GBT Technologies Inc. sta valutando l'uso di un modello avanzato di algoritmo NLP per migliorare l'esperienza di interazione umana del suo sistema di consulenza sanitaria basato su AI. Il modello Text-To-Text Transfer Transformer (T5) introduce una tecnologia efficiente per eseguire un'ampia varietà di compiti di Natural Language Processing (NLP) supervisionati, come classificazione, Q&A e sintesi. In genere, la maggior parte dei nuovi modelli NLP di deep learning sono molto grandi e includono un vasto numero di parametri. Normalmente più grande è il modello NLP, più capacità di apprendimento ha, ma uno dei principali svantaggi è l'enorme set di dati che può ridurre le prestazioni complessive. Il modello avanzato dell'algoritmo NLP è considerato uno dei più avanzati algoritmi NLP ad alte prestazioni che include un vasto numero di parametri, usando significativamente meno memoria, e fornisce un'alta precisione. GBT valuterà il modello T5, pre-addestrato, con l'obiettivo di utilizzarlo nel suo sistema di consulenza sanitaria Hippocrates, gestendo Q/A, testo, riassunto e conoscenza commonsense compositiva. Il modello permette un'elaborazione più parallela rispetto a metodi come Recurrent Neural Network (RNN) e Convolutional Neural Network (CNN) che aumenta significativamente la comprensione dei dati e le capacità di ragionamento. Per esempio, il modello T5 è in grado di elaborare le parole insieme piuttosto che parola per parola di un dato testo. Poiché si stima che il regno dei dati globali raggiungerà la gamma di zettabyte nel prossimo futuro, il deep learning computing avrà bisogno di potenti capacità di elaborazione, comprensione e scrutinio dei dati, in particolare nel dominio NLP enorme e non strutturato. Il sistema è progettato per funzionare come un sistema di consulenza generale sulla salute Q/A, fornendo una prima linea di consigli relativi alla salute.