Bu nima?
Til modellari qanday ishlaydi?
Alisaga har safar kimdir murojaat qilganida unda murakkab til modellari (TM) ishga tushadi. Ularning matematik va lingvistik negizi Alisaga kerakli javobni berishiga xizmat qiladi.
Til modellari nima?
Til modellari (TM) — o‘qitilgan materiallar asosida tahlil qiladigan va matn yaratadigan dasturiy algoritmlar. Bunday modellarning asosiy vazifasi — jumlalarni davom ettirish, savollarga javob berish, matnlarni tarjima qilish va nutq bilan ishlash (NLP). Shu bilan bog‘liq ko‘plab boshqa vazifalarni bajarish uchun matnning strukturasi va ma’nosini tushunish.
Tarixi va rivojlanishi
Til modellarini yaratishdagi dastlabki qadamlar XX asrning o‘rtalarida qo‘yilgan edi. Bu payti olimlar matnni qayta ishlash uchun turli xil statistik usullar bilan tajriba o‘tkazishni boshlagan. N-gram kabi ilk modellar ehtimollik usullariga asoslangan. So‘zning paydo bo‘lish ehtimoli uning matndagi takrorlanish chastotasi bilan belgilanar edi. Bu modellar materialning kontekstini samarali hisobga ololmagani sabab sezilarli cheklovlarga ega bo‘lgan.
Hisoblash texnikasining rivojlanishi va yangi algoritmlarning paydo bo‘lishi bilan vaziyat o‘zgara boshladi. 2000-yillarda yanada murakkab va aniqroq til modellarini yaratish imkonini beradigan neyron tarmoqlar joriy etildi. Rekurrent neyron tarmoqlar (RNN) va uzoq muddatli qisqa xotiraning (LSTM) paydo bo‘lishi muhim yutuqqa aylandi. Chunki bu arxitekturalar matndagi uzun bog‘liqliklarni hisobga olishi mumkin edi.
Zamonaviy til modellari
YandexGPT, OpenAI’ning GPT-4, Google’ning PaLM 2 kabi va boshqa zamonaviy til modellari o‘nlab, hatto yuzlab milliard parametrlardan tashkil topgan murakkab neyrotarmoq arxitekturalaridir. Ular ulkan hajmdagi matn ma’lumotlari asosida o‘qitiladi. Bu esa ularga tilning nozik jihatlarini ilg‘ash imkonini beradi. Zamonaviy til modellarining asosida yotuvchi muhim texnologiyalardan biri 2017-yilda taklif etilgan transformerlar arxitekturasi hisoblanadi.
Transformerlar matnning turli qismlariga eʼtibor qaratadi. Shu bilan birga, har birining joriy vazifa uchun ahamiyatini baholash imkonini beradigan e’tibor mexanizmidan foydalanadi. Bu xususiyat ularni, ayniqsa, uzun matnlarni qayta ishlash va murakkab kontekstlarni tushunishda juda samarali boʻlishiga xizmat qiladi.
Til modellarini rivojlantirish tilshunoslar va data sayntistlarning hamkorlikdagi faoliyati hisoblanadi. Data sayntistlar Python tilini yaxshi bilishi va chuqur matematik bilimlarga ega bo‘lishi kerak.
Til modellarining asosiy komponentlari
Matnlar korpusi. Bu ma’lumotlar kitob, maqola, veb sahifalar va boshqa manbalarni o‘z ichiga oladi.
Model arxitekturasi. Model matnni qanday qayta ishlashi va tahlil qilishini belgilab beradigan algoritm hamda strukturalar to‘plami.
O‘qitish. Korpusdagi matnlarni tahlil qilish asosida model parametrlarini moslash jarayoni. O‘qitish davomida model kontekstni inobatga olgan holda keyingi so‘z yoki iborani taxmin qilishni o‘rganadi.
Inferens. O‘rgatilgan modelni matn yaratish, tarjima qilish, his-tuyg‘ularni tahlil etish va boshqa turli vazifalarni bajarish uchun qo‘llash jarayoni.
Til modellari ham o‘z cheklovlariga ega. Ular ma’noli ko‘ringan, ammo aslida xatolarga ega bo‘lgan matnlarni generatsiya qilishi mumkin. Bundan tashqari, ular oʻqitishda qoʻllangan ma’lumotlarda mavjud qarashlardan foydalanadi. Bu esa boshlang‘ich ma’lumotlarda noxolislik mavjud bo‘lsa, model ham uni o‘z javoblarida namoyish qilishi mumkinligini anglatadi.
Model turlari
Til modellarining bir nechta turi mavjud bo‘lib, ularning har biri NLPʼda ma’lum vazifalarni bajarish uchun ishlab chiqilgan. Bu modellar arxitekturasi, o‘qitish usullari va qo‘llanishi bilan farq qiladi.
Statistik til modellari
n-gramm modellari. Bu modellarda ma’lum bir so‘zning paydo bo‘lish ehtimolligi oldingi n ta so‘zga bog‘liq bo‘ladi. Misol uchun, bigramm modelida so‘zning paydo bo‘lish ehtimolligi faqat undan oldingi so‘z bilan belgilanadi. Bu oddiy va samarali usul. Biroq sezilarli cheklovlarga ega, chunki uzoq bog‘liqliklarni hisobga olmaydi. Shuningdek, n o‘lchamning kattalashishi bilan tez orada hisoblashda samarasiz bo‘lib qolishi mumkin.
Markov zanjirlari. Bu modellarning asosida kelgusi holat (keyingi so‘z) faqat joriy holatga bog‘liq degan g‘oya yotadi. Markov zanjirlari ham uzun kontekstlarni hisobga olmaydi. Ammo ular dastlabki nutqni qayta ishlash tizimlarining koʻpchiligi uchun asos bo‘lgan.
n-grammlar
Neyron til modellari
Feedforward Neural Network Language Model (FNNLM). Bu model keyingi so‘zni ma’lum bir miqdordagi oldingi so‘zlar asosida taxmin qila oladigan oddiy neyron tarmog‘idir. FNNLM ma’lumotlardagi bog‘liqliklarni yaxshiroq idrok etish imkonini beruvchi yashirin qatlamlardan foydalanish orqali an’anaviy n-gramm modellarini yaxshilaydi. Biroq bu model ham cheklovlarga ega. Chunki u faqat belgilangan miqdordagi oldingi so‘zlarni qayta ishlashi mumkin.
Rekurrent neyron tarmoqlar (RNN). FNNLMʼdan farqli ravishda rekurrent neyron tarmoqlar siklik ulanishlarni o‘z ichiga olgan arxitekturasi tufayli oldingi so‘zlarning ixtiyoriy sonini hisobga olishga qodir. Bu RNN modellarga matndagi uzoq muddatli bog‘liqliklarni hisobga olish imkonini beradi. Shuningdek, matnni generatsiya qilish va tushunish sifatini sezilarli darajada oshiradi.
LSTM va GRU. RNNʼning bu takomillashtirilgan versiyalari yo‘qolib boruvchi gradiyent muammosini hal etish uchun ishlab chiqilgan. Bu muammo oddiy RNNʼlarning uzun ketma-ketliklarda o‘qitish samaradorligini pasaytirardi. LSTM (Long Short-Term Memory) va GRU (Gated Recurrent Unit) axborot oqimini boshqarish mexanizmlaridan foydalanadi. Bu ularga matnni generatsiya qilishda yaxshiroq eslab qolish hamda kontekstdan foydalanish imkonini beradi.
Transformerlar
Zamonaviy til modellari asosan 2017-yilda taklif qilingan transformerlar arxitekturasiga asoslangan. Transformatorlar RNNʼga xos ko‘plab muammolarni hal qiladi va NLPʼdagi dominant yondashuvga aylanyapti ham.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). BERT modeli ikki tomonlama o‘qitishdan foydalanadi. Bu unga so‘zning kontekstini ham chapdan, ham o‘ngdan tushunish imkonini beradi. Bu xususiyat BERTʼni savol-javob tizimlari va tonallik tahlili kabi matnni tushunish bilan bog‘liq masalalarda kuchli vositaga aylantiradi.
GPT (Generative Pre-Trained Transformer). GPT modeli, aksincha, bir yo‘nalishli o‘qitishdan foydalanib, keyingi so‘zni faqat oldingi so‘zlarga asoslanib taxmin qiladi. Bu model matn generatsiyasida, ayniqsa, GPT-2 va GPT-3 versiyalarida qanday ishlashini koʻrdingiz. Inson tomonidan yozilgan matnlardan ajratib bo‘lmaydigan darajada mantiqli va mazmunli xabarlarni yaratish qobiliyati tufayli ular nihoyatda mashhur bo‘lib ketdi.
T5 (Text-To-Text Transfer Transformer). T5 modeli bu — har qanday matnni qayta ishlash vazifalarini matn shakliga o‘giradigan universal transformer modeli. Masalan, tasniflash vazifasi “matn: [kirish] -> [toifa]” formatiga o‘tkaziladi. Bu T5 ni NLP bilan bog‘liq keng ko‘lamli vazifalar uchun juda moslashuvchan va kuchli modelga aylantiradi.
Til modellari qay tarzda ishlaydi?
Til modellari keyinchalik matnlar generatsiyasi yoki talqin qilishda qo‘llash uchun matnli ma’lumotlarni tahlil qiladi. Ulardagi qonuniyatlarni aniqlaydigan murakkab algoritmlar asosida ishlaydi. Til modellari faoliyati negizida bir nechta muhim bosqichlar bor. Bular: ma’lumotlarni dastlabki qayta ishlash, o‘qitish, taxmin qilish va generatsiya qilishdan o‘tadigan neyrotarmoq arxitekturalaridir.
Modelni o‘qitishni boshlashdan oldin matnli ma’lumotlarni tayyorlash kerak. Bu jarayon bir necha bosqichlardan iborat:
Ma’lumotlarni to‘plash. Model kitob, maqola, blog, forum kabi va boshqa manbalarni o‘zida jamlagan katta matnlar korpusida o‘qitiladi. Ma’lumotlar qanchalik ko‘p va xilma-xil bo‘lsa, model tilni shunchalik yaxshi tushunadi hamda generatsiya qiladi.
Tokenlashtirish. Matnni tokenlar deb ataladigan alohida qismlarga ajratish jarayoni. Tokenlar so‘zlar, so‘z bo‘laklari yoki hatto alohida belgilardan iborat bo‘lishi mumkin. Misol uchun, “Ishlar qalay?” iborasi [“Ishlar”, “qalay”, “?”] tarzida tokenlashtirilishi mumkin.
Lug‘atlar yaratish. Tokenlashtirishdan so‘ng har bir tokenni o‘ziga xos identifikator bilan bogʻlaydigan lug‘at shakllantiriladi. Bu lug‘at matnli ma’lumotlarni model tushunadigan raqamli ko‘rinishga o‘girish uchun zarur.
Matnni sonli vektorlarga o‘girish. Tokenlar neyron tarmog‘i uchun kirish ma’lumotlari sifatida qo‘llanadigan raqamli vektorlarga oʻgiriladi. Bu vektorlar Word2Vec’dagi kabi statik yoki transformerlardagi singari dinamik bo‘lishi mumkin.
Jumlalarni qayta ishlash
Til modelini o‘qitish uning parametrlarini matn ma’lumotlari asosida sozlashdan iborat. Bu jarayon modelga keyingi so‘zni taxmin qilish yoki mazmunli jumlalar yaratish qobiliyatini beradi.
Forward propagation (to‘g‘ridan to‘g‘ri o‘tish). Bu bosqichda ma’lumotlar har bir so‘z vektor ko‘rinishida ifodalanadigan neyron tarmog‘i qatlamlari orqali o‘tadi. So‘ngra bu vektorlar matn konteksti haqidagi ma’lumotni o‘z ichiga olgan oraliq holatlarga aylantiriladi.
E’tibor mexanizmi. Transformatorlar kabi zamonaviy modellarda ham e’tibor mexanizmi qo‘llanadi. Bu mexanizm modelga matn generatsiyasi yoki taxmin qilish jarayonida e’tibor qaratishi kerak bo‘lgan eng muhim qismlarni ajratib olish imkonini beradi.
Xatoning teskari tarqalishi (Backpropagation). Model taxmin qilgandan so‘ng uni haqiqiy ma’lumotlar bilan taqqoslaydi va xatolikni aniqlaydi. Keyin bu xatolik kelajakdagi taxminlar aniqligini oshirish uchun model parametrlarini sozlashda ishlatiladi.
Batchlar asosida o‘qitish. Ma’lumotlar modelga o‘qitish uchun beriladigan kichik guruhlar — batchlarga ajratiladi. Bu usul hisoblash resurslaridan samarali foydalanish va o‘qitish jarayonini tezlashtirish imkonini yaratadi.
O‘qitilgandandan soʻng model matnni taxmin qilish yoki tilni qayta ishlash bilan bog‘liq boshqa vazifalarni bajarishda ishlatilishi mumkin:
Matn generatsiyasi. Model boshlang‘ich matnni qabul qiladi va kontekstga asoslangan holda keyingi so‘z yoki iborani taxmin qiladi. Bu jarayon kerakli hajmdagi matn yaratilgunga qadar davom etishi mumkin.
Inferensiya. Bu atama o‘qitilgan modeldan matn tasnifi, sentiment tahlili yoki savolga javob berish kabi aniq bir vazifani bajarishda foydalanish jarayonini ifodalash uchun ishlatiladi.
Murakkab so‘rovlarni qayta ishlash. GPT singari modellar murakkab matnli so‘rovlarni qayta ishlaydi. U nafaqat alohida so‘zlarni, balki berilgan kontekst yoki savolga mos keladigan butun bog‘liq jumlalarni, hatto paragraflarni yaratish qobiliyatiga ega. Bu modellar faqat so‘zma-so‘z javob bermasdan, mazmunli va mantiqiy bog‘langan matnlar tuzishi ham mumkin.
Matn generatsiyalangandan keyin unga qo‘shimcha ishlov berish talab qilinishi mumkin:
Detokenizatsiya. Raqamli vektorlarni qayta matnga aylantirish. Bu jarayon tokenlarni ma’noli so‘z va iboralarga birlashtirish, ortiqcha bo‘shliq yoki belgilarni olib tashlashdan iborat.
Tahrirlash va filtrlash. Xatolarni bartaraf etish yoki uslubni yaxshilash maqsadida generatsiya qilingan matnning tahrirga ehtiyoji boʻlishi mumkin. Shuningdek, ba’zi hollarda nomaqbul kontentni filtrlash talab qilinadi.
Sifatni baholash. Ba’zida model tomonidan generatsiya qilingan matn perpleksiya (model test ma’lumotlarini qanchalik yaxshi taxmin qilishiga baho beradigan mezon) yoki BLEU (mashina tarjimasi sifatini baholash metrikasi) kabi o‘lchovlar yordamida avtomatik ravishda baholanishi mumkin.
Til modellari yaratishni oʻrganing
Bizdagi NLP kursini oʻqish orqali til modellari qanday ishlashi va yaratilishini oʻrganasiz. Kurs davomida 4 ta loyiha bajarasiz. Kurs ustozi – NLP boʻyicha mutaxassis, Google ekspert Adham Zohirov.
Til modellari nimalarga o‘qitilgan?
Til modellari katta hajmdagi matn ma’lumotlari asosida o‘qitiladi. Ularni o‘rgatishdan maqsad so‘z yoki iboralarni oldindan aytib bera olish, kontekstni tushunish va natijada mantiqiy, mazmunli matn yaratish qobiliyatini shakllantirishdir. Biroq til modelini o‘qitish jarayoni faqatgina so‘zlarni mexanik tarzda yodlashdan iborat emas. Balki ko‘plab lingvistik jihatlarni va ular o‘rtasidagi aloqalarni o‘zlashtirishni ham o‘z ichiga oladi.
Til modelini o‘qitishning ilk bosqichlaridan biri bu – lug‘at. Yaʼni tilning negizini tashkil etuvchi so‘z va iboralarni o‘zlashtirish hisoblanadi. Modellar matnda qaysi so‘zlar ko‘proq uchrashi, turli kontekstlarda qanday ishlatilishi va so‘zlar o‘rtasida qanday bog‘lanishlar mavjudligini tushunishni o‘rganadi.
So‘zlarning takrorlanishi va keng qoʻllanishi. Modellar millionlab so‘z va iboralarni o‘z ichiga olgan matnlar asosida o‘qitiladi. Ulardan qaysi biri eng ko‘p qo‘llanishini bilib oladi. Masalan, rus tilida “va” soʻzi, “-da”, “-ga” kabi qoʻshimchalar tez-tez uchraydi va gaplar strukturasini shakllantirishda muhim rol o‘ynaydi.
Sinonim va omonimlar. Modellar sinonimlar tushunchasini ham o‘zlashtirib bormoqda. Bu ularga umumiy ma’noni saqlab qolgan holda turli xil matnlarni generatsiya qilish imkonini beradi. Omonimlar (bir xil yoziladigan, ammo turli ma’nolarni anglatuvchi so‘zlar) esa qiyinchilik tug‘diradi. Chunki ularni to‘g‘ri talqin qilish uchun kontekstni tushunish talab etiladi.
Kollokatsiya va iboralar. Modellar idioma yoki frazeologizmlar kabi barqaror so‘z birikmalarini aniqlash va qayta yaratishni o‘rganadi. Masalan, “sog‘ayib ketmoq” iborasi model tomonidan alohida so‘zlar to‘plami emas, balki yaxlit ifoda sifatida tushuniladi.
Til modellarining yana bir muhim vazifasi grammatika va sintaksis — gap tuzilishi qoidalarini o‘zlashtirishdan iborat.
Gapdagi so‘zlar tartibi. Model gaplarni grammatik jihatdan to‘g‘ri shakllantirishi uchun so‘zlar tartibini to‘g‘ri aniqlashga o‘rgatiladi. Masalan, ingliz tilida odatiy tartib “ega — kesim — to‘ldiruvchi” bo‘lsa, oʻzbek tilida tartib boshqacha, mazmun va vaziyatga qarab o‘zgarib turadi.
Muvofiqlashtirish. Modellar gapdagi so‘zlarni bir-biriga to‘g‘ri muvofiqlashtirishni o‘rganadi. Masalan, rus tilida ot va sifatlar jins, son va kelishik bo‘yicha muvofiq boʻlishi kerak. Ingliz tilida esa fe’llarning ega bilan son va zamonga ko‘ra moslashishi muhim jihat hisoblanadi.
Murakkab strukturalar. Shuningdek, modellar bir nechta sodda gaplarni yaxlit bir butun holga birlashtiruvchi qo‘shma va ergash gaplar kabi murakkab sintaktik konstruksiyalarni tushunishga, generatsiya qilishga o‘qitiladi.
Til modellari leksika va grammatikadan tashqari semantika — so‘z va iboralar ma’nolarini ham o‘zlashtirib boradi. Bu modellarga matn mazmunini tushunish va kontekstga mos javoblar generatsiya qilish imkonini beradi.
So‘zlarning kontekstual ma’nosi. Kontekstga koʻra bir so‘zning o‘zi turli ma’nolarga ega bo‘lishi mumkin. BERT kabi modellar ikki yo‘nalishli matnlar asosida oʻqitiladi. Bu ularga har bir alohida so‘zning aniq ma’nosini tushunishi uchun atrofidagi so‘zlarni hisobga olish imkoniyatini beradi.
Mohiyatlar o‘rtasidagi munosabatlar. Shuningdek, modellar matndagi odamlar, joylar, obyektlar va hodisalar kabi turli mohiyatlar o‘rtasidagi munosabatlarni aniqlashni ham o‘rganadi. Masalan, “Pyotr Moskvaga ketdi” jumlasida model Pyotrni inson, Moskvani esa manzil sifatida biladi.
Pragmatika va matn ostidagi ma’no. Til modellari har doim ham matn ostidagi murakkab ma’noni aniq ilg‘ab ololmaydi. Shunday boʻlsa-da, ular pragmatikaning sarkazm, hazil yoki nutq ohangi kabi asosiy jihatlariga oʻqitiladi. Bu ularga matn muallifining niyatini yanada aniqroq tushunish va muloqot kayfiyati yoki kontekstiga mos keladigan javoblar generatsiya qilish imkonini beradi.
Katta hajmdagi maʼlumotlar asosida o‘qitilgan til modellari olam haqidagi keng qamrovli empirik bilimlarga ega bo‘ladi. Bu bilimlar faktlar, tarixiy, real voqealar haqidagi ma’lumotlar va boshqalarni qamrab oladi.
Umumiy faktlar va ma’lumotlar. Modellar “Quyosh bu – yulduz” yoki “London – Buyuk Britaniya poytaxti” kabi barchaga ma’lum faktlarni tanish va eslab qolishga oʻqitiladi. Bu bilimlar modellarga mazmunli matn generatsiya qilish imkoniyatini beradi.
Tarixiy va madaniyatga oid bilimlar. Shuningdek, modellar tarix va madaniyat asoslarini o‘zlashtiradi. Bu ularga tarixiy voqealar, turli xalqlarning madaniyati va an’analari bilan bog‘liq mavzularda matn generatsiya qilishga imkon yaratadi.
Ma’lum bir so‘rovlarni qayta ishlash. Empirik bilimlar tufayli modellar ma’lum bir ma’lumotlar talab qilinadigan savollarga javob berishi va vazifalarni bajarishi mumkin. Masalan, modellar fizik konsepsiyani tushuntirish yoki geologiya bo‘yicha ma’lumot berish imkoniyatiga ega.
Til modellari qayerda qo‘llanadi?
Mashina tarjimasi:
Avtomatik tarjima. Zamonaviy til modellari matnlarni bir tildan boshqasiga yuqori darajadagi aniqlik bilan tarjima qilishga qodir. Bu modellar tillarning konteksti va grammatik xususiyatlarini hisobga oladi. Shu tufayli ular tabiiy nutqqa yaqin tarjimalarni generatsiya qilish imkoniyatiga ega.
Sinxron tarjima. Takomillashgan modellar xalqaro konferensiya va muzokaralarda asqatadigan sinxron tarjimani amalga oshirishga qodir.
Matn generatsiyasi:
Kontent yaratish. Til modellari maqola, yangilik va hatto badiiy asarlar kabi matnlarni avtomatik ravishda yaratishda ham ishlatilishi mumkin.
Avtomatik ravishda to‘ldirish va prediktiv kiritma. Matn muharriri va messenjerlarida til modellaridan jumla yoki so‘zlarning tugallanish variantlarini taklif qilishda foydalaniladi. Bu yozish jarayonini osonlashtiradi va xatolar ehtimolini kamaytiradi.
Matn mazmuni haqida avtomatik tarzda xulosa chiqarish:
Ekstraktiv xulosa chiqarish. Bu usul matndan muhim jumlalarni ajratib olish va ularni xulosada birlashtirishdan iborat.
Abstrakt xulosa chiqarish. Bu yanada murakkab usul. Unda modellar gaplarni shunchaki ajratib olibgina qolmaydi. Balki asl matnning mohiyatini qisqa tarzda ifodalaydigan yangi jumlalarni ham yaratadi.
Ta’lim va o‘qitish:
Vazifalarni avtomatik tarzda tekshirish. Til modellari talabalarning yozma ishlarini grammatika, uslub va mazmun jihatdan avtomatik ravishda tekshirishda qo‘llanishi mumkin.
Shaxsiylashtirilgan ta’lim. Til modellari har bir o‘quvchining muvaffaqiyatini tahlil qilishi mumkin. Bu orqali uning bilim darajasi va istaklaridan kelib chiqqan holda shaxsiylashtirilgan tavsiya hamda taʼlim materiallarini taklif qiladi.
Virtual yordamchilar:
Javoblar generatsiyasi. Yordamchilar so‘rovlarga matnli yoki ovozli javoblar generatsiya qiladi. Bu orqali foydalanuvchilarga qurilma bilan qulay va interaktiv aloqa qilish imkonini taqdim etadi.
Buyruqlarni bajarish. Modellar virtual yordamchilarga budilnik vaqtini o‘rnatish, internetda ma’lumot qidirish yoki aqlli uyni boshqarish kabi buyruqlarni bajarish imkonini beradi.
Manba: Как работают языковые модели