Vandag is ons getuie van 'n rewolusie op die gebied van natuurlike taalverwerking. En dit is verseker dat daar geen toekoms is sonder kunsmatige intelligensie nie. Ons gebruik reeds verskeie KI-“assistente”.
Chatbots is die beste voorbeelde in ons geval. Hulle verteenwoordig die nuwe era van kommunikasie. Maar wat maak hulle so spesiaal?
Huidige chatbots kan natuurlike taalnavrae met dieselfde akkuraatheid en detail as menslike kundiges verstaan en beantwoord. Dit is opwindend om te leer oor die meganismes wat in die proses ingaan.
Span vas en kom ons ontdek die tegnologie daaragter.
Duik in die Tegnologie
AI Transformers is 'n belangrike sleutelwoord in hierdie gebied. Hulle is soos neurale netwerke wat natuurlike taalverwerking teweeggebring het. In werklikheid is daar aansienlike ontwerpparallele tussen KI-transformators en neurale netwerke.
Albei bestaan uit verskeie lae verwerkingseenhede wat 'n reeks berekeninge uitvoer om insetdata in voorspellings om te skakel as die uitset. In hierdie pos sal ons kyk na die krag van AI Transformers en hoe hulle die wêreld rondom ons verander.
Die potensiaal van natuurlike taalverwerking
Kom ons begin met die basiese beginsels. Ons hoor dit amper oral. Maar, wat presies is natuurlike taalverwerking?
Dit is 'n segment van kunsmatige intelligensie wat fokus op die interaksie van mense en masjiene deur die gebruik van natuurlike taal. Die doel is om rekenaars toe te laat om menslike taal op 'n sinvolle en outentieke manier waar te neem, te interpreteer en te produseer.
Spraakherkenning, taalvertaling, sentiment analise, en teksopsomming is almal voorbeelde van NLP-toepassings. Tradisionele NLP-modelle, aan die ander kant, het gesukkel om die komplekse skakels tussen woorde in 'n frase te begryp. Dit het die hoë vlakke van akkuraatheid in baie NLP-take onmoontlik gemaak.
Dit is wanneer AI Transformers die prentjie betree. Deur 'n selfaandagproses kan transformators langtermyn-afhanklikhede en skakels tussen woorde in 'n frase aanteken. Hierdie metode stel die model in staat om te kies om aandag te gee aan verskeie afdelings van die invoervolgorde. Dit kan dus die konteks en betekenis van elke woord in 'n frase verstaan.
Wat presies is Transformers-modelle
'n KI-transformator is 'n diep leer argitektuur wat verskillende tipes inligting verstaan en verwerk. Dit blink uit in die bepaling van hoe veelvuldige stukkies inligting met mekaar verband hou, soos hoe verskillende woorde in 'n frase gekoppel is of hoe verskillende dele van 'n beeld inmekaar pas.
Dit werk deur inligting in klein stukkies te verdeel en dan tegelyk na al daardie komponente te kyk. Dit is asof talle klein robotte saamwerk om die data te begryp. Vervolgens, sodra dit alles weet, stel dit al die komponente weer saam om 'n reaksie of uitset te verskaf.
KI-transformators is uiters waardevol. Hulle kan die konteks en langtermyn-skakels tussen diverse inligting begryp. Dit is van kritieke belang vir take soos taalvertaling, opsomming en vraagbeantwoording. So, hulle is die brein agter baie van die interessante dinge wat KI kan bereik!
Aandag is al wat jy nodig het
Die subtitel “Attention is All You Need” verwys na 'n 2017-publikasie wat die transformatormodel voorgestel het. Dit het 'n rewolusie in die dissipline van natuurlike taalverwerking (NLP) laat ontstaan.
Die skrywers van hierdie navorsing het gesê dat die transformatormodel se selfaandagmeganisme sterk genoeg was om die rol van die konvensionele herhalende en konvensionele neurale netwerke gebruik vir NLP-take.
Wat is selfaandag presies?
Dit is 'n metode wat die model toelaat om op verskeie insetvolgordesegmente te konsentreer wanneer voorspellings geproduseer word.
Met ander woorde, selfaandag stel die model in staat om 'n stel aandagtellings vir elke element met betrekking tot alle ander komponente te bereken, wat die model toelaat om die belangrikheid van elke insetelement te balanseer.
In 'n transformator-gebaseerde benadering werk selfaandag soos volg:
Die invoerreeks word eers in 'n reeks vektore ingebed, een vir elke rylid.
Vir elke element in die ry skep die model drie stelle vektore: die navraagvektor, die sleutelvektor en die waardevektor.
Die navraagvektor word met al die sleutelvektore vergelyk, en die ooreenkomste word met behulp van 'n puntproduk bereken.
Die aandagtellings wat daaruit voortspruit, word genormaliseer met behulp van 'n softmax-funksie, wat 'n stel gewigte genereer wat die relatiewe betekenis van elke stuk in die reeks aandui.
Om die finale uitsetvoorstelling te skep, word die waardevektore vermenigvuldig met die aandaggewigte en opgesom.
Transformator-gebaseerde modelle, wat self-aandag gebruik, kan suksesvol langafstandverhoudings in invoerreekse vasvang sonder om afhanklik te wees van vaste-lengte konteksvensters, wat hulle veral nuttig maak vir natuurlike taalverwerkingstoepassings.
voorbeeld
Gestel ons het 'n ses-teken-invoervolgorde: "Die kat het op die mat gesit." Elke teken kan as 'n vektor voorgestel word, en die invoervolgorde kan soos volg gesien word:
Vervolgens, vir elke teken, sou ons drie stelle vektore konstrueer: die navraagvektor, die sleutelvektor en die waardevektor. Die ingebedde tekenvektor word vermenigvuldig met drie aangeleerde gewigmatrikse om hierdie vektore te lewer.
Vir die eerste teken "Die", byvoorbeeld, sal die navraag-, sleutel- en waardevektore wees:
Navraagvektor: [0.4, -0.2, 0.1]
Sleutelvektor: [0.2, 0.1, 0.5]
Waardevektor: [0.1, 0.2, 0.3]
Die aandagtellings tussen elke paar tekens in die invoervolgorde word bereken deur die selfaandagmeganisme. Byvoorbeeld, die aandagtelling tussen tekens 1 en 2 "Die" sal bereken word as die puntproduk van hul navraag en sleutelvektore:
Aandagtelling = dot_product(Navraagvektor van teken 1, sleutelvektor van teken 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Hierdie aandagtellings toon die relatiewe relevansie van elke teken in die volgorde vir die ander.
Laastens, vir elke teken, word die uitsetvoorstelling geskep deur 'n geweegde som van die waardevektore te neem, met die gewigte bepaal deur die aandagtellings. Die uitsetvoorstelling vir die eerste teken "Die", sou byvoorbeeld wees:
Uitsetvektor vir Token 1 = (Aandagtelling met Token 1) * Waardevektor vir Token 2
+ (Aandagtelling met Token 3) * Waardevektor vir Token 3
+ (Aandagtelling met Token 4) * Waardevektor vir Token 4
+ (Aandagtelling met Token 5) * Waardevektor vir Token 5
+ (Aandagtelling met Token 6) * Waardevektor vir Token 6
= (0.31 * [0.1, 0.2, 0.3]) + (0.25 * [0.2, -0.1, 0.7]) + (0.08 * [0.3, 0.5, -0.1]) + (0.14 * [0.1, 0.3, -0.2] ) + (0.22 * [0.6, -0.3, 0.4])
= [0.2669, 0.1533, 0.2715]
As gevolg van self-aandag kan die transformator-gebaseerde model kies om aandag te gee aan verskillende afdelings van die invoerreeks wanneer die uitsetvolgorde geskep word.
Toepassings is meer as wat jy dink
As gevolg van hul aanpasbaarheid en vermoë om 'n wye reeks NLP-take te hanteer, soos masjienvertaling, sentimentanalise, teksopsomming, en meer, het KI-transformators die afgelope paar jaar in gewildheid gegroei.
KI-transformators is in 'n verskeidenheid domeine gebruik, insluitend prentherkenning, aanbevelingstelsels en selfs geneesmiddelontdekking, benewens klassieke taalgebaseerde toepassings.
KI-transformators het byna onbeperkte gebruike, aangesien hulle aangepas kan word vir talle probleemareas en datasoorte. KI-transformators, met hul vermoë om ingewikkelde datareekse te ontleed en langtermynverhoudings vas te lê, sal 'n belangrike dryfveer in die ontwikkeling van KI-toepassings in die volgende jare wees.
Vergelyking met ander neurale netwerkargitekture
Aangesien hulle invoerreekse kan analiseer en langafstandverwantskappe in teks kan begryp, is AI-transformators veral geskik vir natuurlike taalverwerking in vergelyking met ander neurale netwerktoepassings.
Sommige neurale netwerkargitekture, soos konvolusionele neurale netwerke (CNN's) en herhalende neurale netwerke (RNN's), aan die ander kant, is beter geskik vir take wat die verwerking van gestruktureerde insette behels, soos prente of tydreeksdata.
Die toekoms lyk helder
Die toekoms van KI-transformators lyk blink. Een area van die voortgesette studie is die ontwikkeling van progressief kragtiger modelle wat in staat is om toenemend ingewikkelde take te hanteer.
Boonop word gepoog om KI-transformators met ander KI-tegnologieë te verbind, soos versterkingsleer, om meer gevorderde besluitnemingsvermoëns te verskaf.
Elke bedryf probeer om die potensiaal van KI te gebruik om innovasie aan te dryf en 'n mededingende voordeel te behaal. Dus, KI-transformators sal waarskynlik progressief in 'n verskeidenheid toepassings geïnkorporeer word, insluitend gesondheidsorg, finansies en ander.
Met voortdurende verbeterings in KI-transformatortegnologie en die potensiaal vir hierdie sterk KI-instrumente om die manier waarop mense taal verwerk en verstaan, te revolusioneer, lyk die toekoms blink.
Lewer Kommentaar