Bu nima?
NLP injener – kim u?
Sunʼiy intellektni inson tilini tushunishga oʻrgatadigan mutaxassislar haqida gaplashamiz.
NLP (Natural Language Processing) yoki nutq bilan ishlash bu – sunʼiy intellektni takomillashtirishning yoʻnalishlaridan biri. Unda mashina modellariga inson nutqini tushunish va qayta ishlash oʻrgatiladi. Bunday modellarni ishlab chiqish va oʻqitish bilan maxsus mutaxassislar – NLP injenerlar shugʻullanadi.
Data sayntist va bioinformatik Mariya Dyakovadan NLP injenerning vazifalari nimadan iborat ekanini soʻradik. U, shuningdek, bunday xodimlarni qanday kompaniyalar ishga olishi va yangi kasbni oʻzlashtirish yoʻllari haqida ham aytib berdi.
NLP injenerning vazifasi nimalardan iborat?
NLP dasturchilar sunʼiy intellekt modellarini ishlab chiqadi va ularni sozlab turadi. Modellar odamlar bilan muloqot qila olishi uchun ularni katta hajmdagi matn maʼlumotlari asosida oʻqitadi. Bu vazifani bir nechta bosqichga boʻlish mumkin.
Ma’lumotlarni tayyorlash. Til modellari katta hajmdagi matnlar asosida o‘qitiladi. Bu kitob va maqolalar, internetdagi sharhlar, ilmiy nashrlar, do‘stlar bilan yozishmalar va boshqalar bo‘lishi mumkin. Biroq modelga oʻqitish uchun yuklashdan oldin ularni tayyorlab olish kerak. Model natijalarining aniqligi asosan shu bosqichga bog‘liq boʻladi.
NLP injener ma’lumotlarni algoritm ular yordamida to‘g‘ri natijani berishni o‘rganadigan tarzda tayyorlaydi:
o‘qitish uchun datasetlarni noldan yig‘adi yoki mavjudlarini tanlab oladi;
maʼlumotlarni “chiqindi”lardan tozalaydi, masalan, haqoratli soʻzlar yoki taqiqlangan maʼlumotlardan. Shuningdek, ulardan kishilarning shaxsiy maʼlumotlarini olib tashlaydi;
zarur boʻlganda maʼlumotlarni belgilaydi. Masalan, klassifikatorlarni yaratishda kirish ma’lumotlarini toifalarga ajratish lozim;
matnni matematik modellar uchun tushunarli shaklga o‘zgartiradi. Masalan, lemmatizatsiya yoki stemming yordamida, ya’ni qo‘shimchalarni “olib tashlash” va grammatik negizni ajratish orqali.
Modellarni ishlab chiqish. Ma’lumotlar tayyorlangach, NLP mutaxassisi quyidagi ikki yondashuvdan birini qo‘llashi mumkin:
Tayyor algoritmlardan foydalanish. Ko‘pincha bular GPT yoki BERT kabi oilalarga mansub katta til modellari (LLM) boʻladi. Mutaxassis TensorFlow yoki PyTorch kabi freymvorklar yordamida tayyor arxitekturani yuklaydi. Bu modellar oldindan katta hajmdagi ma’lumotlar bilan o‘qitilgan boʻlib, muayyan vazifaga moslashtirilishi mumkin.
Modelni mustaqil ravishda ishlab chiqish. NLP injener asos sifatida arxitekturani oladi, keyin muayyan vazifaga moslab model kodini yozadi. Bu Markov zanjiri yoki so‘zlar to‘plami kabi oddiy yechimlar boʻlishi mumkin. Yoki yanada murakkabroq — rekurrent yoki o‘rama neyron tarmoqlarni olsa ham boʻladi.
Injenerlar ko‘pincha tayyor algoritmlardan foydalanadi. Modellarni noldan ishlab chiqish kamdan kam hollarda yuz beradi. Bu asosan tadqiqotlar doirasida yoki maxsus vazifalarni hal qilish, masalan, yuqori maxfiylik talablariga ega ma’lumotlarni qayta ishlash maqsadida amalga oshiriladi. Yoki vazifa LLMʼdan foydalanishga hojat boʻlmagan tarzda juda oddiy bo‘lganda.
Modellarni o‘qitish. Yaratilgan model oldindan ishlov berilgan katta hajmdagi ma’lumotlar asosida o‘qitiladi.
Agar model avval o‘qitilmagan bo‘lsa, dastlab uni umuman inson nutqini tushunishga o‘rgatish kerak. Buning uchun adabiyotdan tortib internetdagi sharhlargacha boʻlgan turli formatdagi matnli ma’lumotlarning ulkan massivlaridan foydalaniladi.
Tayyor modellar ko‘pincha oldindan o‘qitilgan bo‘ladi va nutqni tushunadi. Ammo bunday hollarda ham ularni ma’lumotlarning muayyan turi, masalan, ilmiy maqolalar yoki matematik formulalarni tahlil qilishga moslash zarur. Buning uchun model kelajakda ishlashi kerak bo‘lgan maxsus matnlar yordamida qo‘shimcha o‘qitiladi.
Modellarni optimallashtirish. ML modellarning faoliyati uchun katta quvvat va qimmat serverlar zarur. Shu sababli o‘qitishdan so‘ng resurs sarfini kamaytirish maqsadida model optimallashtiriladi. Buning uchun NLP injener turli usullarni qo‘llashi mumkin:
samaraliroq arxitekturalardan foydalanish — hisoblash kamroq resurs sarflashi uchun model strukturasini o‘zgartirish;
kodni optimallashtirish — vazifalarni tezroq bajarishga va resurslarga yuklamani kamaytirishga harakat qilish. Buning uchun boshqa algoritm hamda buyruqlarni qo‘llagan holda uni qayta yozish;
ma’lumotlarni optimallashtirish — masalan, keshlash yordamida yoki sun’iy, ko‘proq ma’lumot beruvchi misollar yaratish orqali tanlab olishni kamaytirish.
Modellarni joriy qilish. So‘nggi bosqich — modelni ichki yoki tashqi resurslarga joylash va ishga tushirish. Masalan, bulutli xizmatga yuklash yoki kompaniya serveriga o‘rnatish. Ba’zida joriy qilish bilan DevOps mutaxassis shug‘ullansa-da, aksariyat hollarda bu vazifani NLP injenerlarning o‘zi qiladi. Buning uchun ular modelni ishga tushirishda API taqdim etadigan freymvorklar — TensorGlow Service, PyTorch Service va boshqalardan foydalanadi.
NLP injener biznesning qaysi vazifalariga yechim topadi?
“Xom” ma’lumotlar o‘z-o‘zidan qiymatga ega boʻlmaydi. NLP injenerning vazifasi ularni biznesga foyda keltiradigan yechimlarga aylantirish. Masalan, suhbat ma’lumotlari asosida mijozlar bilan muloqot qila oladigan va xodimlarga tushayotgan yuklamani kamaytiradigan chatbot yaratish mumkin. NLP texnologiyalari quyidagi biznes yechimlarda ham qo‘llanadi:
Ma’lumot qidirish. Modelni katta hajmdagi ma’lumotlardan kerakli axborotni ajratib olib, uni tezda insonga yetkazishga o‘rgatish mumkin. Masalan, qidiruv tizimlari shu tarzda ishlaydi. Shuningdek, algoritmlar matndan asosiy fikrlarni ajratib olib, uning qisqacha mazmunini hosil qilishi mumkin.
Ma’lumotlarni tahlil qilish. Xom ma’lumotlarni tizimlashtirish, muayyan toifalarga ajratish va kelajakda ulardan foydalanish mumkin. Masalan, NLP yordamida ma’lumotlar bazalari avtomatik ravishda yaratiladi. Masalan, atamalar lug‘ati, mijozlar ro‘yxati va boshqalar. Modelning o‘zi strukturalanmagan ma’lumotlar massivini qismlarga ajratadi va bazaga qo‘shadi.
Avtomatlashtirish. Odamlar ancha vaqt sarflaydigan ishlarni tezroq bajarilishi uchun modelga topshirish mumkin. Masalan, matnlar tarjimasi, buyurtmalarni qabul qilish, mijozlar bilan muloqot qilish va boshqalar.
NLP injener bo‘lish uchun nima qilish kerak?
NLP injener uchun muhim ko‘nikmalar
ML va NLP konsepsiyalarini tushunish. ML modellari, neyron tarmoqlarining ishlash tamoyillari va matnli ma’lumotlarni qanday tahlil qilinishini bilish talab etiladi. Shuningdek, modellarni yaratish, o‘qitish va sozlashda qo‘llanadigan matematik usullardan xabardor bo‘lish kerak.
Dasturlash ko‘nikmalari. NLP bilan ishlash uchun asosiy tillar bu — Python va Java. Ulardan kamida bittasini, yaxshisi, ikkalasini ham chuqur bilish talab etiladi. Bugungi kunda kod yozmasdan turib modellar bilan ishlash imkonini beruvchi xizmatlar mavjud. Shunday bo‘lsa-da, dasturlash hamon ishning muhim va asosiy qismi bo‘lib qolmoqda. Bundan tashqari, Linux muhitida buyruqlar qatori bilan ishlash ko‘nikmasi ham muhim. Chunki ko‘plab NLP vositalari va kutubxonalari shu OTda ishlab chiqiladi hamda sinovdan o‘tkaziladi.
ML freymvorklari bilan ishlash ko‘nikmasi. NLP mutaxassis modellarni qurish va o‘qitishga mo‘ljallangan kutubxona hamda freymvorklar bilan ishlay bilishi kerak. Birinchi navbatda, bular – TensorFlow va PyTorch. Yangi boshlayotganlarga Keras ham to‘g‘ri keladi: u TensorFlow tarkibiga kiradi, lekin o‘rganish osonroq.
Statistika, ehtimollar nazariyasi va chiziqli algebra asoslari. Bu fanlar ML sohasida keng qo‘llanadi. Model qanday ishlashi, natijalar nimani anglatishi, ularni qanday talqin qilish va hisoblash aniqligini yaxshilash uchun bu fanlarni o‘rganish kerak.
Matn bilan ishlash jarayonlarini tushunish. Kompyuter lingvistikasining asosiy tushunchalarini bilish kerak. Model qabul qilishi uchun matnni qanday qayta ishlash, stemming, lemmatizatsiya, tokenizatsiya va boshqa jarayonlardan xabardor boʻlgan yaxshi.
MLOps texnologiyalarini bilish. Bu ko‘nikma yangi boshlayotganlarga har doim ham kerak bo‘lmasa-da, keyingi faoliyatida asqotadi. Modelni qanday optimallashtirish, shuningdek, modelni serverlarga yetkazib berish, joylashtirish va ishga tushirish jarayoni qanday tashkil etilishini tushunish muhim.
Muloqot ko‘nikmalari. NLP muhandisi ko‘pincha dasturchi, data sayntist, loyiha menejeri kabi boshqa xodimlar bilan aloqaga kirishadi. Shuningdek, NLP asosidagi yechimlarni ishlab chiqishga buyurtma beradigan mijozlar bilan hamkorlik qiladi. Shu sabab u o‘z g‘oyalari, texnik ma’lumotlarni aniq va ravshan tushuntira olishi hamda konstruktiv fikr-mulohazalarni taqdim eta olishi kerak.
Kasbga doir foydali materiallar
NLPʼga qiziqqan va bu sohada o‘z imkoniyatlarini sinab ko‘rishni istagan kishilar uchun quyidagi manbalar foydali bo‘lishi mumkin:
HuggingFace. Mashinani o‘qitishga mo‘ljallangan platforma. Unda foydalanuvchilar tayyor modellar, dataset va o‘z loyihalari bilan bo‘lishadi. Bu platforma ML hamjamiyat bilan tanishish va vositalardan foydalanishni boshlashga yordam beradi.
Rao Makmaxan. PyTorch bilan tanishuv. Amaliyotda NLP bilan ishlashning asosiy tamoyillari to‘g‘risida ma’lumot beruvchi kitob. Modellarni o‘qitish va nutqni qayta ishlashda PyTorch freymvorkidan qanday foydalanishni tushunib olishga koʻmaklashadi.
Denis Rothman. Transformers for Natural Language Processing. Zamonaviy NLP modellarning arxitekturasi va ishlashini batafsil tavsiflovchi kitob. Zamonaviy algoritmlar ichkaridan qay tarzda tuzilgani va qaysi tamoyillar asosida ishlashini tushunishga yordam beradi.
NLP injenerlar qayerda ishlaydi?
NLP bo‘yicha mutaxassislarni ko‘pincha ikki turdagi ish beruvchilar yollaydi: SI xizmatlarini ishlab chiquvchilar va ichki ehtiyojlar uchun modellardan foydalanadigan kompaniyalar. Ko‘pincha bitta kompaniya bir vaqtning o‘zida ikki toifaga ham mansub bo‘ladi.
SI xizmatlarini yaratuvchi kompaniyalar. Bunday ish beruvchilar ko‘pincha AyTi sohasida chuqur bilimga ega mutaxassislarni qidiradi va muayyan sohadagi tajribaga unchalik e’tibor bermaydi. Kompaniyalar o‘z arxitekturalarini ishlab chiqishi, mavjudlarini takomillashtirishi, bozorga intellektual modellarni chiqarishi mumkin va hokazo. Bunga misol qilib “Sber”ning GigaChat neyrotarmog‘ini keltirish mumkin.
NLPʼdan ichki maqsadlarida foydalanadigan kompaniyalar, masalan, banklar, sug‘urta yoki tibbiyot tashkilotlari boʻladi. Nutqni qayta ishlash ularga hujjatlarni tizimlashtirish, fikr-mulohazalarga javob berish, ma’lumotlar bazalarini to‘plash kabi ichki vazifalar uchun kerak. Bunday tashkilotlar ko‘pincha ularning sohasini chuqur tushunadigan NLP mutaxassislarni qidiradi.
NLP boʻyicha mutaxassis vaqt o‘tishi bilan o‘z faoliyat doirasini kengaytirib, computer vision tizimi, biznes analitikasi yoki mashinani oʻqitishning boshqa yo‘nalishlari bilan ham shug‘ullanishi mumkin. Marketingda ML mahsulotlarini ilgari surishga oʻtsa ham boʻladi. Yoki vertikal yo‘nalishda o‘sib, timlid, bo‘lim rahbari yoki ML arxitektoriga aylanishi mumkin.
Ayrimlar tadqiqotchiga aylanib, NLP muhandisligi sohasini rivojlantiradi, modellarni o‘rganadi va yangilarini yaratadi. Bu ilm-fan sohasidagi faoliyatdir. Bunday mutaxassislarni ham notijorat, ham yirik kompaniyalarga tegishli tadqiqot markazlari qidiradi.
NLP injinering qay tarzda rivojlanadi?
Katta ehtimol, nutq bilan ishlash tobora ko‘proq sohalarni qamrab ola boshlaydi. Vaqt o‘tishi bilan NLP modellari xuddi bugungi kunda onlayn tarjimonlar va Google qidiruv tizimlari singari kundalik hayotimizning ajralmas qismiga aylanadi.
Modellarning o‘zi ham takomillashib boradi: ular yanada global tus olib, ko‘proq vazifalarni bajarishga qodir bo‘ladi. Hozirning o‘zidayoq GPT-4 o‘zidan oldingi GPT-3 dan ko‘p jihatdan ustunlik qilmoqda. Kelajakdagi modellar esa yanada aqlliroq va ko‘proq imkoniyatlarga ega bo‘ladi.
NLP mutaxassislari ehtimol o‘z mahsulotlarini yaratishdan ko‘ra asosan tayyor mahsulotlarni integratsiya qilish bilan shug‘ullanadi. Shu bilan birga, tadqiqotchilar modellarni takomillashtirish va yangilarini ishlab chiqishni davom ettiradi.
NLP injeneri: kasbga doir muhim ma’lumot
Mariya Dyakova NLP injener faoliyatining quyidagi o‘ziga xos jihatlarini ta’kidlaydi:
Bu til modellarini yaratadigan, sozlaydigan va o‘qitadigan mutaxassis — sun’iy intellektni inson nutqini tanishga o‘rgatadi.
NLP injenerining asosiy vazifalari ma’lumotlarni tayyorlash, modelni sozlash va o‘qitish, uni yanada samarali ishlashi uchun optimallashtirishdir. Injenerlar ba’zan modelni serverga joylashtirish va ishga tushirish bilan ham shug‘ullanadi.
NLP injenerga faoliyatida kompyuter va mashinani o‘qitish sohasidagi bilimlar zarur. Shuningdek, Python yoki Javaʼda dasturlash va ML freymvorklari bilan ishlash ko‘nikmalari kerak. Bundan tashqari, ham matematik, ham kompyuter lingvistikasiga oid bazaviy bilimlar talab qilinadi.
NLP injener data sayns sohasida gorizontal rivojlanishi va mashinani o‘qitishning boshqa sohalarini o‘zlashtirishi mumkin. Yoki martaba pillapoyasidan yuqoriga ko‘tarilib, timlid, bo‘lim boshlig‘i lavozimini egallasa boʻladi. Bundan tashqari, u tadqiqodchilikni tanlab, yangi modellarni yaratish yoʻlidan ketishi mumkin.
Manba: Кто такой NLP-инженер, чем он занимается и как им стать