2021年影響企業的自然語言處理趨勢

隨著谷歌和微軟等科技公司的不斷發展和創新，自然語言處理(NLP)在準確性、速度和方法方面取得了飛躍性發展，可以幫助計算機科學家解決更復雜的問題。自然語言處理(NLP)如今成為人工智能領域進行研究最多的領域之一。

人工智能開發商Paperspace公司聯合創始人兼首席執行官Dillon Erb對五個重要的自然語言處理發展趨勢進行了分析和闡述，這些趨勢將在2021年影響企業的發展，并有助于區分合理發展和過度夸大的宣傳。

趨勢1：真正的自然語言處理(NLP)還有很長的路要走

人類的語言很復雜，因為語言代表著人類的思想。這使自然語言理解(NLU)成為所謂的“難以解決的人工智能”問題之一，這是因為自然語言理解(NLU)面臨的問題就是廣義人工智能的問題。

但是作為人工智能的子主題，自然語言理解(NLU)得到了更多關注，因為其應用前景令人興奮，并且很多自然語言理解(NLU)解決方案在其應用中顯示出了真正的價值。

因此，盡管自然語言理解(NLU)技術尚不成熟，但自然語言理解(NLU)的普及程度已經在企業的應用中得到證明。

自然語言理解(NLU)用于對客戶實施情感分析，并理解對Siri和Alexa等數字助理提出的問題。它還可以通過神經機器翻譯服務(例如谷歌翻譯)進行多語種的文本翻譯。

人們需要知道的是，在全面的廣義人工智能出現之前，自然語言處理(NLP)需要不斷發展，因此還有很長的路要走。

趨勢2：模型正在迅速改進，企業需要為此做好準備

可以說，當今最著名的人工智能模型是OpenAI的GPT。其最新版本的GPT-3已于今年早些時候發布。

就GPT的進展而言，GPT-2在2019年2月推出并帶來了重大影響，這是由于它接受了15億個參數的訓練。GPT-3在18個月之后推出，并接受了1750億個參數的預訓練，其訓練量得到兩個數量級的時長。GPT的推出立即引起了全球媒體的關注，因為這意味著將會產生虛假新聞、生成藝術、編寫代碼庫等等。

諸如GPT之類的語言模型的發展正在激勵企業開發機器智能的許多方法和應用程序，這些應用程序從能夠用語言描述網絡應用程序到模仿公眾人物的語言模式，再到通過醫學文獻進行訓練以提供診斷。

趨勢3：狹義用例獲得成功

根據調查，全球有數十萬人從事GPU計算、機器學習和深度學習的工作，尤其是在企業層面。而重要的一件事是，為了取得成功并推動業務價值，人工智能項目的范圍可能很窄。

像OpenAI的GPT-3這樣的人工智能項目之所以引起廣泛關注，是因為這些技術為人們的未來發展提供了令人鼓舞的愿景。但是，當今推動真正價值的企業項目和部署范圍很狹窄，并且可以帶來具體的業務價值。

例如，當Adobe Photoshop提供了從背景中自動選擇圖像主題的功能時，這是計算機視覺的一種狹義用途，可以為最終用戶提供真正的價值。Photoshop用戶無需花費數小時就可以每個像素的精度剔除背景。這是狹義應用獲得成功的一個示例。

趨勢4：機器學習模型需要維護

與傳統軟件不同，應用在生產中的機器學習模型需要維護，因為它們會隨著時間的推移而降低性能。這一事實與生產機器學習模型(模型由代碼、數據、計算和性能指標組成)的復雜組合相結合，導致了持續集成(CI)/持續交付(CD)和MLOps工具以及基礎設施虛擬化產品的快速發展。

有關自然語言理解(NLU)或自然語言處理(NLP)最令人興奮的事情之一就是可以隨著時間的推移改進模型。在許多應用中，模型的精確度只要提高幾個百分點，就可以為企業基礎業務帶來數百萬美元的價值。其具體示例包括推薦引擎、金融建模應用程序等應用程序。

因此，重要的是要有一個可預測的部署系統，以隨著時間的推移繼續交付價值。

趨勢5：將機器學習視為一種軟件學科

企業準備從機器學習提升業務價值的最有價值的方法之一就是將機器學習確立為一種軟件學科。由于絕大多數機器學習項目在開發人員或數據科學家的筆記本電腦上運行的研究實驗過程中陷入困境，因此確定幫助企業將模型部署到生產和交付價值的系統的優先級是很重要的。

將機器學習視為一種軟件學科意味著擁有已經建立的管道，可以將項目從研究轉到生產。這意味著機器學習與其余軟件堆棧可以得到更多的關注和資源，還意味著代碼、數據和機器學習模型本身將會進行版本控制。簡化基礎設施配置也很重要，這樣企業可以大規模部署機器學習模型。

最終目標是使人工智能成為企業的業務驅動力。在機器學習領域，適當的流程很重要，這樣就可以盡快創造價值。隨著時間的推移，更加有利可圖的模型將獲得更多利潤，因此現在是開始采用的時候了。

原文標題：Natural Language Processing Trends That Impact Enterprises in 2021，作者：EWEEK EDITORS

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責任編輯：華軒來源： 51CTO