Pre-trained language model (โมเดลภาษาที่ถูกฝึกฝนล่วงหน้า) คือโมเดลภาษาที่ถูกฝึกฝนก่อนแล้วด้วยข้อมูลในปริมาณมหาศาล โดยใช้เทคโนโลยี Deep Learning เพื่อเรียนรู้ความหมายและโครงสร้างของภาษา โมเดลเหล่านี้เรียนรู้จากข้อมูลภาษามากมายจากเว็บไซต์ออนไลน์และเอกสารต่างๆ ซึ่งทำให้สามารถเข้าใจและทำนายข้อความภาษาธรรมชาติได้อย่างแม่นยำ
ตัวอย่างที่น่าสนใจของโมเดลภาษาที่ถูกฝึกฝนล่วงหน้าคือ:
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): เป็นโมเดลภาษาที่ถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลในปริมาณมากเพื่อเข้าใจความหมายและความสัมพันธ์ของคำในประโยคได้อย่างแม่นยำ โมเดลนี้สามารถนำมาใช้ในงานต่างๆ เช่น การจำแนกประเภทของข้อความ ค้นหาคำตอบในคำถาม และการสร้างเนื้อหา
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): เป็นโมเดลภาษาที่ถูกฝึกฝนเพื่อสร้างข้อความและเนื้อหาที่มีความสมจริงมากขึ้น โดยสามารถสร้างบทความ และคำตอบในคำถามได้อย่างสร้างสรรค์
การใช้งานของโมเดลภาษาที่ถูกฝึกฝนล่วงหน้าในภาษาไทย เช่น BERT และ GPT ได้รับความนิยมในการประมวลผลภาษาที่ซับซ้อนและท้าทาย เช่น การแปลภาษาแบบหลายภาษา การจำแนกประเภทของข้อความ การสร้างเนื้อหาสำหรับสื่อสร้างเนื้อหา การสร้างคำถามและคำตอบในรูปแบบที่สมจริง เป็นต้น โมเดลเหล่านี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลภาษาธรรมชาติในชีวิตประจำวันและในธุรกิจ ทำให้การสื่อสารและการติดต่อกับผู้ใช้งานที่เป็นภาษาธรรมชาติเป็นไปได้อย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น