Днес сме свидетели на революция в областта на обработката на естествен език. И е сигурно, че няма бъдеще без изкуствен интелект. Вече използваме различни AI „асистенти“.
Чатботовете са най-добрият пример в нашия случай. Те представляват новата ера на комуникацията. Но какво ги прави толкова специални?
Настоящите чатботове могат да разбират и отговарят на запитвания на естествен език със същата прецизност и детайлност като човешките експерти. Вълнуващо е да научите за механизмите, които влизат в процеса.
Закопчайте коланите и нека открием технологията зад това.
Гмуркане в технологиите
AI Transformers е основна ключова дума в тази област. Те са като невронни мрежи които революционизираха обработката на естествения език. В действителност има значителни дизайнерски паралели между AI трансформаторите и невронните мрежи.
И двете се състоят от няколко слоя обработващи единици, които извършват серия от изчисления, за да преобразуват входните данни в прогнози като изход. В тази публикация ще разгледаме силата на AI Transformers и как те променят света около нас.
Потенциалът на обработката на естествен език
Да започнем с основите. Чуваме го почти навсякъде. Но какво точно представлява обработката на естествен език?
Това е сегмент от изкуствен интелект който се фокусира върху взаимодействието на хора и машини чрез използването на естествен език. Целта е да се позволи на компютрите да възприемат, интерпретират и произвеждат човешки език по смислен и автентичен начин.
Разпознаване на реч, езиков превод, анализ на чувствата, и обобщаването на текст са примери за приложения на НЛП. Традиционните НЛП модели, от друга страна, се борят да разберат сложните връзки между думите в една фраза. Това направи невъзможни високите нива на точност в много НЛП задачи.
Това е моментът, когато AI Transformers влизат в картината. Чрез процес на самонасочване трансформаторите могат да записват дългосрочни зависимости и връзки между думите във фраза. Този метод позволява на модела да избере да обърне внимание на различни секции от входната последователност. Така че може да разбере контекста и значението на всяка дума във фраза.
Какво точно представляват моделите Transformers
AI трансформаторът е a дълбоко учене архитектура, която разбира и обработва различни видове информация. Той се отличава с определянето на това как множество битове информация се отнасят един към друг, като например как различни думи във фраза са свързани или как различни секции от изображение се вписват заедно.
Той работи, като разделя информацията на малки части и след това разглежда всички тези компоненти наведнъж. Сякаш множество малки роботи си сътрудничат, за да разберат данните. След това, след като знае всичко, той сглобява отново всички компоненти, за да осигури отговор или резултат.
AI трансформаторите са изключително ценни. Те могат да разберат контекста и дългосрочните връзки между разнообразна информация. Това е критично за задачи като езиков превод, обобщение и отговаряне на въпроси. И така, те са мозъкът зад много от интересните неща, които AI може да постигне!
Вниманието е всичко, от което се нуждаете
Подзаглавието „Вниманието е всичко, от което се нуждаете“ се отнася до публикация от 2017 г., която предлага модела трансформатор. Той революционизира дисциплината обработка на естествения език (NLP).
Авторите на това изследване заявяват, че механизмът за самовнимание на трансформаторния модел е достатъчно силен, за да поеме ролята на конвенционалния повтарящ се и конволюционни невронни мрежи използвани за НЛП задачи.
Какво точно е самовниманието?
Това е метод, който позволява на модела да се концентрира върху различни сегменти от входна последователност, когато произвежда прогнози.
С други думи, самовниманието позволява на модела да изчисли набор от оценки на вниманието за всеки елемент по отношение на всички останали компоненти, което позволява на модела да балансира значимостта на всеки входен елемент.
При подход, базиран на трансформатор, самовниманието работи по следния начин:
Входната последователност първо се вгражда в поредица от вектори, по един за всеки член на последователността.
За всеки елемент в последователността моделът създава три комплекта вектори: вектор на заявката, вектор на ключ и вектор на стойност.
Векторът на заявката се сравнява с всички ключови вектори и приликите се изчисляват с помощта на точков продукт.
Получените резултати за внимание се нормализират с помощта на функция softmax, която генерира набор от тегла, показващи относителната значимост на всяка част от последователността.
За да се създаде крайното изходно представяне, векторите на стойността се умножават по теглата на вниманието и се сумират.
Базираните на трансформатор модели, които използват самовнимание, могат успешно да улавят дългосрочни връзки във входни последователности, без да зависят от контекстни прозорци с фиксирана дължина, което ги прави особено полезни за приложения за обработка на естествен език.
Пример
Да приемем, че имаме входна последователност от шест токена: „Котката седна на постелката.“ Всеки токен може да бъде представен като вектор и входната последователност може да се види по следния начин:
След това за всеки токен ще конструираме три комплекта вектори: вектор на заявката, вектор на ключ и вектор на стойност. Вграденият токен вектор се умножава по три научени матрици на тегло, за да се получат тези вектори.
За първия токен „The“, например, векторите на заявката, ключа и стойността ще бъдат:
Вектор на заявката: [0.4, -0.2, 0.1]
Ключов вектор: [0.2, 0.1, 0.5]
Вектор на стойността: [0.1, 0.2, 0.3]
Резултатите за внимание между всяка двойка токени във входната последователност се изчисляват от механизма за самовнимание. Например, оценката за внимание между токени 1 и 2 „The“ ще бъде изчислена като точков продукт на тяхната заявка и ключови вектори:
Оценка на вниманието = dot_product(Вектор на заявка на Токен 1, Ключов вектор на Токен 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Тези оценки на вниманието показват относителната уместност на всеки знак в последователността спрямо останалите.
И накрая, за всеки токен изходното представяне се създава чрез вземане на претеглена сума от векторите на стойността, като теглата се определят от оценките за внимание. Изходното представяне за първия токен „The“ например би било:
Изходен вектор за Токен 1 = (оценка на внимание с Токен 1) * Стойностен вектор за Токен 2
+ (оценка на внимание с Token 3) * Стойностен вектор за Token 3
+ (оценка на внимание с Token 4) * Стойностен вектор за Token 4
+ (оценка на внимание с Token 5) * Стойностен вектор за Token 5
+ (оценка на внимание с Token 6) * Стойностен вектор за 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]
В резултат на самовниманието моделът, базиран на трансформатор, може да избере да обърне внимание на различни секции от входната последователност, когато създава изходната последователност.
Приложенията са повече, отколкото си мислите
Поради своята адаптивност и способност да се справят с широк спектър от задачи на НЛП, като машинен превод, анализ на настроението, обобщаване на текст и други, AI трансформаторите нараснаха в популярност през последните години.
Трансформаторите с изкуствен интелект се използват в различни области, включително разпознаване на картини, системи за препоръки и дори откриване на лекарства, в допълнение към класически езикови приложения.
AI трансформаторите имат почти неограничени приложения, тъй като могат да бъдат пригодени към множество проблемни области и видове данни. Трансформаторите с изкуствен интелект, с техния капацитет да анализират сложни поредици от данни и да улавят дългосрочни взаимоотношения, се очаква да бъдат важен движещ фактор в развитието на приложения с изкуствен интелект през следващите години.
Сравнение с други архитектури на невронни мрежи
Тъй като могат да анализират входни последователности и да схващат дългосрочни връзки в текста, AI трансформаторите са особено подходящи за обработка на естествен език в сравнение с други приложения за невронни мрежи.
Някои архитектури на невронни мрежи, като конволюционни невронни мрежи (CNN) и повтарящи се невронни мрежи (RNN), от друга страна, са по-подходящи за задачи, включващи обработка на структуриран вход, като изображения или данни от времеви серии.
Бъдещето изглежда светло
Бъдещето на AI трансформаторите изглежда светло. Една област на текущото проучване е разработването на все по-мощни модели, способни да се справят с все по-сложни задачи.
Освен това се правят опити за свързване на AI трансформатори с други AI технологии, като напр укрепване, за предоставяне на по-разширени възможности за вземане на решения.
Всяка индустрия се опитва да използва потенциала на AI, за да стимулира иновациите и да постигне конкурентно предимство. Така че има вероятност AI трансформаторите постепенно да бъдат включени в различни приложения, включително здравеопазване, финанси и други.
С непрекъснатите подобрения в технологията за трансформиране на AI и потенциала на тези силни AI инструменти да революционизират начина, по който хората обработват и разбират езика, бъдещето изглежда светло.
Оставете коментар