Это новая архитектура нейросетей, которая была представлена в 2017 году. Область обработки естественного языка разделена на подобласти, то есть генерацию естественного языка и понимание естественного языка, которые, как следует из названия, связаны с генерацией и пониманием текста. Опубликованный OpenAI в ноябре 2022 года чат-бот Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT) [2] представляет собой новый инструмент для обработки естественного языка — человеко-машинный интерфейс к модели GPT 3.5, построенный на основе архитектуры. NLTK — набор инструментов для обработки естественного языка — представляет собой набор модулей Python с открытым исходным кодом, наборов данных и руководств, поддерживающих исследования и разработки в области обработки естественного языка. Это специальный язык, используемый в некоторых программах обработки текста, который нацелен на поиск и осуществления манипуляций с подстроками в тексте.
На что способна нейросеть GPT-3
| 🤖💬 Автодополнение длиной в тысячу слов. Что известно о нейросетевой модели GPT-3 | Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей для анализа и обработки естественного языка, используемого людьми в повседневной жизни. |
| Google BERT – новый алгоритм для лучшего понимания сложных и естественных запросов | Обработка естественного языка или Natural Language Processing (NLP) — это одна из задач искусственного интеллекта, цель которой — научить компьютер понимать естественное. |
| BERT - обновление алгоритма поиска Google и нейросеть. | ChatGPT это модель обработки естественного языка, разработанная OpenAI. |
| ChatGPT: мировой переполох | Специалисты также занимаются созданием моделей для эффективной обработки естественного языка, автоматического распознавания речи, обнаружения ключевых слов, улучшения звука. |
Полное руководство по библиотеки Gensim для начинающих
Синтаксис — это расположение слов в предложении, обеспечивающее грамматический смысл. NLP использует синтаксис для оценки значения языка на основе грамматических правил. Синтаксические методы включают в себя: Разбор — грамматический анализ предложения. Пример: алгоритм NLP получает предложение «Собака залаяла». Это полезно для сложных задач последующей обработки. Сегментация слов — изъятие строки текста и получения из нее словоформ. Пример: человек сканирует рукописный документ в компьютер. Алгоритм сможет проанализировать страницу и распознать, что слова разделены пробелами. Разделение предложений — установка границ предложений в больших текстах. Пример: алгоритму обработки естественного языка передается текст «Собака залаяла. Я проснулся».
Алгоритм может распознавать паузу, которая разделяет предложения, и разделить текст на предложения. Морфологическая сегментация — разделение слова на более мелкие части, называемые морфемами. Пример: слово «неповторимый» будет разбито на [[не[[повтор]им]]ый], где алгоритм распознает «не», «повтор», «им» и «ый» как морфемы. Это особенно полезно при машинном переводе и распознавании речи. Стемминг — разделение слов в зависимости от изменений их корневой формы. Пример: в предложении «Собака залаяла» алгоритм сможет распознать корень слова «лаял» как «лай». Алгоритм может видеть, что это по сути одно и то же слово, хотя буквы разные. Семантика включает в себя использование значений слов.
Я проснулся». Алгоритм может распознавать паузу, которая разделяет предложения, и разделить текст на предложения. Морфологическая сегментация — разделение слова на более мелкие части, называемые морфемами. Пример: слово «неповторимый» будет разбито на [[не[[повтор]им]]ый], где алгоритм распознает «не», «повтор», «им» и «ый» как морфемы. Это особенно полезно при машинном переводе и распознавании речи. Стемминг — разделение слов в зависимости от изменений их корневой формы. Пример: в предложении «Собака залаяла» алгоритм сможет распознать корень слова «лаял» как «лай». Алгоритм может видеть, что это по сути одно и то же слово, хотя буквы разные. Семантика включает в себя использование значений слов. Технология NLP применяет алгоритмы для понимания значения и структуры предложений. Семантические методы включают в себя: Многозначность смысла слова — определение значения слова на основе контекста. Пример: рассмотрим словосочетание «стрелять из лука». Слово «лук» имеет разные значения. Алгоритм, использующий этот метод, может понять, что слово «лук» использовано здесь в значении «оружие» и не относится к категории «овощи». Распознавание именованных объектов — определение слов, которые можно разделить на группы. Пример: алгоритм, использующий этот метод, может проанализировать новостную статью и выявить все упоминания определенной компании или продукта. Используя семантику текста, он сможет различать объекты, которые визуально одинаковы. Например, в предложении «Вера смотрела с верой в глазах» алгоритм может распознать два экземпляра слова «Вера» как два отдельных объекта — человека и состояние. Функции обработки естественного языка Классификация текстов включает в себя присвоение тегов, которые помогают алгоритму обработки естественного языка определить тональность или эмоцию, стоящую за текстом Например, когда бренд А упоминается в X текстах, алгоритм может определить, сколько из этих упоминаний были положительными, а сколько отрицательными.
Google запустил свой RankBrain в 2015 году, потом его догонять начал Яндекс, в 2016 — запуск алгоритма Палех в 2017 — Королёв. Мы даже проводили сравнение качества работы алгоритмов Королёв от Яндекса и RankBrain от Google на выборке, будет повод повторить. Бурный рост числа голосовых запросов, заданных на естественном языке и, часто, с ошибками, приводит к необходимости и далее улучшать качество выдачи по этой группе фраз. Что делать оптимизаторам и копирайтерам? Анализировать статистику поисковых запросов, по которым осуществлялись заходы и поисковые подсказки. Да, там тоже появляются НЧ и мНЧ-фразы, которых нет в других системах статистики. Добавляйте их в контент. Больше UGC на сайте. Если пользователи будут создавать контент, то он будет хорошо ранжироваться по запросам, которые будут совпадать по теме. Анализировать логи внутреннего поиска и создавать контент под запросы, найденные там.
Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами CRM в Систему бухгалтерского учёта БУ. Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами англ. С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией. Отличительные черты Системы обработки естественного языка В категорию обработки естественного языка NLP включаются программные продукты, удовлетворяющие следующим ключевым критериям: Возможность импортировать текстовые данные из различных источников; Способность извлекать различные данные из текста, включая ключевые фразы, язык, настроения и другие шаблоны; Возможности визуализации для текстовых данных. Сравнение Системы обработки естественного языка NLP Систем: 5 по полноте сведений PolyAnalyst PolyAnalyst — это российская low-code платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстовых документов, а также построения интерактивных отчётов, не требующая навыков программирования. Программный продукт PolyAnalyst рус.
Codex: система OpenAI для перевода естественного языка в код
Когда обработка естественного языка выполнена с использованием различных методов, запускается следующий этап, на котором полученные смыслы собираются воедино, преобразовываются в структуру, понятную машине. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — пересечение машинного обучения и математической лингвистики[1], направленное на изучение методов анализа и синтеза естественного языка. это область искусственного интеллекта (ИИ), информатики и лингвистики, которая помогает машине взаимодействовать между компьютерами и человеческим языком.
Нейросеть создала собственный язык, который ученые не могут расшифровать
NLP или Natural Language Processing (Обработка естественного языка) – это технология искусственного интеллекта, которая помогает машинам понимать человеческий язык. С помощью NLP инженеры смешивают область информатики и лингвистики. Начиная с предобученных языковых моделей, таких, как BERT, стандартным входным форматом при обработке естественного языка стал токенизированный текст, состоящий из подслов. Заключение. Обработка естественного языка (NLP) является важной областью в аналитике данных, которая позволяет анализировать, понимать и генерировать текст на естественном языке.
7 приложений глубокого обучения для обработки естественного языка
Java широко известна как новейший объектно-ориентированный язык, легкий в изучении и позволяющий создавать программы, которые могут исполняться на любой платформе без каких-либо доработок (кросс-платформенность). Специалисты также занимаются созданием моделей для эффективной обработки естественного языка, автоматического распознавания речи, обнаружения ключевых слов, улучшения звука. Понимание естественного языка (NLU) является подполем обработки естественного языка (НЛП), которая занимается компьютерным пониманием человеческого языка.
Нейросеть создала собственный язык, который ученые не могут расшифровать
Нам даже сложно представить его размерность. Похожие языковые конструкции разносятся по разным группам, которым они соответствуют по смыслу. Для непосредственно обучения используется процесс, который называют маскированием. В предложении случайно слово скрывается маской: Алгоритм смотрит на соседние слова и пытается понять, что за слово спрятано. И так раз за разом. Алгоритм может решить 11 типовых задач из области обработки и распознавания языка. Что алгоритм не может делать Подробная статья есть у Эллисон. Самый удивительный вывод — алгоритм плохо понимает отрицания и негативную эмоциональную окраску.
Это верно. Это не верно. Как оптимизировать под BERT? Все верно. Единственное, что вы можете сделать — написать качественный текст и удовлетворить тот интент, с которым они на нее зайдут. Если пишем про то, как варить пельмени, то нужно рассказать читателю именно про то, как, черт возьми, их варить. Не про виды начинок.
Не про историю блюда. Не про разные составы теста. А про то: когда солить воду; когда кидать в нее пельмени; сколько минут варить.
Но родной язык компьютера - известный как машинный код или машинный язык - в значительной степени непостижим для большинства людей. На самых низких уровнях вашего устройства общение происходит не со словами, а через миллионы нулей и единиц, которые производят логические действия. Действительно, программисты использовали перфокарты для связи с первыми компьютерами 70 лет назад. Этот ручной и трудный процесс был понят относительно небольшим количеством людей. Теперь вы можете сказать: «Алекса, мне нравится эта песня», и устройство, воспроизводящее музыку в вашем доме, снизит громкость и ответит: «ОК.
Рейтинг сохранен », - по-человечески. Затем он адаптирует свой алгоритм для воспроизведения этой песни - и других подобных ей - при следующем прослушивании этой музыкальной станции.
Распознавание и синтез речи Речевая интерпретация подразумевает преобразование и оцифровку сигнала в информационный код, который может быть отражен в виде текста. Синтезирование, напротив, генерирует звуковую ретрансляцию на основе печатных данных.
Подобный функционал используется сегодня голосовыми помощниками, интерактивными меню IVR, а также комплексами управления «Умный дом». Разработка диалоговых систем В данном случае речь идет о ставших уже привычными QA, чат-ботах и умных ассистентах, включая Алису, Сири и Алексу. Их основой является совокупность перечисленных NLP-инструментов, отвечающих за распознавание, интерпретацию, анализ смыслового содержания и формирование логически связанного ответа, представленного в текстовом или голосовом виде. Выделение сущностей и фактов Идентификация ссылок на именованные объекты, принадлежащие одной из заданных категорий, а также установление семантической взаимосвязи между ними, реализуется в решении различных вопросов и успешно применяется на практике такими системами, как NELL и Snowball.
Этапы и задачи в подходах к обработке естественного языка До недавнего времени реализация отдельных целей предусматривала использование традиционных алгоритмов машинного обучения, подразумевающее строгий выбор архитектуры, а также работу с признаками вручную. Развитие нейронных сетей повысило качество результатов, что позволило выделить общие принципы работы с NLP. Конвейер Пайплайн представляет собой классическую концепцию, основанную на дифференцировании конкретного таска на несколько последовательных, менее объемных задач, каждая из которых решается отдельно. Подход к построению охватывает две стадии — предварительную работу с исходными данными, требующую немалых временных затрат, и формирование самой модели.
Всего принято выделять семь этапов: Сегментация и токенизация. Актуальны в подавляющем большинстве случаев, и предусматривают деление текста на предложения, а тех — на отдельные слова. Определение контекстно-независимых признаков, характеризующих каждый из токенов, то есть не зависящих от рядом стоящих элементов. Уточнение значимости и применение фильтра к стоп-словам.
Для русского и английского языков характерно наличие множества вспомогательных частиц и артиклей, которые засоряют статистический анализ ввиду своей частоты. Допуск кореференции. Местоимения, заменяющие названия или имена собственные, могут адекватно интерпретироваться человеком в процессе обычного чтения, однако система, которая рассматривает каждое предложение один раз, не отслеживает их взаимосвязь. Парсинг зависимостей.
Именно и только такие языки и должны использоваться и для подобный проектов и для любых других. NLP-проекты очень часто требуют дополнительные операции над строками. Если на Java или на Julia потери на дополнительные проверки токенов или лексем можно и не заметить, то в питон-проекте, это легко может стать причиной тотальной просадки производительности и крахом проекта в целом. C производительнее julia не в курсе за производительность и тем более java раз в 1000. Желающих писать проект на Cython много не найдётся. В случае CPython же, лучше его не трогать вообще....
На Cython желают писать все, кому внезапно стало не хватать производительности питона на некоторых участках, и простота, с которой можно его применить, действительно подкупает. Многие приличные батарейки используют cython, тебе нужно только немножко оптимизировать свой код вынеся горячие участки в него и остальное можно оставить без изменений.
Эмбеддинги слов
- Применение
- OpenAI выпустила новую языковую модель GPT-4
- Обработка естественного языка в ИИ
- Обработка естественного языка и нейронные сети — edverest
OpenAI представила ИИ-инструмент Codex для автоматического написания кода
Что такое алгоритм BERT? Патентный эксперт по алгоритму поиска Билл Славски из «Go Fish Digital» описал BERT следующим образом: Bert — это метод подготовки к обучению естественному языку, который можно использовать для большого объёма текста. Он решает такие задачи, как распознавание сущностей, соединительных частей речи и вопросов-ответов среди прочих естественных языковых процессов. Берт помогает Гуглу понимать текст в Интернете, написанный на естественном языке. Гугл опубликовал эту технологию в свободном доступе, а люди создали вариации BERT. Он помогает машине понять, что означают слова в предложении, но со всеми нюансами контекста. Цитата: Берт и его окружение улучшают текущее положение дел по 11 параметрам обработки естественного языка.
Даже несмотря на то, что по некоторым словам до сих не утихают споры в среде лингвистов. Но что если сама веб-страница очень слаба? Даже люди не всегда понимают, что автор того или иного высказывания имеет в виду. Те же местоимения исторически были очень проблематичными, но BERT очень помогает в этом.
Помимо этого, как и другие языковые модели, Codex генерирует ответы, максимально похожие на данные, использованные для ее обучения, что может приводить к генерации запутанного и неоптимального кода. Также в OpenAI обнаружили, что Codex может генерировать расистские и другие некорректные результаты в виде кода. На данный момент проходит закрытое бета-тестирование Codex. Записаться в лист ожидания и получить подробную информацию о системе можно по ссылке.
Сегодня NLP используется во многих областях, таких как медицина, финансы, маркетинг, право, образование и технологии. Она имеет огромный потенциал для улучшения различных процессов и решения различных проблем, связанных с обработкой естественного языка. Как NLP применяется в реальной жизни NLP Natural Language Processing является областью искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам обрабатывать и анализировать естественный язык. NLP используется во многих областях и может иметь практические применения в реальной жизни, вот некоторые из них: Обработка языка для улучшения поисковых запросов: NLP используется для анализа поисковых запросов пользователей, чтобы поисковые системы могли предоставлять более точные и релевантные результаты. Автоматический перевод: NLP используется для создания систем машинного перевода, которые могут переводить тексты и документы с одного языка на другой. Анализ настроений и мнений: NLP используется для анализа текстовых сообщений, отзывов, комментариев и других форм обратной связи, чтобы определить настроение и мнение людей.
Голосовые помощники: NLP используется для разработки голосовых помощников, таких как Siri, Alexa и Google Assistant, которые могут общаться с пользователями на естественном языке. Распознавание речи: NLP используется для распознавания и транскрибирования речи, которая может быть использована для создания субтитров, транскриптов и других форм текстовых документов. Автоматизированное создание текстов: NLP используется для создания автоматических систем генерации текстов, которые могут генерировать новости, описания продуктов и другие формы текстовых документов. Классификация и категоризация текстов: NLP используется для классификации и категоризации текстов, которые могут быть использованы для анализа содержания и структуры больших объемов текстовых данных. Это только несколько примеров того, как NLP применяется в реальной жизни, и его применение может быть очень широким и разнообразным в зависимости от конкретной области применения. Примеры приложений NLP, которые мы используем каждый день Некоторые примеры приложений NLP, которые мы используем каждый день: Поисковые системы: Google, Bing и другие поисковые системы используют NLP для анализа поисковых запросов и предоставления пользователю наиболее релевантных результатов.
Голосовые помощники: Siri, Alexa, Google Assistant и другие голосовые помощники используют NLP для распознавания речи, понимания запросов пользователей и предоставления соответствующих ответов. Переводчики: Google Translate, Bing Translator и другие приложения машинного перевода используют NLP для перевода текста и речи на разные языки. Проверка орфографии: приложения для проверки орфографии, такие как Grammarly и Ginger, используют NLP для обнаружения ошибок в написании слов. Автодополнение: автодополнение в Google, Bing и других поисковых системах использует NLP для предложения подходящих запросов на основе введенного пользователем текста. Рекомендательные системы: рекомендательные системы на сайтах, таких как Amazon и Netflix, используют NLP для анализа предыдущих покупок и просмотров, чтобы предлагать пользователю соответствующие товары и фильмы. Это только несколько примеров приложений NLP, которые мы используем каждый день, и список может быть продолжен в зависимости от конкретной области применения.
Технологии, лежащие в основе обработки естественного языка Обработка естественного языка Natural Language Processing, NLP — это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей для анализа и обработки естественного языка, используемого людьми в повседневной жизни. Некоторые из основных технологий, лежащих в основе обработки естественного языка, включают в себя: Токенизация Tokenization : разбиение текста на отдельные слова или токены. Частеречная разметка Part-of-speech tagging : определение части речи каждого слова в предложении. Синтаксический анализ Parsing : анализ предложения с целью определения его структуры и отношений между словами.
Узнайте, когда использовать каждую услугу и как они дополняют друг друга. Распознавание на естественном языке NLP позволяет клиентскому приложению, например чат-боту, работать с пользователями с использованием естественного языка.
Пользователь вводит предложение или фразу. Текст пользователя может содержать неверную грамматику, орфографию и знаки препинания. Служба ИИ Azure в любом случае может работать с предложением пользователя, возвращая сведения, необходимые чат-боту, чтобы помочь пользователю. Клиентское приложение отправляет текст на естественном языке. Служба принимает текст, обрабатывает его и возвращает результат. LUIS определяет назначение текста пользователя известного как речевой фрагмент , а QnA Maker формирует ответ на текст пользователя называемый запросом.
Чтобы выбрать правильную службу, необходимо понимать пользовательский текст, поступающий из клиентского приложения, и сведения, которые клиентское приложение должно получить от службы ИИ Azure. Служба Клиентское приложение определяет LUIS Определяет намерение пользователя текста — служба не возвращает ответ на вопрос.
Обработка естественного языка с TensorFlow
Некоторые из основных технологий, лежащих в основе обработки естественного языка, включают в себя: Токенизация Tokenization : разбиение текста на отдельные слова или токены. Частеречная разметка Part-of-speech tagging : определение части речи каждого слова в предложении. Синтаксический анализ Parsing : анализ предложения с целью определения его структуры и отношений между словами. Извлечение именованных сущностей Named entity recognition : выделение из текста именованных сущностей, таких как имена, места, организации и даты. Анализ тональности Sentiment analysis : определение эмоциональной окраски текста, например, положительной, отрицательной или нейтральной. Машинный перевод Machine translation : автоматический перевод текста с одного языка на другой. Генерация текста Text generation : создание нового текста на основе предыдущих текстов, используя различные модели машинного обучения. Это только некоторые из основных технологий, используемых в обработке естественного языка. Каждая из этих технологий может использоваться для решения различных задач, включая поиск информации, анализ тональности, машинный перевод и генерацию текста. Какие инструменты используются для решения задач NLP Существует множество инструментов и библиотек для решения задач обработки естественного языка NLP. Некоторые из наиболее распространенных и популярных инструментов в этой области включают в себя: NLTK Natural Language Toolkit — это библиотека Python для обработки естественного языка, которая предоставляет широкий спектр инструментов и функций для работы с текстом, включая токенизацию, стемминг, лемматизацию, частеречную разметку, синтаксический анализ и машинный перевод.
SpaCy — это библиотека Python для обработки естественного языка, которая обеспечивает высокую производительность и точность при выполнении различных задач, таких как токенизация, частеречная разметка, синтаксический анализ, извлечение именованных сущностей и анализ тональности. Gensim — это библиотека Python для моделирования тем и векторного представления текста, которая позволяет создавать и использовать модели машинного обучения для анализа текстовых данных. Stanford CoreNLP — это набор инструментов для обработки естественного языка, разработанный на базе университета Стэнфорд, который включает в себя такие функции, как частеречная разметка, синтаксический анализ, извлечение именованных сущностей и анализ тональности. Google Cloud Natural Language — это облачный сервис для обработки естественного языка, предоставляемый Google, который позволяет выполнять различные задачи, такие как анализ тональности, извлечение именованных сущностей, классификация текста и машинный перевод. Microsoft Azure Text Analytics — это облачный сервис для анализа текстовых данных, предоставляемый Microsoft, который включает в себя функции, такие как анализ тональности, извлечение ключевых фраз, извлечение именованных сущностей и автоматический перевод. Это только некоторые из наиболее популярных инструментов и библиотек для обработки естественного языка. Выбор конкретного инструмента зависит от конкретной задачи и предпочтений разработчика. Различные задачи, которые могут быть решены с помощью NLP: от классификации текста до определения тональности С помощью обработки естественного языка NLP можно решать различные задачи, связанные с анализом текстов. Некоторые из них: Классификация текста: определение категории или темы, к которой относится текст, на основе его содержания. Определение тональности: определение позитивной, негативной или нейтральной окраски текста.
Извлечение информации: извлечение определенных сущностей или фактов из текста, таких как имена, даты, местоположения и т.
Используйте QnA Maker, если у вас статическая база знаний с ответами. Такую базу знаний, сформированную из документов PDF и URL-адресов, можно настроить в соответствии со своими требованиями. Продолжаем работу с примером речевого фрагмента, How do I get to the Human Resources building on the Seattle North campus?
Можете объединить две службы для этого речевого фрагмента, если чат-боту требуется обработать текст на основе намерений и сущностей с помощью LUIS , а также найти конкретный ответ с помощью QnA Maker. Использование двух служб при неполной базе знаний Если вы создаете свою базу знаний QnA Maker, но знаете, что домен субъекта изменяется например, актуальная информация , можно объединить службы LUIS и QnA Maker. Это позволяет использовать информацию в базе знаний, а также использовать LUIS для определения намерения пользователя. После того как клиентское приложение получит намерение, оно может запросить актуальную информацию из другого источника.
Если оценка от QnA Maker находится ниже какого-либо произвольного порогового значения, используйте сведения о намерении и сущности, возвращенные от LUIS, для передачи информации в службу третьей стороны. Используйте намерение, возвращенное из LUIS, FindLocation и все извлеченные сущности, такие как Human Resources building и Seattle North campus, чтобы отправить эту информацию в службу сопоставления или поиска для получения другого ответа. Вы можете предоставить этот ответ третьей стороны пользователю для проверки.
TensorRT 7 включает новый компилятор глубокого обучения, который автоматически оптимизирует и ускоряет всё усложняющиеся рекурентные нейросети и сети с архитектурой типа трансформер, необходимые для диалоговых ИИ-приложений. Он ускоряет компоненты диалогового ИИ более чем в 10 раз по сравнению с CPU, снижая латентность до 300 мс.
А это именно тот порог, который необходим для взаимодействий реального времени. Крупнейшие инновационные компании мира уже берут на вооружение инструменты NVIDIA для ускорения диалогового ИИ, и среди них - Sogou, которая предоставляет поисковые сервисы для WeChat, самого популярного мобильного приложения. Возрастающее значение рекурентных нейросетей TensorRT 7 ускоряет рост числа ИИ-моделей, используемых для предсказаний в сценариях работы с временными, последовательными данными, где применяются рекурентные циклические структуры RNN.
Если на Java или на Julia потери на дополнительные проверки токенов или лексем можно и не заметить, то в питон-проекте, это легко может стать причиной тотальной просадки производительности и крахом проекта в целом. C производительнее julia не в курсе за производительность и тем более java раз в 1000. Желающих писать проект на Cython много не найдётся. В случае CPython же, лучше его не трогать вообще....
На Cython желают писать все, кому внезапно стало не хватать производительности питона на некоторых участках, и простота, с которой можно его применить, действительно подкупает. Многие приличные батарейки используют cython, тебе нужно только немножко оптимизировать свой код вынеся горячие участки в него и остальное можно оставить без изменений. Просто есть современные языки программирования, а есть питон и его поклонники, уверяющие, что язык, слепленный на коленках по лекалам 70-х ещё актуален : 6. А у си, как известно, сишная производительность.
«Языковой ИИ» GPT-4 выйдет на следующей неделе с поддержкой изображений и видео
| JustMagic | BERT - прорыв в обработке естественного языка поиском? | это ветвь искусственного интеллекта, которая занимается взаимодействием между компьютерами и людьми с использованием естественного языка. |
| 🤖💬 Автодополнение длиной в тысячу слов. Что известно о нейросетевой модели GPT-3 | Американский разработчик OpenAI представил новое поколение алгоритма по обработке естественного языка — GPT-4. |