{"id":3544,"date":"2023-12-18T14:08:17","date_gmt":"2023-12-18T13:08:17","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.qtravel.ai\/?p=3544"},"modified":"2024-03-08T09:14:07","modified_gmt":"2024-03-08T08:14:07","slug":"czym-jest-przetwarzanie-jezyka-naturalnego-i-jak-dzialaja-systemy-typu-chatgpt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.qtravel.ai\/pl\/blog\/czym-jest-przetwarzanie-jezyka-naturalnego-i-jak-dzialaja-systemy-typu-chatgpt\/","title":{"rendered":"Czym jest przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego i jak dzia\u0142aj\u0105 systemy typu ChatGPT?"},"content":{"rendered":"

Cho\u0107 termin \u201cprzetwarzanie j\u0119zyka naturalnego\u201d lub jego bardziej popularne angielskie t\u0142umaczenie \u201cnatural language processing\u201d mo\u017ce brzmie\u0107 dla Was zagadkowo, to nie mamy w\u0105tpliwo\u015bci, \u017ce mieli\u015bcie ju\u017c do czynienia z rozwi\u0105zaniami wykorzystuj\u0105cymi t\u0119 technologi\u0119. To w\u0142a\u015bnie na niej opieraj\u0105 si\u0119 m.in. systemy nawigacji g\u0142osowej, oprogramowanie do dyktowania tekstu mowy, chatboty, wyszukiwarki internetowe, a nawet ChatGPT.\u00a0<\/span><\/p>\n

Chcecie dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej? W tym artykule wyja\u015bnimy m.in. czym dok\u0142adnie jest NLP, jak dzia\u0142a, jakie s\u0105 jego przyk\u0142adowe zastosowania oraz przede wszystkim – jakie korzy\u015bci mo\u017ce przynie\u015b\u0107 Twojemu biznesowi. Czytaj dalej, aby odkry\u0107 potencja\u0142 tej pot\u0119\u017cnej technologii!<\/span><\/p>\n

Czym jest przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego?<\/span><\/h2>\n

Tradycyjnie, zacznijmy od definicji. W du\u017cym uproszczeniu, technologi\u0119 t\u0119 mo\u017cna opisa\u0107 w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b:<\/span><\/p>\n

Przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego (ang. Natural Language Processing, NLP) to dziedzina <\/span><\/i>sztucznej inteligencji<\/span><\/i><\/a>, kt\u00f3ra \u0142\u0105cz\u0105cy ze sob\u0105 elementy programowania i lingwistyki w celu umo\u017cliwienia komputerom rozumienia ludzkiego j\u0119zyka.\u00a0<\/span><\/i><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

NLP wykorzystuje zaawansowane technologie, takie jak lingwistyka komputerowa czy zaawansowane modele <\/span>uczenia maszynowego<\/span><\/a> i g\u0142\u0119bokiego uczenia, aby umo\u017cliwi\u0107 komputerom przetwarzanie ludzkiego j\u0119zyka – zar\u00f3wno w formie tekstu, jak i innych form, takich jak nagrania g\u0142osowe. G\u0142\u00f3wnym celem rozwi\u0105za\u0144 wykorzystuj\u0105cych NLP jest nie tylko zrozumienie znaczenia poszczeg\u00f3lnych s\u0142\u00f3w, ale ca\u0142ej wypowiedzi, uwzgl\u0119dniaj\u0105c przy tym kontekst, intencje, a nawet emocje osoby, kt\u00f3rej wypowied\u017a jest przetwarzana.\u00a0<\/span><\/p>\n

Jak dzia\u0142a przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego?<\/span><\/h2>\n

Aby lepiej zrozumie\u0107 czym jest NLP, warto zapozna\u0107 si\u0119 z tym, jak – krok po kroku – wygl\u0105da ten proces.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

1. Zbieranie Danych<\/span><\/h3>\n

Podstawowym elementem ka\u017cdego rozwi\u0105zania opartego na modelach uczenia maszynowego s\u0105 dane. W przypadku NLP, nasz system musi otrzyma\u0107 korpus, czyli ogromny zbi\u00f3r danych j\u0119zykowych. Na przyk\u0142ad, system taki jak ChatGPT w wersji GPT3 zosta\u0142 'nakarmiony’ a\u017c <\/span>570 GB danych<\/span><\/a> uzyskanych z ksi\u0105\u017cek, tekst\u00f3w internetowych, Wikipedii, artyku\u0142\u00f3w i innych tekst\u00f3w w Internecie, co da\u0142o w sumie 300 miliard\u00f3w s\u0142\u00f3w.<\/span><\/p>\n

2. Przetwarzanie ludzkiego j\u0119zyka na j\u0119zyk zrozumia\u0142y dla komputera\u00a0<\/span><\/h3>\n

Po zebraniu danych, system musi przekonwertowa\u0107 je na liczby, czyli na tak\u0105 form\u0119, kt\u00f3ra jest dla niego zrozumia\u0142a i umo\u017cliwia dalsze przetwarzanie. W zale\u017cno\u015bci od danych wyj\u015bciowych (tekstu czy pliku audio), u\u017cywa do tego r\u00f3\u017cnych zaawansowanych technik, kt\u00f3re mu w tym pomog\u0105. Na przyk\u0142ad, w przypadku danych g\u0142osowych wyodr\u0119bnia si\u0119 informacje o cz\u0119stotliwo\u015bciach sk\u0142adowych w kolejnych chwilach nagrania.<\/span><\/p>\n

3. Zrozumienie Komunikatu<\/span><\/h3>\n

Pami\u0119tajmy, \u017ce chocia\u017c s\u0142owa i zdania maj\u0105 oczywiste znaczenie dla ludzi, to dla komputer\u00f3w s\u0105 to tylko ci\u0105gi znak\u00f3w. Aby system by\u0142 w stanie co\u015b z nich zrozumie\u0107, in\u017cynierowie specjalizuj\u0105cy si\u0119 w AI czy bezpo\u015brednio NLP musz\u0105 odpowiednio wytrenowa\u0107 system w taki spos\u00f3b, aby by\u0142 w stanie rozumie\u0107 j\u0119zyk i znaczenie wypowiedzi.\u00a0<\/span><\/p>\n

W tym momencie rozpoczyna si\u0119 proces o nazwie NLU (Natural Language Understanding), polegaj\u0105cy na przetwarzaniu danych wej\u015bciowych i nadawania sensu zdaniom w j\u0119zyku naturalnym.<\/span><\/p>\n

Zazwyczaj odbywa si\u0119 on przy u\u017cyciu r\u00f3\u017cnorodnych technik przetwarzania j\u0119zyka naturalnego, takich jak tokenizacja (dzielenie tekstu na mniejsze cz\u0119\u015bci), etykietowanie cz\u0119\u015bci mowy, czy stemming (redukcja s\u0142\u00f3w do ich podstawowej formy).\u00a0<\/span><\/p>\n

Takie dzielenie i kategoryzowanie indywidualnych s\u0142\u00f3w umo\u017cliwiaj\u0105 algorytmom poznanie zasad rz\u0105dz\u0105cych ludzkim j\u0119zykiem, a nast\u0119pnie na zrozumienie struktury i znaczenia zda\u0144.<\/span><\/p>\n

Na tym etapie jest sporo wyzwa\u0144, chocia\u017cby z tzw. homonimami, czyli s\u0142owami o identycznej pisowni lub wymowie, kt\u00f3re maj\u0105 inne znaczenie. Kiedy w naszej bazie pojawi si\u0119 taki wyraz, system musi zrozumie\u0107 ich kontekst poprzez analiz\u0119 ca\u0142ej wypowiedzi.<\/span><\/p>\n

4. Generowanie odpowiedzi<\/span><\/h3>\n

Kiedy ju\u017c nasz system jest w stanie zrozumie\u0107, jakie pytanie lub polecenie od nas otrzyma\u0142, czas na wygenerowanie adekwatnej odpowiedzi. W tym celu, wykorzystuje algorytmy uczenia g\u0142\u0119bokiego, kt\u00f3re pozwalaj\u0105 mu nie tylko czyta\u0107 i rozumie\u0107 wypowiedzi, ale tak\u017ce tworzy\u0107 w\u0142asne. Ten proces nosi nazw\u0119 NLG (Natural Language Generation) i polega przekszta\u0142ceniu ustrukturyzowanych dane (czyli takich, kt\u00f3re s\u0105 zrozumia\u0142e dla komputera) – w dane wyj\u015bciowe w j\u0119zyku naturalnym, kt\u00f3ry jest zrozumia\u0142y dla cz\u0142owieka.\u00a0<\/span><\/p>\n

Wr\u00f3\u0107my do przyk\u0142adu ChatGPT. To w\u0142a\u015bnie na tym etapie, system tworzy odpowied\u017a na podstawie wpisanej przez u\u017cytkownika komendy. W tym celu wykorzystuje miliardy poznanych wcze\u015bniej s\u0142\u00f3w i regu\u0142 j\u0119zykowych oraz zgromadzonej wiedzy. W praktyce polega to na prognozowaniu kolejnych fragment\u00f3w tekstu, kt\u00f3re powinny nast\u0119powa\u0107 po danej wskaz\u00f3wce, wykorzystuj\u0105c znane wzorce j\u0119zykowe.<\/span><\/p>\n

Na poni\u017cszym obrazku znajdziesz przyk\u0142ad odpowiedzi ChatGPT na pytanie: \u201cCo warto zobaczy\u0107 w Polsce w listopadzie?\u201d<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

5. Ci\u0105g\u0142e szkolenie i dostrajanie modelu<\/span><\/h3>\n

Aby system AI, wci\u0105\u017c dzia\u0142a\u0142 na najwy\u017cszym poziomie, musi by\u0107 stale udoskonalany. Im wi\u0119cej danych otrzymuje, tym dok\u0142adniejszy si\u0119 staje. R\u00f3wnie\u017c w przypadku rozwi\u0105za\u0144 NLP, wa\u017cne jest, aby model wci\u0105\u017c by\u0142 \u201ckarmiony\u201d nowymi danymi, jak r\u00f3wnie\u017c wci\u0105\u017c doskonalony w oparciu o otrzymywane informacje zwrotne. Dzi\u0119ki temu staje si\u0119 coraz bardziej precyzyjny i efektywny w rozumieniu oraz odpowiadaniu na pytania zadane przez u\u017cytkownik\u00f3w.<\/span><\/p>\n

Przyk\u0142adowo, je\u015bli chcesz, aby ChatGPT mia\u0142 wiedz\u0119 o aktualnych przepisach obowi\u0105zuj\u0105cych w danym miejscu – musi by\u0107 dostrajany o nowe, aktualne dane, kt\u00f3re pozwol\u0105 mu uzyska\u0107 te informacje.<\/span><\/p>\n

Przyk\u0142ady zastosowania NLP<\/span><\/h2>\n

Przejd\u017amy do przyk\u0142ad\u00f3w. Tak jak wspominali\u015bmy na pocz\u0105tku, wi\u0119kszo\u015b\u0107 z nas od dawna korzysta z rozwi\u0105za\u0144 opartych na NLP, czasem nie nawet wiedz\u0105c, \u017ce ma do czynienia w\u0142a\u015bnie z t\u0105 technologi\u0105. O jakich rozwi\u0105zaniach mowa? Poni\u017cej zebrali\u015bmy kilka przyk\u0142ad\u00f3w:<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n