Lý do ChatGPT có thể hiểu nhanh những yêu cầu của con người
Natural language processing trong ChatGPT liên quan đến việc cung cấp cho máy tính khả năng hiểu văn bản và lời nói của con người.
Natural language processing /ˈnætʃ.ər.əl ˈlæŋ.ɡwɪdʒ ˈprəʊ.ses.ɪŋ/ (danh từ): Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Định nghĩa:
ChatGPT là sản phẩm của công ty OpenAI ra đời vào cuối tháng 11/2022. Theo Forbes, ChatGPT sử dụng natural language processing (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để tạo ra các cuộc hội thoại.
Theo IBM, natural language processing đề cập đến một nhánh của khoa học máy tính, cụ thể hơn là trí tuệ nhân tạo. Nó liên quan đến việc cung cấp cho máy tính khả năng hiểu văn bản và lời nói của con người giống như cách con người có thể làm.
Để có thể hiểu ngôn ngữ, lời nói của con người, natural language processing kết hợp ngôn ngữ học tính toán cùng với các mô hình thống kê, học máy và học sâu. Khi kết hợp những yếu tố trên, máy tính sẽ xử lý ngôn ngữ của con người dưới dạng dữ liệu văn bản hoặc giọng nói để hiểu ý nghĩa theo cách đầy đủ, hoàn chỉnh.
Natural language processing thúc đẩy các chương trình máy tính dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, phản hồi các lệnh của con người đưa ra và có thể tóm tắt khối lượng lớn văn bản một cách nhanh chóng.
Trước khi tương tác với natural language processing thông qua ChatGPT, có thể bạn đã từng tương tác với nó dưới dạng hệ thống GPS điều khiển bằng giọng nói, trợ lý kỹ thuật số, phần mềm đọc lời nói và biến đổi thành văn bản, chatbot chăm sóc khách hàng...
Ứng dụng của natural language processing trong tiếng Anh:
- Natural language processing applies algorithms to understand the meaning and structure of sentences.
Dịch: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên áp dụng các thuật toán để hiểu ý nghĩa và cấu trúc của câu.
- Current approaches to natural language processing are based on deep learning, a type of AI that examines and uses patterns in data to improve a program's understanding.
Dịch: Các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện tại dựa trên học sâu, một loại AI kiểm tra và sử dụng các mô hình trong dữ liệu để cải thiện khả năng hiểu của chương trình.