పెద్ద భాషా నమూనాలు
బృహత్ భాషా నమూనా (Large Language Model లేదా LLM) అనేది సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌లో ఒక రకమైన కృత్రిమ మేధో (AI) వ్యవస్థ. ఈ నమూనాలు పెద్ద మొత్తంలో డేటాపై శిక్షణ పొంది, భాషను అర్థం చేసుకోవడం, ఉత్పత్తి చేయడం, ఇంకా భాషా-ఆధారిత కార్యాలను నిర్వహించగలవు.
చరిత్ర
[మార్చు]బృహత్ భాషా నమూనాల అభివృద్ధి 2010ల తరువాత వేగం పుంజుకుంది. ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్ ఆవిష్కరణతో 2017లో ఈ రంగంలో గణనీయమైన పురోగతి సాధించబడింది. తెలుగు భాషలో LLMల అభివృద్ధి 2020ల ప్రారంభంలో ప్రారంభమైంది.
లక్షణాలు
[మార్చు]బృహత్ భాషా నమూనాల ప్రధాన లక్షణాలు:
- ట్రాన్స్‌ఫార్మర్-ఆధారిత ఆర్కిటెక్చర్
- బహుళ-భాషా సామర్థ్యం
- పారామీటర్ల పెద్ద సంఖ్య
- సందర్భోచిత అవగాహన
తెలుగు భాషలో LLMలు
[మార్చు]ప్రస్తుత పరిస్థితి
[మార్చు]తెలుగు భాషలో LLMల అభివృద్ధి ప్రధానంగా రెండు విధాలుగా జరుగుతోంది:
- బహుభాషా మోడల్స్ ద్వారా తెలుగు మద్దతు
- తెలుగు-ప్రత్యేక మోడల్స్
ప్రముఖ నమూనాలు
[మార్చు]తెలుగు భాషలో పనిచేసే కొన్ని ప్రముఖ LLMలు:
- AI4Bharat మోడల్స్
- IndicBERT
- MuRIL
- XLM-RoBERTa
సవాళ్లు
[మార్చు]తెలుగు LLMల అభివృద్ధిలో ఎదుర్కొంటున్న ప్రధాన సవాళ్లు:
- పరిమిత డిజిటల్ వనరులు
- భాషా సంక్లిష్టత
- ప్రాంతీయ భేదాలు
- మూల్యాంకన పద్ధతులు
అనువర్తనాలు
[మార్చు]తెలుగు LLMల ప్రధాన అనువర్తనాలు:
- యంత్ర అనువాదం
- పాఠ్య వర్గీకరణ
- ప్రశ్న-జవాబు వ్యవస్థలు
- పాఠ్య సంక్షేపణ
భవిష్యత్తు దృక్పథం
[మార్చు]తెలుగు LLMల భవిష్యత్తు అభివృద్ధి కోసం ముఖ్యమైన అంశాలు:
- డేటా సేకరణ పెంపు
- నమూనా నాణ్యత మెరుగుదల
- కొత్త అనువర్తనాల అభివృద్ధి