Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural, conocido comúnmente como PLN, se ocupa de entrenar a la inteligencia artificial para que comprenda el habla y los textos humanos de manera similar a como lo hacen las personas. Los seres humanos pueden pronunciar mal las palabras, cometer errores ortográficos y gramaticales; además, el significado de una palabra o una oración 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 intencionales y la gramática incorrecta se han vuelto habituales en la era de la comunicación por internet. Para la inteligencia artificial, sin embargo, esto representaba antes un obstáculo insuperable.

Gracias a los avances en los métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, así como en la lingüística computacional —una disciplina científica y de ingeniería—, 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, dependen del PLN para interpretar con precisión lo que usted quiere decir y ejecutar sus instrucciones.

Más allá de que la mayoría ya aprovechamos el procesamiento del lenguaje natural (PLN) en nuestra vida cotidiana, implementarlo en un entorno empresarial puede marcar una gran diferencia. En marketing y atención al cliente, la detección de spam, la escucha social y los chatbots pueden ayudar a que tu empresa realmente entienda lo que dicen sus clientes y pueda interactuar con ellos de manera significativa. Otras aplicaciones potenciales incluyen el resumen automático de grandes volúmenes de texto, la generación y comprensión del lenguaje natural (NLG/NLU), así como otras aplicaciones de inteligencia artificial más avanzadas.

Dado que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son fundamentales para el desarrollo del procesamiento del lenguaje natural (NLP), las soluciones de hardware y software de GIGABYTE pueden ser un recurso muy valioso. Por ejemplo, los servidores GPU de la serie G de GIGABYTE son compatibles con CPU y aceleradores GPGPU para ofrecer capacidades de cómputo de alto rendimiento (HPC), que pueden utilizarse para el aprendizaje profundo y las operaciones de aprendizaje automático (MLOps). El sistema de entrenamiento DNN MLSteam de Myelintek, que forma parte del dispositivo 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 que GIGABYTE contribuye al procesamiento del lenguaje natural es mediante un caso destacado en el que sus iniciativas de responsabilidad social corporativa (CSR) y medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG) a largo plazo se materializaron a través de 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 competencia APAC HPC-AI celebrada en Singapur. El equipo de la NCKU obtuvo el primer lugar y estableció récords mundiales en procesamiento del lenguaje natural utilizando 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.

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