Bu gün biz təbii dil emalı sahəsində bir inqilabın şahidi oluruq. Və şübhəsiz ki, süni intellektsiz gələcək yoxdur. Biz artıq müxtəlif AI “köməkçilərindən” istifadə edirik.
Bizim vəziyyətimizdə chatbotlar ən yaxşı nümunədir. Onlar ünsiyyətin yeni dövrünü təmsil edirlər. Bəs onları bu qədər xüsusi edən nədir?
Hazırkı chatbotlar təbii dil sorğularını insan ekspertləri ilə eyni dəqiqlik və təfərrüatla dərk edə və cavablandıra bilər. Prosesə daxil olan mexanizmləri öyrənmək maraqlıdır.
Bağlayın və gəlin bunun arxasındakı texnologiyanı kəşf edək.
Texnikaya dalış
AI Transformers bu sahədə əsas açar sözdür. kimidirlər sinir şəbəkələri təbii dil emalında inqilab etmişlər. Əslində, AI transformatorları və neyron şəbəkələri arasında əhəmiyyətli dizayn paralelləri var.
Hər ikisi giriş məlumatlarını çıxış kimi proqnozlara çevirmək üçün bir sıra hesablamalar aparan bir neçə emal bölməsindən ibarətdir. Bu yazıda biz AI Transformers-in gücünə və onların ətrafımızdakı dünyanı necə dəyişdirdiyinə baxacağıq.
Təbii Dil Emalının potensialı
Əsaslardan başlayaq. Demək olar ki, hər yerdə eşidirik. Bəs təbii dil emalı tam olaraq nədir?
seqmentidir süni intellekt təbii dildən istifadə etməklə insanların və maşınların qarşılıqlı əlaqəsinə diqqət yetirir. Məqsəd kompüterlərə insan dilini mənalı və orijinal şəkildə qavramağa, şərh etməyə və istehsal etməyə imkan verməkdir.
Nitqin tanınması, dil tərcüməsi, əhval-ruhiyyəni təhlil, və mətn xülasəsi NLP tətbiqlərinin bütün nümunələridir. Ənənəvi NLP modelləri isə bir cümlədəki sözlər arasındakı mürəkkəb əlaqələri qavramaqda çətinlik çəkiblər. Bu, bir çox NLP tapşırıqlarında yüksək dəqiqlik səviyyəsini qeyri-mümkün etdi.
Bu zaman AI Transformers şəkilə daxil olur. Özünə diqqət prosesi ilə transformatorlar uzunmüddətli asılılıqları və ifadədəki sözlər arasındakı əlaqələri qeyd edə bilərlər. Bu üsul modelə giriş ardıcıllığının müxtəlif bölmələrində iştirak etməyi seçmək imkanı verir. Beləliklə, o, bir cümlədəki hər bir sözün kontekstini və mənasını dərk edə bilər.
Transformers Modelləri Dəqiq Nədir
AI transformatoru a dərin öyrənmə müxtəlif növ məlumatları anlayan və emal edən arxitektura. O, bir neçə məlumat bitinin bir-biri ilə necə əlaqəli olduğunu, məsələn, ifadədəki müxtəlif sözlərin necə əlaqələndirildiyini və ya təsvirin müxtəlif hissələrinin bir-birinə necə uyğun olduğunu müəyyən etməkdə üstündür.
O, məlumatı kiçik hissələrə bölmək və sonra bütün bu komponentlərə bir anda baxmaqla işləyir. Sanki çoxsaylı kiçik robotlar məlumatları dərk etmək üçün əməkdaşlıq edirlər. Sonra, hər şeyi biləndən sonra cavab və ya çıxış təmin etmək üçün bütün komponentləri yenidən yığır.
AI transformatorları son dərəcə qiymətlidir. Onlar müxtəlif məlumatlar arasında konteksti və uzunmüddətli əlaqələri dərk edə bilirlər. Bu, dil tərcüməsi, ümumiləşdirmə və suala cavab kimi tapşırıqlar üçün vacibdir. Beləliklə, onlar AI-nin edə biləcəyi bir çox maraqlı şeylərin arxasında duran beyinlərdir!
Sizə lazım olan hər şey diqqətdir
“Diqqət sizə lazım olan hər şeydir” alt başlığı transformator modelini təklif edən 2017-ci il nəşrinə istinad edir. Təbii dil emal (NLP) intizamında inqilab etdi.
Bu tədqiqatın müəllifləri bildiriblər ki, transformator modelinin özünə diqqət mexanizmi şərti təkrarlanan və bükülmə neyron şəbəkələri NLP tapşırıqları üçün istifadə olunur.
Özünə diqqət tam olaraq nədir?
Bu, proqnozlar verərkən modelin müxtəlif giriş ardıcıllığı seqmentlərinə cəmləşməsinə imkan verən bir üsuldur.
Başqa sözlə, özünə diqqət modelə bütün digər komponentlərə aid hər bir element üçün diqqət xalları toplusunu hesablamağa imkan verir və modelə hər bir giriş elementinin əhəmiyyətini balanslaşdırmağa imkan verir.
Transformator əsaslı yanaşmada özünə diqqət aşağıdakı kimi fəaliyyət göstərir:
Giriş ardıcıllığı əvvəlcə hər bir ardıcıllıq üzvü üçün bir vektor seriyasına daxil edilir.
Ardıcıllığın hər bir elementi üçün model üç vektor dəsti yaradır: sorğu vektoru, açar vektoru və dəyər vektoru.
Sorğu vektoru bütün əsas vektorlarla müqayisə edilir və oxşarlıqlar nöqtə məhsulu ilə hesablanır.
Nəticə olan diqqət balları ardıcıllıqdakı hər bir parçanın nisbi əhəmiyyətini göstərən bir sıra çəkilər yaradan softmax funksiyasından istifadə etməklə normallaşdırılır.
Son çıxış təsvirini yaratmaq üçün dəyər vektorları diqqət çəkilərinə vurulur və cəmlənir.
Öz-özünə diqqətdən istifadə edən transformator əsaslı modellər, sabit uzunluqlu kontekst pəncərələrindən asılı olmayaraq, giriş ardıcıllığında uzunmüddətli əlaqələri uğurla çəkə bilər və onları təbii dil emal tətbiqləri üçün xüsusilə faydalı edir.
misal
Tutaq ki, altı işarəli giriş ardıcıllığımız var: "Pişik döşəkdə oturdu." Hər bir işarə vektor kimi təqdim edilə bilər və giriş ardıcıllığı aşağıdakı kimi görünə bilər:
Sonra, hər bir işarə üçün üç vektor dəsti quracağıq: sorğu vektoru, açar vektoru və dəyər vektoru. Daxil edilmiş işarə vektoru bu vektorları əldə etmək üçün öyrənilmiş üç çəki matrisi ilə vurulur.
Birinci "The" işarəsi üçün, məsələn, sorğu, açar və dəyər vektorları belə olacaq:
Sorğu vektoru: [0.4, -0.2, 0.1]
Açar vektor: [0.2, 0.1, 0.5]
Dəyər vektoru: [0.1, 0.2, 0.3]
Giriş ardıcıllığında hər bir cüt nişan arasında diqqət balları özünə diqqət mexanizmi ilə hesablanır. Məsələn, 1 və 2 “The” tokenləri arasındakı diqqət balı onların sorğusunun və əsas vektorlarının nöqtə hasili kimi hesablanacaq:
Diqqət balı = dot_product(Token 1-in sorğu vektoru, Token 2-nin əsas vektoru)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Bu diqqət balları ardıcıllıqla hər bir işarənin digərləri ilə nisbi uyğunluğunu göstərir.
Nəhayət, hər bir əlamət üçün çıxış təsviri dəyər vektorlarının çəkili cəmini alaraq, çəkilər diqqət xalları ilə müəyyən edilir. Məsələn, ilk "The" tokeninin çıxış təsviri belə olacaq:
Token 1 üçün çıxış vektoru = (Token 1 ilə diqqət hesabı) * Token 2 üçün dəyər vektoru
+ (Token 3 ilə diqqət hesabı) * Token 3 üçün dəyər vektoru
+ (Token 4 ilə diqqət hesabı) * Token 4 üçün dəyər vektoru
+ (Token 5 ilə diqqət hesabı) * Token 5 üçün dəyər vektoru
+ (Token 6 ilə diqqət hesabı) * Token 6 üçün dəyər vektoru
= (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]
Özünə diqqətin nəticəsi olaraq, transformator əsaslı model çıxış ardıcıllığını yaratarkən giriş ardıcıllığının müxtəlif bölmələrində iştirak etməyi seçə bilər.
Tətbiqlər düşündüyünüzdən də çoxdur
Uyğunlaşma qabiliyyətinə və maşın tərcüməsi, əhval-ruhiyyənin təhlili, mətnin ümumiləşdirilməsi və s. kimi geniş spektrli NLP tapşırıqlarının öhdəsindən gəlmək qabiliyyətinə görə, AI transformatorları son illərdə populyarlıq qazandı.
Süni intellekt transformatorları klassik dil əsaslı tətbiqlərə əlavə olaraq şəkillərin tanınması, tövsiyə sistemləri və hətta dərmanların kəşfi də daxil olmaqla müxtəlif sahələrdə istifadə edilmişdir.
AI transformatorlarının demək olar ki, sonsuz istifadəsi var, çünki onlar çoxsaylı problem sahələrinə və məlumat növlərinə uyğunlaşdırıla bilər. Mürəkkəb məlumat ardıcıllığını təhlil etmək və uzunmüddətli əlaqələri ələ keçirmək qabiliyyəti ilə AI transformatorları növbəti illərdə AI tətbiqlərinin inkişafında mühüm hərəkətverici amil olacaq.
Digər Neyron Şəbəkə Arxitekturaları ilə Müqayisə
Daxiletmə ardıcıllığını təhlil edə və mətndə uzunmüddətli əlaqələri qavraya bildiklərinə görə, AI transformatorları digər neyron şəbəkə tətbiqləri ilə müqayisədə təbii dil emalı üçün xüsusilə uyğundur.
Bəzi neyron şəbəkəsi arxitekturaları, məsələn, konvolutional neyron şəbəkələri (CNNs) və recurrent neyron networks (RNNs), digər tərəfdən, şəkillər və ya zaman seriyası məlumatları kimi strukturlaşdırılmış girişin emalı ilə bağlı tapşırıqlar üçün daha uyğundur.
Gələcək Parlaq Görünür
AI transformatorlarının gələcəyi parlaq görünür. Davam edən tədqiqatın bir istiqaməti getdikcə daha mürəkkəb olan tapşırıqların öhdəsindən gəlməyə qadir olan getdikcə daha güclü modellərin hazırlanmasıdır.
Üstəlik, AI transformatorlarını digər AI texnologiyaları ilə birləşdirməyə cəhdlər edilir, məsələn gücləndirici öyrənmə, daha təkmil qərarvermə imkanlarını təmin etmək.
Hər bir sənaye innovasiyaları idarə etmək və rəqabət üstünlüyünə nail olmaq üçün süni intellekt potensialından istifadə etməyə çalışır. Beləliklə, AI transformatorlarının tədricən səhiyyə, maliyyə və digərləri daxil olmaqla müxtəlif tətbiqlərə daxil ediləcəyi ehtimal edilir.
Süni intellekt transformator texnologiyasında davamlı təkmilləşdirmələr və bu güclü süni intellekt vasitələrinin insanların dili emal etmə və anlama tərzində inqilab etmək potensialı ilə gələcək parlaq görünür.
Cavab yaz