קטעי טקסט ארוכים; ומענה לשאלות, תהליך שבו נשלף מידע לעיתים קרובות לצורך ניסוח מחדש במסמך כדי לענות על שאלות ספציפיות לגבי הטקסט. יצירת השפה הטבעית הזו, או NLG, דורשת לעיתים קרובות מודלים מתוחכמים, מערכי נתונים גדולים, ובמקרים רבים תהליך כוונון עדין כדי לבצע משימות בתחומים ספציפיים, כגון רפואה או קמעונאות.

עיבוד שפה טבעית בענפים השונים

עיבוד שפה טבעית יכול לפשט ולהפוך מגוון רחב של תהליכים עסקיים לאוטומטיים, במיוחד תהליכים שכוללים כמויות גדולות של טקסט לא מובנה, כמו הודעות דוא"ל, סקרים ושיחות ברשתות החברתיות. באמצעות עיבוד שפה טבעית, עסקים יכולים לנתח את הנתונים שלהם טוב יותר וכך לקבל את ההחלטות הנכונות. הנה רק כמה דוגמאות לשימושים מעשיים ב-NLP.

• שירותי בריאות: כשמערכות שירותי הבריאות ברחבי העולם עוברות לרשומות בריאות אלקטרוניות, או EHR, הן צוברות כמויות עצומות של נתונים בלתי מובנים. עיבוד שפה טבעית יכול לנתח ולהפיק תובנות חדשות על רשומות שירותי הבריאות תוך כדי שהוא עוזר לאנשי מקצוע בסביבות קליניות דינמיות להוסיף ולעדכן רשומות, כמו סיכומים אחרי ביקור, ברשומות הבריאות האלקטרוניות ללא הקלדה.
• כספים: בתחום הכספים סוחרים משתמשים בטכנולוגיית עיבוד שפה טבעית כדי לכרות מידע באופן אוטומטי ממסמכים ארגוניים והשקות כדי לחלץ מידע רלוונטי לתיקי ההשקעות והחלטות המסחר שלהם.
• שירות לקוחות: חברות רבות משתמשות בעוזרים וירטואליים או בצ'אטבוטים כדי לעזור לענות על פניות בסיסיות של לקוחות ובקשות מידע, ולהעביר שאלות לבני אדם רק בעת הצורך. לאחרונה, מודלי שפה גדולים המחוברים לארכיטקטורות RAG הצליחו להתמודד עם רבות מהאינטראקציות המורכבות האלה.
• ביטוח: חברות ביטוח גדולות יכולות להשתמש בעיבוד שפה טבעית כדי לעבור על כל המסמכים והדוחות הקשורים לתביעות ולספק מידע על כיסוי במהירות רבה.

האתגרים והעתיד של עיבוד שפה טבעית

תחום עיבוד השפה הטבעית ראה התקדמות עצומה, אך הוא גם מתמודד עם אתגרים, כפי שנדון. בכל יום, ספקי טכנולוגיה וחוקרים פועלים כדי להפוך את מערכות עיבוד השפה הטבעית לחזקות, ניתנות להתאמה ומסוגלות להבנה וליצירה של שפה דמוית אדם. מאמצים אלה יניבו התקדמות משמעותית בתחומים כמו תרגום שפה, עוזרים וירטואליים וניתוח טקסט. בואו נבחן כמה אתגרים והזדמנויות ספציפיים.

אתגרים נוכחיים

התנהלות במורכבות ובעמימות של השפה האנושית, כולל הבנת הקשר, סרקזם וניואנסים בשפות ודיאלקטים שונים, אינה הישג זניח. מודלים של עיבוד שפה טבעית דורשים לעיתים קרובות כמויות עצומות של נתונים מתויגים לצורך אימון, משימות גוזלות זמן ליצירה ויקרות להשגה.

עם אילו אתגרים נוספים מתמודדים החוקרים?

• עלויות מחשוב: ככל שמודלי הבינה המלאכותית גדלים במידותיהם ובמורכבותם, העלויות עולות על סמך מספר מחזורי המחשוב הדרושים לביצוע משימות. אפילו עם החידושים האחרונים בלמידה באמצעות חיזוקים, שיכולים לצמצם את הזמן והעלות של משטרי האימון, עיבוד שפה טבעית עדיין יכול להיות יקר להפעלה בייצור. מהנדסי למידת מכונה בוחנים ארכיטקטורות יעילות יותר ומשתמשים בשיטות כמו צמצום מודלים וכימות נוסף על למידה באמצעות חיזוקים כדי להפחית את עלויות המחשוב.
• הטיית נתונים: בהתאם למערכי הנתונים המשמשים לאימון שלהם, למודלים של עיבוד שפה טבעית עשויה להיות נטייה ליצור טקסט שמוטה כלפי קבוצה מסוימת - בכך שהם מחקים את הסגנון או הדיאלקט המיוצגים במערך נתוני האימון. כדי להתגבר על כך, מאמנים חייבים להיות מודעים למצבים שבהם קבוצה דמוגרפית או הקשר מסוימים מיוצגים יתר על המידה במערך הנתונים, כדי שהם יוכלו להרחיב אותו בזני שפה מגוונים יותר. אלגוריתמים מודעים להטיות והגינות יכולים לעזור לכם לזהות הטיה אם אתם מאמנים מודלי שפה גדולים משלכם.
• יכולת פירוש: יכולת פירוש בעיבוד שפה טבעית היא היכולת להבין ולהסביר את הפלט של המודל. זה יכול להיות אתגר, במיוחד עם מודלי שפה גדולים מתקדמים, שבהם תהליכי העבודה הפנימיים מורכבים, ולמען האמת, גם אטומים. בסביבות שבהן הסבר תהליך ההסקה של המודל חשוב, כגון החלטות משפטיות, או כאלה הקשורות בבריאות וביטוח - יכולת פירוש היא חובה. כתוצאה מכך, יש מספר גדל והולך של אסטרטגיות כדי להפוך את פלט המודל לקל יותר לפירוש, כולל בעיקר למידה באמצעות חיזוקים, כמו גם רגרסיה לינארית, עצי החלטה ומגוון של טכניקות הנדסת תכונות.

מגמות עתידיות

העתיד של עיבוד שפה טבעית מתמקד בשיפור הבנת השפה ויצירתה תוך כדי הפיכת הטכנולוגיה לנגישה יותר ומועילה יותר עבור יישומים שונים. חוקרים פועלים לפיתוח אלגוריתמים יעילים יותר, לשיפור יכולות רב-לשוניות וליצירת מודלים שיכולים ללמוד עם נתונים פחות מתויגים.

מי שבוחן את עיבוד השפה הטבעית יכול להסתכל על מגמות אלה:

• התקדמות במודלי יסוד: מודלי יסוד, כמו Cohere, Llama, BERT ו-GPT, ממשיכים להתפתח ומספר המודלים הזמינים ממשיך לגדול. חלקם הופכים למתוחכמים ורב-תכליתיים יותר, ואילו אחרים מתמקדים בפשטות ובשימוש ממוקד, ובכך מאפשרים את השימוש בהם למגוון רחב של משימות עם מינימום אימון נוספף ועלויות מחשוב נמוכות יותר. מודלים גדולים נהיים רב-תכליתיים יותר על ידי שילוב נתונים רב-מודאליים, כולל טקסט, תמונות, וידאו ושמע. חפשו חידושים בעיצוב הארכיטקטורה והתשתית, כולל פיתוחים אחרונים בלמידה באמצעות חיזוקים, שיתאימו למורכבות ויתרחבו תחת בקרת עלויות.
• הבנה ויצירת משופרים: למרות שעיבוד שפה טבעית נמצא בשימוש כבר עשרות שנים, הוא ממשיך לעשות צעדי ענק בהבנת השפה וביצירתה, הודות לטכניקות שקולטות טוב יותר את הניואנסים בשפה, כולל הקשר, רגש וכוונה. חפשו מערכות עיבוד שפה טבעית כדי להמשיך להשתפר במשימות כמו תרגום מכונה, סיכום ושיחות בשפה טבעית עם בני אדם - במיוחד מכיוון שארכיטקטורות RAG וטכנולוגיות גרף ידע מביאות תוכן עשיר ומדויק יותר בהקשר ליישומים עסקיים בעולם האמיתי.

שפרו את עיבוד השפה הטבעית שלכם בעזרת Oracle GenAI

הידעתם ש-Oracle Cloud Infrastructure (OCI) מספקת לכם את כל מה שאתם צריכים כדי לשדרג ולשפר אפילו את יישומי עיבוד השפה הטבעית המתקדמים ביותר? שירות הבינה המלאכותית הגנרטיבית של OCI, לדוגמה, מציע שילוב פשוט עם מודלי שפה גדולים רב-תכליתיים - כמו מודל השליטה של Cohere או סדרת Llama בקוד פתוח של Meta - בשירות קל לשימוש. השתמשו בו לכוונון מודלים למגוון רחב של תרחישי שימוש בעיבוד שפה טבעית, כולל סיוע בכתיבה, סיכום, ניתוח ושיחה.

לגישה קלה עוד יותר למודל עיבוד השפה הטבעית העדכני ביותר לעסק שלכם, יישומי Oracle SaaS מציעים גישה מיידית לתוצאות הבינה המלאכותית בכל מקום שבו הן נדרשות - מבלי לצאת מסביבת התוכנה שבה אתם משתמשים מדי יום להפעלת העסק שלכם.

ככל שעיבוד שפה טבעית ממשיך להתפתח, יש לו פוטנציאל גדול יותר לחולל מהפכה באופן שבו אנחנו מתקשרים עם טכנולוגיה ומעבדים כמויות עצומות של מידע טקסטואלי.

שאלות נפוצות על עיבוד שפה טבעית (NLP)

כיצד עיבוד שפה טבעית יכול לשפר את שירות הלקוחות?

עיבוד שפה טבעית יכול לעזור לשפר את שירות הלקוחות במספר דרכים. הוא יכול לעבד זרם קבוע של פניות כתובות ובשיחה עם לקוחות, מה שמאפשר קבלת פתרון מהיר יותר לבעיות שלהם. הוא עושה זאת על ידי שימוש במודלי שפה גדולים מתוחכמים שמבינים את ההקשר ואת הניואנסים באינטראקציות עם לקוחות. באותו אופן, הוא יכול גם לעזור לנציגי שירות לקוחות אנושיים לתת שירות טוב יותר ללקוחות על ידי סיכומי שיחות והצעת משימות לביצוע לאחר שיחה.

מהם היתרונות של עיבוד שפה טבעית בניתוח עסקי?

עיבוד שפה טבעית מציע ניתוח עסקי עם תובנות לקבוצת משתמשים רחבה יותר. הוא עושה זאת בכך שהוא מאפשר לאנשי עסקים לחקור נתונים לא באמצעות שפות תכנות, כמו SQL, אלא באמצעות שיחות בשפה טבעית עם, למשל, סוכן בינה מלאכותית שיודע כיצד לגשת, להדר ולהציג נתונים ממסד הנתונים הארגוני של הארגון.

כיצד עיבוד שפה טבעית עוזר להפוך תהליכים עסקיים לאוטומטיים?

עיבוד שפה טבעית מסייע באוטומציה של תהליכים עסקיים על ידי הבנה ויצירת שפה. לדוגמה, יישום עיבוד שפה טבעית עשוי לקבל, להנפיק חשבוניות ולאתחל באופן אוטומטי תהליכי חיוב ומימוש, ולדרוש מעובד פשוט לבדוק ולאשר את הפעילות. קיצור תהליך זה יכול לחסוך זמן ומאמץ בכל עיבוד חשבונית.

כיצד עיבוד שפה טבעית ובינה מלאכותית יכולים לשפר את קבלת ההחלטות הארגונית יחד?

עיבוד שפה טבעית תלוי בלמידת מכונה ולעיתים קרובות במודלי יסוד מתוחכמים של בינה מלאכותית. כל העוצמה הזו של הבינה המלאכותית יכולה לעזור לקבל החלטות ארגוניות על ידי הבאת גמישות ונגישות לתהליך ניתוח הנתונים. לדוגמה, פלטפורמת ניתוח נתונים שיש בה עיבוד שפה טבעית עשויה להציע ממשק סוכנים המאפשר לאנשי עסקים לשאול שאלות על מסד הנתונים הארגוני באמצעות שפה טבעית. פלטפורמה זו משחררת את איש העסקים מלוח מחוונים מתוכנת מראש ויכולה להוביל ליצירתיות רבה יותר בחקירת הנתונים.