Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural, comúnmente abreviado como PLN, se ocupa de entrenar a la inteligencia artificial para comprender el habla y los textos humanos de manera muy similar a como lo hacen las personas. En otras palabras, las personas suelen cometer errores de pronunciación, ortografía y gramática; 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 mayor dificultad, y los errores ortográficos intencionales y la gramática incorrecta se han vuelto algo común en la era de la comunicación por internet. Sin embargo, para la IA, esto solía representar un obstáculo insuperable.

Con el avance de los métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, junto con una disciplina científica y de ingeniería conocida como lingüística computacional, las aplicaciones modernas de IA 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 quieres decir y ejecutar tus instrucciones.

Más allá del hecho de que la mayoría ya aprovechamos el procesamiento del lenguaje natural (PLN) en nuestra vida diaria, su implementación en el 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 escuche lo que dicen sus clientes, para que puedas 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/CLN) y otras aplicaciones de IA más avanzadas.

Dado que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son componentes fundamentales del desarrollo del procesamiento del lenguaje natural, las soluciones de hardware y software de GIGABYTE pueden ser un recurso importante. Por ejemplo, los servidores GPU G-Series de GIGABYTE son compatibles con CPU y aceleradores GPGPU para ofrecer capacidades de HPC que pueden utilizarse en el aprendizaje profundo y MLOps. El sistema de entrenamiento DNN Myelintek MLSteam, que forma parte del dispositivo de entrenamiento DNN de GIGABYTE, proporciona una plataforma lista para usar para el entrenamiento de DNN 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) de largo plazo se materializan 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. Posteriormente, el equipo de la NCKU obtuvo el primer lugar y estableció récords mundiales en procesamiento del lenguaje natural mediante BERT, una técnica de aprendizaje automático desarrollada por Google. El equipo alcanzó una precisión de 87.7 %, incluso superior a la obtenida 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 de alto rendimiento de GIGABYTE》