Danas smo svjedoci revolucije u oblasti obrade prirodnog jezika. A, sigurno je da nema budućnosti bez vještačke inteligencije. Već koristimo razne AI „pomoćnike“.
Chatbotovi su najbolji primjeri u našem slučaju. Oni predstavljaju novu eru komunikacije. Ali, šta ih čini tako posebnim?
Trenutni chat botovi mogu razumjeti i odgovoriti na pitanja prirodnog jezika sa istom preciznošću i detaljima kao i ljudski stručnjaci. Uzbudljivo je naučiti o mehanizmima koji ulaze u proces.
Zakopčajte se i otkrijmo tehnologiju koja stoji iza toga.
Zaroniti u Tech
AI Transformers je glavna ključna riječ u ovoj oblasti. Oni su kao neuronske mreže koji su revolucionirali obradu prirodnog jezika. U stvarnosti, postoje značajne paralele dizajna između AI transformatora i neuronskih mreža.
Oba se sastoje od nekoliko slojeva procesorskih jedinica koje izvode niz kalkulacija za pretvaranje ulaznih podataka u predviđanja kao izlazne. U ovom postu ćemo pogledati moć AI transformatora i kako oni mijenjaju svijet oko nas.
Potencijal obrade prirodnog jezika
Počnimo s osnovama. Čujemo ga skoro svuda. Ali, šta je zapravo obrada prirodnog jezika?
To je segment od umjetne inteligencije koji se fokusira na interakciju ljudi i mašina putem upotrebe prirodnog jezika. Cilj je omogućiti kompjuterima da percipiraju, tumače i proizvode ljudski jezik na smislen i autentičan način.
Prepoznavanje govora, prevođenje jezika, analiza raspoloženja, i sažetak teksta su svi primjeri NLP aplikacija. S druge strane, tradicionalni NLP modeli su se borili da shvate složene veze između riječi u frazi. To je onemogućilo visok nivo tačnosti u mnogim NLP zadacima.
Ovo je kada AI transformatori ulaze u sliku. Procesom samopažnje, transformatori mogu snimiti dugoročne zavisnosti i veze između riječi u frazi. Ova metoda omogućava modelu da odabere da prati različite dijelove ulazne sekvence. Dakle, može shvatiti kontekst i značenje svake riječi u frazi.
Šta su zapravo modeli transformatora
AI transformator je a duboko učenje arhitektura koja razumije i obrađuje različite vrste informacija. Odlikuje se u određivanju kako se više bitova informacija međusobno odnosi, kao što je kako su različite riječi u frazi povezane ili kako se različiti dijelovi slike uklapaju.
Djeluje tako što dijeli informacije na male dijelove, a zatim gleda sve te komponente odjednom. Kao da brojni mali roboti sarađuju kako bi shvatili podatke. Zatim, kada sve zna, ponovo sastavlja sve komponente kako bi pružio odgovor ili izlaz.
AI transformatori su izuzetno vrijedni. Oni mogu shvatiti kontekst i dugoročne veze između različitih informacija. Ovo je ključno za zadatke kao što su prevođenje jezika, sažimanje i odgovaranje na pitanja. Dakle, oni su mozak iza mnogih zanimljivih stvari koje AI može postići!
Pažnja je sve što vam treba
Podnaslov "Pažnja je sve što vam treba" odnosi se na publikaciju iz 2017. koja je predložila model transformatora. Revolucionirao je disciplinu obrade prirodnog jezika (NLP).
Autori ovog istraživanja navode da je mehanizam samopažnje transformatorskog modela bio dovoljno jak da preuzme ulogu konvencionalnog rekurentnog i konvolucijske neuronske mreže koristi se za NLP zadatke.
Šta je zapravo samopažnja?
To je metoda koja omogućava modelu da se koncentriše na različite segmente ulaznog niza prilikom proizvodnje predviđanja.
Drugim riječima, samopažnja omogućava modelu da izračuna skup ocjena pažnje za svaki element koji se tiče svih ostalih komponenti, omogućavajući modelu da uravnoteži značaj svakog ulaznog elementa.
U pristupu zasnovanom na transformatoru, samopažnja djeluje na sljedeći način:
Ulazna sekvenca se prvo ugrađuje u seriju vektora, po jedan za svaki član sekvence.
Za svaki element u nizu, model kreira tri seta vektora: vektor upita, vektor ključa i vektor vrijednosti.
Vektor upita se uspoređuje sa svim ključnim vektorima, a sličnosti se izračunavaju pomoću tačkastog proizvoda.
Rezultati pažnje koji se dobijaju normalizovani su korišćenjem softmax funkcije, koja generiše skup pondera koji ukazuje na relativni značaj svakog dela u nizu.
Da bi se kreirala konačna izlazna reprezentacija, vektori vrednosti se množe sa težinom pažnje i zbrajaju.
Modeli zasnovani na transformatorima, koji koriste samopažnju, mogu uspješno uhvatiti veze dugog dometa u ulaznim sekvencama bez ovisnosti o prozorima konteksta fiksne dužine, što ih čini posebno korisnim za aplikacije za obradu prirodnog jezika.
primjer
Pretpostavimo da imamo ulazni niz od šest žetona: "Mačka je sjedila na prostirci." Svaki token se može predstaviti kao vektor, a ulazni niz se može vidjeti na sljedeći način:
Zatim, za svaki token, konstruisali bismo tri seta vektora: vektor upita, vektor ključa i vektor vrednosti. Vektor ugrađenog tokena se množi sa tri naučene matrice težine da bi se dobili ovi vektori.
Za prvi token “The”, na primjer, vektori upita, ključa i vrijednosti bili bi:
Vektor upita: [0.4, -0.2, 0.1]
Vektor ključa: [0.2, 0.1, 0.5]
Vektor vrijednosti: [0.1, 0.2, 0.3]
Ocene pažnje između svakog para tokena u ulaznoj sekvenci izračunava se mehanizmom samopažnje. Na primjer, rezultat pažnje između tokena 1 i 2 "The" bi se izračunao kao tačkasti proizvod njihovog upita i ključnih vektora:
Rezultat pažnje = dot_product (vektor upita za token 1, vektor ključa za token 2)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
Ovi rezultati pažnje pokazuju relativnu relevantnost svakog tokena u nizu za ostale.
Konačno, za svaki token, izlazna reprezentacija se kreira uzimanjem ponderisane sume vektora vrednosti, sa ponderima određenim rezultatima pažnje. Reprezentacija izlaza za prvi token “The”, na primjer, bi bila:
Izlazni vektor za Token 1 = (Rezultat pažnje sa Tokenom 1) * Vektor vrijednosti za Token 2
+ (Ocjena pažnje sa Tokenom 3) * Vektor vrijednosti za Token 3
+ (Ocjena pažnje sa Tokenom 4) * Vektor vrijednosti za Token 4
+ (Ocjena pažnje sa Tokenom 5) * Vektor vrijednosti za Token 5
+ (Ocjena pažnje sa Tokenom 6) * Vektor vrijednosti za 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]
Kao rezultat samopažnje, model zasnovan na transformatoru može odabrati da se posveti različitim dijelovima ulazne sekvence prilikom kreiranja izlazne sekvence.
Aplikacije su više nego što mislite
Zbog svoje prilagodljivosti i sposobnosti da se nose sa širokim spektrom NLP zadataka, kao što su mašinsko prevođenje, analiza osećanja, sažimanje teksta i još mnogo toga, AI transformatori su postali popularniji poslednjih godina.
AI transformatori su korišćeni u različitim domenima, uključujući prepoznavanje slika, sisteme preporuka, pa čak i otkrivanje lekova, pored klasičnih aplikacija zasnovanih na jeziku.
AI transformatori imaju gotovo neograničenu upotrebu jer se mogu prilagoditi brojnim problemskim područjima i vrstama podataka. AI transformatori, sa svojim kapacitetom da analiziraju komplikovane nizove podataka i hvataju dugoročne odnose, postavljeni su kao značajan pokretački faktor u razvoju AI aplikacija u narednim godinama.
Poređenje s drugim arhitekturama neuronskih mreža
Kako mogu analizirati ulazne sekvence i shvatiti veze dugog dometa u tekstu, AI transformatori su posebno pogodni za obradu prirodnog jezika u poređenju s drugim aplikacijama neuronskih mreža.
Neke arhitekture neuronskih mreža, kao što su konvolucione neuronske mreže (CNN) i rekurentne neuronske mreže (RNN), s druge strane, bolje su prilagođene zadacima koji uključuju obradu strukturiranih ulaznih podataka, kao što su slike ili podaci o vremenskim serijama.
Budućnost izgleda sjajno
Budućnost AI transformatora izgleda svijetla. Jedno područje tekuće studije je razvoj progresivno snažnijih modela sposobnih za rješavanje sve složenijih zadataka.
Štaviše, pokušavaju se povezati AI transformatori sa drugim AI tehnologijama, kao npr učenje ojačavanja, za pružanje naprednijih mogućnosti donošenja odluka.
Svaka industrija pokušava iskoristiti potencijal AI za pokretanje inovacija i postizanje konkurentske prednosti. Dakle, AI transformatori će vjerovatno biti progresivno uključeni u različite aplikacije, uključujući zdravstvenu zaštitu, finansije i druge.
Uz kontinuirana poboljšanja tehnologije transformatora umjetne inteligencije i potencijala ovih snažnih AI alata da revolucioniraju način na koji ljudi obrađuju i razumiju jezik, budućnost se čini svijetlom.
Ostavite odgovor