Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural, a menudo abreviado como PLN, consiste en entrenar a la inteligencia artificial para que comprenda el habla y el texto humanos de forma muy similar a como lo hacen las personas. Los seres humanos pueden pronunciar o escribir palabras incorrectamente y cometer errores gramaticales; además, el significado de una palabra o una frase depende en gran medida del contexto. Por ejemplo, las personas pueden entender el sarcasmo y la hipérbole sin demasiadas dificultades, y las faltas de ortografía intencionadas y la gramática incorrecta se han convertido en algo habitual en la era de la comunicación por Internet. Sin embargo, para la inteligencia artificial, esto constituía hasta hace poco un obstáculo insuperable.

Gracias a los avances en los métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, así como a una disciplina científica y de ingeniería conocida como lingüística computacional, las aplicaciones modernas de inteligencia artificial han mejorado considerablemente su capacidad para comprender a las personas. Muchos dispositivos y servicios denominados «inteligentes», como el reconocimiento de voz y la traducción automática, utilizan el PLN para interpretar correctamente lo que quieres decir y ejecutar tus instrucciones.

Más allá de que la mayoría ya nos beneficiamos del procesamiento del lenguaje natural en nuestra vida cotidiana, su implementación en el entorno empresarial puede marcar un antes y un después. En marketing y atención al cliente, la detección de spam, la escucha social y los chatbots pueden garantizar que su empresa realmente escuche lo que dicen sus clientes, para que pueda interactuar con ellos de forma significativa. Otras posibles aplicaciones incluyen el resumen automático de grandes volúmenes de texto, la generación y comprensión del lenguaje natural (NLG/NLU), así como otras aplicaciones de IA más avanzadas.

Dado que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo desempeñan un papel fundamental en el desarrollo del procesamiento del lenguaje natural, las soluciones de hardware y software de GIGABYTE pueden ser un recurso clave. Por ejemplo, los servidores GPU de la serie G de GIGABYTE admiten CPU con aceleradores GPGPU para ofrecer capacidades de HPC que pueden utilizarse para el aprendizaje profundo y MLOps. El sistema de entrenamiento DNN MLSteam de Myelintek, que forma parte de la solución de entrenamiento DNN de GIGABYTE, proporciona una plataforma de entrenamiento DNN lista para usar que también puede ejecutarse en los servidores GPU de GIGABYTE. Otra forma en la que GIGABYTE contribuye al procesamiento del lenguaje natural es un caso interesante en el que sus iniciativas de responsabilidad social corporativa (CSR) y sostenibilidad, gobernanza y responsabilidad ambiental (ESG) a largo plazo se materializan mediante sus avanzadas soluciones para servidores. En 2020, GIGABYTE proporcionó cuatro servidores G482-Z50 a la Universidad Nacional Cheng Kung de Taiwán (NCKU), que participaba en la competición APAC HPC-AI celebrada en Singapur. El equipo de la NCKU terminó ganando el primer puesto y batiendo récords mundiales en procesamiento del lenguaje natural con BERT, una técnica de aprendizaje automático desarrollada por Google. El equipo alcanzó una precisión del 87,7 %, superior incluso a la lograda en ese momento por la Universidad de California en San Diego y la Universidad de Stanford.

Más información: 《Impulsa la IA con las soluciones de servidores de IA potenciadas de GIGABYTE》