Microsoft hat kürzlich ein neues Sprachmodell namens Turing-NLG (Turing Natural Language Generation) vorgestellt, das mit 17 Milliarden Parametern ausgestattet ist. Dieses Modell übertrifft den aktuellen Stand der Technik in vielen downstream-NLP-Aufgaben und bietet eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten.
Große tiefgelernte Sprachmodelle wie BERT und GPT-2 haben in den letzten Jahren den Stand der Technik in vielen NLP-Aufgaben verbessert. Diese Modelle sind in der Lage, komplexe Texte zu verstehen und zu generieren. Microsofts Turing-NLG ist ein weiterer Schritt in dieser Entwicklung und bietet eine noch höhere Leistung als seine Vorgänger.
Turing-NLG ist ein Transformer-basiertes generatives Sprachmodell, das in der Lage ist, Wörter zu generieren, um offene textuelle Aufgaben zu vervollständigen. Es kann direkt auf Fragen antworten und Zusammenfassungen von Eingabedokumenten erstellen. Das Modell ist auch in der Lage, natürliche Zusammenfassungen oder Antworten auf Fragen zu generieren, die auf einem persönlichen Dokument oder einer E-Mail basieren.
Das Turing-NLG-Modell bietet eine Vielzahl von Vorteilen, darunter:
Das Megatron-Turing Natural Language Generation Model (MT-NLG) ist ein weiteres Sprachmodell, das von Microsoft und Nvidia entwickelt wurde. Es hat etwa 530 Milliarden Parameter und ist damit dreimal größer als das GPT-3-Sprachmodell. MT-NLG basiert auf DeepSpeed und Megatron und ist in der Lage, eine Vielzahl von NLP-Aufgaben mit hoher Qualität auszuführen.
Turing-NLG und MT-NLG sind zwei neue Sprachmodelle, die von Microsoft entwickelt wurden. Sie bieten eine höhere Leistung als andere Sprachmodelle und haben eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen, wie z.B. der Textgenerierung, der Fragebeantwortung und der Zusammenfassung von Dokumenten.
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